はじめに この記事では今回開発したWebアプリ、自閉症識別（後に理由を説明しますが、動作が大変モッサリです）を公開するまでの経緯や考え・思いをまとめた。 6月中旬に差し掛かる頃から、Aidemy PewmiumのAIアプリ開発コースで、Pythonを用いてアプリ開発を行えるようになることを目標に学んできた。その成果として開発したのが、顔写真から自閉症を判別するWebアプリだ。 この記事では私自身がプログラミング超初心者として、そしていち支援者として感じたことも多く綴っているため、必要に応じて適宜読み飛ばしてもらえると良いかもしれない。 開発開始に至るまで 私はこちらの記事にあるように、保育士として児童発達支援に関わってきた。大変ではあるが非常に楽しい仕事だった。とはいえAidemyの講座受講中、成果物を何にするかをずっと考えていたが、この領域で何かやろうなんてことは全く考えていなかった。
統計的差別（英: statistical discrimination）とは、経済主体（消費者、労働者、雇用主など）が、交渉相手の個人に対して持つ情報が不完全である場合に、統計的に合理的に判断しようとした結果として、人種や性別などに基づく不平等が生じるという状態を指す[1]。統計による差別とも言う。 例えば、企業が採用段階において、労働者の能力を個人の実際の能力ではなく、「性別」などの労働者が所属する属性ごとの統計的な平均値に基づいて推測し、採用の判断をする結果、属性ごとの賃金格差が拡大するなどの差別的状態が生じることを言う[2]。 「統計的差別」の理論によれば、経済主体が合理的で偏見を持たない場合でも、統計的母集団（統計を取る調査対象となる集団）に対して不平等が生じる。この「統計的差別」の理論は、各集団における労働市場の成果の格差を、人種差別、性差別、個々人の好き嫌いなどによって説明する
Statistical discrimination is a theorized behavior in which group inequality arises when economic agents (consumers, workers, employers, etc.) have imperfect information about individuals they interact with.[1] According to this theory, inequality may exist and persist between demographic groups even when economic agents are rational. This is distinguished from taste-based discrimination which emp
東京大学大学院情報学環特任准教授の大澤昇平氏（@Ohsaworks）が、11月20日にtwitter上で行った差別発言について書きます。この件については、11月24日に情報学環長名ですでに以下のような文書が出されています。 しかし残念ながら、上記の文書からは誰がどのような言動を行い、それがなぜ問題なのかということがわかりません。筆者（明戸）は現在同じ大学、同じ部局の特任助教であり（ただしプロジェクト雇用なので部局そのものの運営等には関わっていません）、また差別やヘイトスピーチにかかわる研究者でもあります。こうしたことをふまえて、ここでは明戸個人の立場から、今回の経緯および論点を整理し、自身の立場を明らかにしておこうと思います。
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