男女という区分けを置く意味。

なにかサービスを受けたいという際に、自分の生年月日や名前を書くのは、あくまで個人を特定するために必要なものだと理解しているんだけど、大抵の場合、そこに男女という区分けがあるけど、これって本当にそんなに必要な情報なのか？特に今、個人情報保護が叫ばれている昨今。個人を特定するのに必要な情報ってもっと限られたものだけをとるべきなんじゃないの？って思ったりする。単純に、性別というデータを取得してくること自体が過剰な情報取得なんじゃないの？って最近思ったり。

男女という区分けについて思うことはもう一つある。それは最近専ら言われているダイバーシティに関することだ。性別による差別をなくそうという運動はよくある。とりわけ日本はダイバーシティが遅れているといわれている。多分その通りで、そこに性別による差別があるのであればマイノリティを守るための何等かの施策が必要になると思う。しかし、実際に人種差別や、性別による差別というのは目に見えて分かりやすい差別だと思うが、目に見えない差別というのも存在しているのではないか。例えば、内向的な人と外向的な人、さまざまな性格の人が世間にはいると思うが、自分の性格によって損をしている人もいるのではないだろうか。その場合に、その人たちを助けないのは一体なんでなんだろうか。例えば経済的に貧しい人と裕福な人、経済的に貧しい人を、経済的に助ける。つまり不足している部分をハンディキャップととらえて補うということが、差別をなくすということの本質であるように思う。その時に2020年を目前にして、目に見える部分だけを取り扱っていていいのか？という疑問も出てくる。

とりとめがないので、まとめると、ダイバーシティマネジメントは、以下の３つを柱に考えて実施するのがよいと思う。
１．不要な情報を得ない。
企業は自分の顧客について、なんでもかんでも情報を得ないことが「本来は」望ましい。ただ、結局顧客のデータを取り扱っているのであれば、データは多ければ多いほどよいという発想になるのかもしれないし、実際にお金になるのだろう。ただそれが道徳的にはよくないことであることは明らかである。そこで、企業はなぜその情報を得たいか？それによって顧客にどんなメリットをもたらすことができるのかを明示的に示すべきではないかと思う。そういった関係が健全な関係だと思う。そうしたときに、顧客の性別や年齢といった情報は大抵の場合、Identification以外には顧客にとってメリットがないものだったりしないだろうか？というのが、ここで問いかけたいことだ。
２．不足を理解し、補う。
じゃあ性別といった区分けを行ったときに、「差別しません」と宣言するだけでは、実際はなんの役にもたたない。データを確認して、不足があるのならそこを補うべきだ。でもじゃあ実際、どのくらいの不足があるのか、どういった不利益を被っているのか？といった観点と、じゃあそれをどこまで補うべきなのか？という観点の２つが必要だろう。これは数字の話なので個別のケースとして確認していかないといけないだろう。ダイバーシティを推進する立場の人は本来そういった役割が求められていると思う。大抵の場合、きめ細かくできることを雑にやると失敗すると思う。
３．個別の問題だと認識する
ひとりひとりの問題だと思う。なので、個別に対応していく必要がある。性別や人種などの大きなくくりだけでなく、性格による不利益や、出自による不利益にも本来目を向けるべきである。もし、情報を得たのなら、なぜ対策しないのか？という意識でやらないといけない。