近年、AI 技術が発達し、社会のあらゆる場面で AI が利活用されることが増加している。それとともに、AI モデルが特定のグループに対して不公平な結果を出力してしまう事象が発生し、AI の公平性が社会的な課題となっている。本研究では、産総研の機械学習品質マネジメントガイドラインを参考に、リアルなユースケースを想定し、公平性を考慮した AI 開発を行った。バイアス軽減アルゴリズムによって公平性メトリクスの値を向上させ、精度と公平性のトレードオフや、異なるメトリクス間でのトレードオフを確認した。さらに考察として、開発における今後の課題について述べ、解決策を提案した。