--- title: "採用選考にAIを使うときの公平性と注意｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/ai-in-hiring-fairness/ description: "採用選考にAIを使うときは、職業安定法などで集めない情報をAIにも渡さず、偏りを確かめ、合否は人が決めて応募者に説明できる形にすることが基本です。関係する法令と指針、進め方の手順を整理しました。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- 広げる[柱：ガバナンスと法令](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/governance/)[柱：人材](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/talent/) # 採用選考にAIを使うときの公平性と注意 執筆：[嵐保憲](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#arashi)更新 2026-11-12制度の最終確認 2026-11-12出典 8件[図解 2点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 採用選考にAIを使うときは、法令や指針で集めない情報をAIにも渡さず、結果に偏りがないかを確かめ、合否は人が決めて応募者に説明できる形にすることが基本です。 自社の「ガバナンスと法令」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) 応募書類の要約や面接の日程調整など、採用の業務にAIを使う会社が増えています。人手が限られる会社ほど助けになる一方で、採用は応募者の人生に関わる判断です。この記事では、職業安定法などの法令とAI事業者ガイドラインにそって、公平さを保ちながらAIを使う進め方を整理します。 この記事でわかること - 採用の業務のどこにAIを使えるか、どこに注意が要るか - 採用選考で関係する主な法令と、AIに渡さない情報 - 偏りの確かめ方と、応募者への伝え方 ## 採用の業務のどこにAIを使えますか？ 採用の業務は、応募者を評価する作業と、評価に関わらない事務に分けられます。評価に近いほど、公平さと説明への配慮が必要になります。 | 業務 | AIの使い方の例 | 評価への近さ | |---|---|---| | 求人の準備 | 求人票の文章の下書き、表現の点検 | 低い | | 事務 | 面接の日程調整、案内のメールの下書き | 低い | | 書類の確認 | 職務経歴の要約、募集要件との照らし合わせの補助 | 高い | | 面接 | 質問の候補づくり、面接の記録の要約 | 高い | | 合否の判断 | （人が行う） | ― | まずは評価に関わらない事務から始め、評価に近い業務に広げるときは、下で説明する手順を整えてから進めると安心です。採用全体の考え方は、コラム「[採用にAIをどう使うか](https://www.ai-ready.jp/column/ai-in-recruiting/)」もご覧ください。 ## 採用選考で関係する法令には、どんなものがありますか？ AIを使うかどうかにかかわらず、採用選考には次のような決まりがあります。AIはこれらの決まりの範囲の中で使う道具です。 **職業安定法（求職者等の個人情報の取扱い）**：第5条の5は、求人者などが応募者の個人情報を集め、保管し、使うときは、業務の目的の達成に必要な範囲内で、目的を明らかにして集め、その目的の範囲内で保管・使用することを求めています（本人の同意がある場合など、正当な事由がある場合を除きます）。適正に管理するための措置も求めています。 **指針で原則として集めない情報**：北海道労働局の案内によると、指針では、人種、民族、社会的身分、門地、本籍、出生地などの社会的差別の原因となるおそれのある事項、思想及び信条、労働組合への加入状況などを、原則として集めてはならない個人情報としています。 **男女雇用機会均等法**：第5条は、募集と採用について、性別にかかわりなく均等な機会を与えることを求めています。第7条は、性別以外の事由を要件とする措置のうち、実質的に性別を理由とする差別となるおそれがあるものとして省令で定めるものについて、合理的な理由がなければ講じてはならないとしています。 **労働施策総合推進法**：第9条は、省令で定める場合に、募集と採用について年齢にかかわりなく均等な機会を与えることを求めています。 **障害者雇用促進法**：第36条の2は、募集と採用にあたり、障害のある方からの申出により、障害の特性に配慮した必要な措置を講じることを求めています（事業主に過重な負担となる場合を除きます）。AIによる面接や検査を使う場合も、別の方法を選べるようにしておくと配慮しやすくなります。 **個人情報保護法**：第20条第2項は、法令に基づく場合などを除き、あらかじめ本人の同意を得ないで要配慮個人情報（病歴など）を取得してはならないとしています。 採用選考で関係する主な法令と、AIを使うときに確かめること - **職業安定法第5条の5**：応募者の個人情報は、業務の目的の達成に必要な範囲内で、目的を明らかにして集める。指針で原則として集めない情報は、**AIにも渡さない** - **男女雇用機会均等法第5条・第7条**：性別にかかわりなく均等な機会を与える。性別以外の要件でも、実質的に性別を理由とする差別となるおそれがある措置として省令で定めるものは、合理的な理由がなければ講じない - **労働施策総合推進法第9条**：省令で定める場合に、年齢にかかわりなく均等な機会を与える - **障害者雇用促進法第36条の2**：申出により、障害の特性に配慮した必要な措置を講じる（過重な負担となる場合を除く）。AIによる面接や検査も別の方法を選べるようにしておく - **個人情報保護法第20条第2項**：法令に基づく場合などを除き、あらかじめ本人の同意を得ないで要配慮個人情報を取得しない AIを使うかどうかにかかわらず適用される決まりです。個別の判断は、労働局や社会保険労務士、弁護士などの専門家にご確認ください。 個別の判断に迷う場合は、労働局や社会保険労務士、弁護士などの専門家に確かめると安心です。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「ガバナンスと法令」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## AIを使うと、どこで偏りが生まれますか？ AIは、与えられたデータや指示から学び、答えを返します。そのため、過去の採用の結果を手本にすると、過去の採用に偏りがあった場合、その偏りを引き継ぐおそれがあります。 