本稿では，日本語と英語のWikipediaから学習した単語埋め込みから，ジェンダーバイアスの分布を可視化し，可視化結果からバイアス緩和を支援する手法を提案する．本稿では「辞書では性別を意味に含んでいないが，単語埋め込みが「男」または「女」の一方に偏っている単語」を「ジェンダーバイアスが生じている」と定義する．バイアス緩和のためのデバイアス処理がもたらすモデル全体への影響を目で確認しながらデバイアス処理のパラメータを操作すべきという観点から，本研究では可視化を導入する．モデルへの影響を抑えたデバイアスが可能で，かつ多様な言語モデルに適用可能なシステムの開発を最終目標としている．