ジェンダーギャップを引き起こす要因は中学生年代から始まり、それが一般的なキャリアの後半段階まで尾を引いている。

STEMを学習する女子学生の減少

　STEM（科学、技術、工学、数学）分野への進路を選択する中高校生年代の女子学生の比率は、中学生年代に目立って減り始め、そこから下がり続ける。

　「女子や女性は教育全体を通じて科学や数学から体系的に遠ざかり、大人になってそうした分野に進むための利用、準備、機会を制限されている」と説明するのは、アドボカシー、教育、調査を通じて女性と少女のエクイティー（公平・平等）を推進する非営利団体American Association of University Womenだ。女子学生がSTEMの進路を選ばない理由はさまざまだ。よく、「男子学生に比べて女子学生は数学の習得が不得手だ」といった理由が挙がるが、これは誤った固定観念に基づいている。

　誤った固定観念に基づいた人材パイプラインにおける損失は、長年にわたって続いている。IT認定資格を授与する非営利業界団体CompTIAで業界調査担当バイスプレジデントを務めるキャロリン・エイプリル氏は語る。「これは今に始まった問題ではない。女子学生は自身が数学や科学を得意だとは思っていない。そのため、高校に入学すると数学や科学から離れ、そうした学問が必要だと考えられる分野への興味を失う」

　その結果、大学でSTEMを学ぶ若い女性が減ることになる。全米教育統計センター（NCES：National Center for Education Statistics）によると、2022年のコンピュータ科学および情報科学の学士号取得者のうち、女性の比率は39％ほどだったという。

雇用の壁

　ジェンダーの壁が立ちふさがるのは教育だけではない。その後、ITなど技術系の職種を目指す女性は、雇用における差別的慣習に直面する傾向がある。

　応募者の履歴書や応募書類をふるいにかける人工知能（AI）システムの多くは、ジェンダーに対する偏見（バイアス）も含め、文化的バイアスがシステムに反映されていることがある。AIの方が客観的だとする触れ込みが広まっているにもかかわらずだ。

　米ミネソタ大学のレポート「Gender Policy Report」の一部として2024年に発表された研究「Algorithmic bias in job hiring」（採用活動におけるアルゴリズムのバイアス）によると、この種のAIシステムは脈々と続いてきた人種的固定観念だけでなく、ジェンダーバイアスや性差バイアスも再現する。

　次回はIT分野の技術職でキャリアをスタートさせた女性が直面する可能性があるバイアスについて解説する。