AI事業者ガイドラインは、AIを開発・提供・利用する各主体に、人種、性別、国籍、年齢などの多様な背景を理由とした不当で有害な偏見や差別をなくすよう努めることを求めています。また、性別などの属性を取り除いたデータでも、関連する情報から属性が推測されてしまう場合や、複数の属性の組み合わせで偏りが生じる場合があることを、潜在的な偏りの例として挙げています。 たとえば、氏名や性別の欄を消しても、学校名や部活動、ブランクの期間などの情報から、属性に結びつく傾向をAIが拾ってしまうことがあります。**属性の欄を消すだけでなく、結果を確かめる手順を持つこと**が大切です。 ## 公平さを保つには、どう進めますか？ 次の手順で進めると、法令への対応と偏りの確認を一度に整えやすくなります。 ① **AIを使う範囲を決めます。** 要約や照らし合わせの補助など、AIに任せる作業を決め、合否の判断はAIに任せないことを手順書に書きます。 ② **AIに渡す情報を絞ります。** 上で挙げた集めない情報や、評価に関係のない情報（家族の状況など）は、AIに入力しない、または事前に取り除きます。使うサービスの契約で、入力した情報の扱いも確かめます。 ③ **評価の基準を先に決めます。** 募集する仕事に必要な経験や能力を言葉にし、AIへの指示もその基準にもとづいて書きます。「過去に活躍した社員に似た人」といった曖昧な指示は、偏りを引き継ぎやすくなります。 ④ **結果を確かめます。** 一定の期間ごとに、AIの補助を使った選考の通過の割合などを確かめ、属性によって大きな差が出ていないかを点検します。差があれば、理由を調べて基準や使い方を見直します。 ⑤ **人が判断し、記録します。** AI事業者ガイドラインは、AIの出力が公平性を欠くことがないよう、適切なタイミングで人間の判断を介在させること、その際に人がAIの出力に頼りすぎないようにする対策をとることを挙げています。担当者はAIの要約だけで決めず、元の書類も確かめて、判断の理由を残します。 ⑥ **応募者に伝えます。** どの段階でAIを使い、最終の判断は人が行うことを、募集要項や応募の画面で伝えます。問い合わせの窓口も示します。 公平さを保ちながらAIを使う6つの手順 - **AIを使う範囲を決める**：要約や照らし合わせの補助など。**合否の判断はAIに任せない** - **AIに渡す情報を絞る**：集めない情報や評価に関係のない情報は入力しない、または事前に取り除く - **評価の基準を先に決める**：仕事に必要な経験や能力を言葉にし、AIへの指示もその基準で書く - **結果を確かめる**：通過の割合などを一定の期間ごとに確かめ、属性による大きな差がないかを点検する - **人が判断し、記録する**：AIの要約だけで決めず、元の書類も確かめて判断の理由を残す - **応募者に伝える**：AIを使う段階と、最終の判断は人が行うこと、問い合わせの窓口を伝える 偏りの確かめ方の詳しい手順は「[AIの偏り（バイアス）の確かめ方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-bias-check/)」、応募者へのお知らせの文例はひな形「[AIの利用についてのお知らせの文例](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-transparency-notice/)」をご覧ください。 ## 応募者には、何をどう伝えますか？ AI事業者ガイドラインは、AIの出力を特定の個人の評価の参考にする場合、AIを使っていることを評価の対象の人に伝え、人間による合理的な判断のもとで、求めに応じて説明することを挙げています。 応募者に伝える内容の例は次のとおりです。 - AIを使う段階（書類の要約、面接の記録の要約など） - 最終の判断は採用の担当者が行うこと - 応募書類などの個人情報の利用目的と、AIのサービスでの扱い - 障害などにより別の方法を希望する場合の申出の方法 - 問い合わせの窓口 ### EUで採用をする場合 欧州委員会のAI法の窓口に掲載されているEU AI法の附属書Ⅲは、求人広告の配信先の選定、応募書類の分析や絞り込み、候補者の評価など、採用や選考に使うAIを、高リスクのAIの分野として挙げています。EUの拠点で採用にAIを使う場合は、「[日本企業がEU AI法で確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/eu-ai-act-for-japanese-companies/)」もあわせてご覧ください。 ## チェックリスト ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [AIの利用についてのお知らせの文例](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-transparency-notice/) ガイド - [AI活用と労務管理の注意（評価・モニタリング）](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-labor-management/) - [AIの偏り（バイアス）の確かめ方：どこで生まれ、どう試し、どう減らすか](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-bias-check/) - [人事・労務の事務でのAIの使い方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-hr-admin/) - [AI人材の採用の考え方](https://www.ai-ready.jp/guide/hiring-ai-talent/) - [日本企業がEU AI法で確かめること：対象になる場面・自社の役割・適用の時期](https://www.ai-ready.jp/guide/eu-ai-act-for-japanese-companies/) コラム - [採用にAIをどう使うか？スキルを公平に見るための進め方と注意点](https://www.ai-ready.jp/column/ai-in-recruiting/) 用語 - [職業安定法](https://www.ai-ready.jp/glossary/employment-security-act/) - [公平性](https://www.ai-ready.jp/glossary/fairness/) - [バイアス](https://www.ai-ready.jp/glossary/bias/) - [要配慮個人情報](https://www.ai-ready.jp/glossary/sensitive-personal-information/) - [ヒューマン・イン・ザ・ループ](https://www.ai-ready.jp/glossary/human-in-the-loop/) ## よくあるご質問 QAIに書類選考を任せて、不合格の連絡まで自動で送ってもよいですか？ AAI事業者ガイドラインは、AIの出力を個人の評価の参考にする場合、人間による合理的な判断のもとで、求めに応じて説明することを挙げています。AIは書類の要約や確認の補助にとどめ、合否は採用の担当者が理由とともに決める形にしておくと、応募者からの問い合わせにも答えやすくなります。 Q応募書類から性別や年齢を消せば、AIの偏りはなくなりますか？ Aそれだけでは十分とはいえません。AI事業者ガイドラインは、性別などの属性を取り除いたデータでも、関連する情報から属性が推測される場合があることを挙げています。結果を属性ごとに集計して、差が出ていないかを確かめる手順もあわせて用意すると安心です。 Q応募者に、AIを使っていることを伝える必要はありますか？ AAI事業者ガイドラインは、AIの出力を特定の個人の評価の参考にする場合、そのことを評価の対象の人に伝えることを挙げています。募集要項や応募の画面で、どの段階でAIを使い、最終の判断は人が行うことを伝えておくと、応募者の安心につながります。 ## この記事に出てくる用語 - [要約](https://www.ai-ready.jp/glossary/summarization/) - [職業安定法](https://www.ai-ready.jp/glossary/employment-security-act/) - [AI事業者ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-guidelines-for-business/) - [個人情報保護法](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-act/) - [要配慮個人情報](https://www.ai-ready.jp/glossary/sensitive-personal-information/) - [公平性](https://www.ai-ready.jp/glossary/fairness/) - [バイアス](https://www.ai-ready.jp/glossary/bias/) - [AI法（AI推進法）](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-promotion-act/) - [EU AI法](https://www.ai-ready.jp/glossary/eu-ai-act/) - [ヒューマン・イン・ザ・ループ](https://www.ai-ready.jp/glossary/human-in-the-loop/) ## 「ガバナンスと法令」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/governance/) [広げる／ガバナンスと法令AIで作った名前・ロゴと商標の確認石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/trademark-and-ai-creations/)[広げる／ガバナンスと法令AIで作る広告と景品表示法の注意嵐保憲2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/advertising-law-and-ai/)[定着させる／ガバナンスと法令AIのリスク管理の進め方（NIST AI RMF・ISO/IEC 42001）石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-risk-management-framework/) ## 出典 1. [e-Gov法令検索「職業安定法」](https://laws.e-gov.go.jp/law/322AC0000000141) 2. [北海道労働局「求職者の個人情報の取扱いについて」](https://jsite.mhlw.go.jp/hokkaido-roudoukyoku/hourei_seido_tetsuzuki/shokugyou_shoukai/hourei_seido/_00004.html) 3. [e-Gov法令検索「雇用の分野における男女の均等な機会及び待遇の確保等に関する法律」](https://laws.e-gov.go.jp/law/347AC0000000113) 4. [e-Gov法令検索「労働施策の総合的な推進並びに労働者の雇用の安定及び職業生活の充実等に関する法律」](https://laws.e-gov.go.jp/law/341AC0000000132) 5. [e-Gov法令検索「障害者の雇用の促進等に関する法律」](https://laws.e-gov.go.jp/law/335AC0000000123) 6. [e-Gov法令検索「個人情報の保護に関する法律」](https://laws.e-gov.go.jp/law/415AC0000000057) 7. [総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」（令和8年3月31日）](https://www.soumu.go.jp/main_content/001099163.pdf) 8. [European Commission AI Act Service Desk「Annex III」](https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/annex-3) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. 採用の業務のどこにAIを使えますか？ 2. 採用選考で関係する法令には、どんなものがありますか？ 3. AIを使うと、どこで偏りが生まれますか？ 4. 公平さを保つには、どう進めますか？ 5. 応募者には、何をどう伝えますか？ 6. チェックリスト 7. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「ガバナンスと法令」、あわせて「人材」 [ガバナンスと法令の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/governance/)[人材の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/talent/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「採用選考にAIを使うときの公平性と注意｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/ai-in-hiring-fairness/