採用AIの活用法 – 書類選考の支援でできることと注意点

要点まとめ

• 採用AIは、書類の要約・要件照合・日程調整・応募者対応など、人の判断を速くそろえるための支援に使うのが現実的です。
• 職業安定法第5条の5は、求人者による求職者の個人情報の収集・保管・使用を、明示した業務目的の達成に必要な範囲に限っています。
• 個人情報保護法では、要配慮個人情報の取得時には原則として本人の同意が必要です。病歴などを読み取る設計にしないことが基本になります。
• 個人情報保護法の改正法は2026年7月17日に公布され、原則として公布から2年以内に施行される予定です（2026年10月時点、個人情報保護委員会）。
• ベトナムの企業AWING Technologies向けのAI採用チャットボットでは、応募者への応答時間が80%短縮されたと公開事例で報告されています。

採用AIでできることと、人が担うこと

業務ごとに、AIと人の役割分担を整理すると次のようになります。

書類選考の支援では、AIに「点数」を付けさせるより、「要件Aに一致：職務経歴書の○○の記載」のように根拠を並べさせる方が、担当者が確認しやすく、判断の理由も説明しやすくなります。

書類選考の支援を実装する場合、一般的な流れは次のようになります。まず、PDFやWord形式の履歴書・職務経歴書からテキストを取り出し、氏名、生年月日、住所、顔写真などの項目を照合処理の前に取り除きます。次に、募集要件を「必須」「歓迎」に分けて構造化し、応募書類の記載と1項目ずつ照合して、一致した根拠の文を一覧にします。最後に、結果を採用管理システムや表計算ソフトに書き出し、担当者が原文と並べて確認できる画面を用意します。属性情報を照合前に取り除いておくことは、偏りの防止と、AIサービスに渡す個人情報の削減の両方に役立ちます。

押さえるべき法令とルール

採用AIを設計する前に、次のルールを確認しておきます（いずれも2026年10月時点）。

• 職業安定法：求人者などは、求職者の個人情報を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収集し、その範囲内で保管・使用することとされています（職業安定法 第5条の5）。AIに読み取らせる項目も、この範囲に収める必要があります。
• 個人情報保護法：利用目的の特定と通知・公表、要配慮個人情報の取得時には原則として本人の同意を得ること、委託先の監督などが求められます（個人情報の保護に関する法律）。要配慮個人情報とは、病歴や犯罪歴など、不当な差別や偏見が生じないよう特に配慮が必要な情報を指します。応募書類の処理を海外の事業者に任せる場合は、外国にある第三者への提供の規律も関わります（ガイドライン（外国にある第三者への提供編））。
• 公正な採用選考：厚生労働省は、応募者の適性と能力に基づく公正な採用選考を求め、就職差別につながるおそれのある事項について情報を提供しています（公正な採用選考をめざして）。
• 生成AIの利用：個人情報保護委員会は、生成AIサービスに個人情報を含むプロンプトを入力する際の注意点を公表しています。

また、個人情報保護法の改正法が2026年7月17日に公布されており、原則として公布から2年以内に施行される予定です（個人情報保護委員会 公布のお知らせ）。運用開始の時期によっては、改正後のルールも確認が必要です。本記事は一般的な情報提供を目的としたものであり、法的助言ではありません。具体的な対応は、社内の法務部門や専門家にご確認ください。

偏りを防ぐ設計 5つのポイント

採用AIで特に注意したいのは、過去のデータに含まれる偏りをAIが再現してしまうことです。過去の採用者の傾向をそのまま学習させると、性別や年齢、出身校などに関連した偏りが評価に入り込むおそれがあります。

1. 照合の対象を募集要件に限定する。スキル、経験、資格など職務に関係する項目だけを照合し、生年月日、性別、写真、家族構成などは読み取らせない、または出力に使わない設計にします。
2. 根拠を必ず表示する。AIが判断材料にした記載箇所を示し、担当者が原文を確認できるようにします。
3. 不合格をAIだけで確定させない。AIの出力は参考情報とし、最終判断は人が行います。
4. 一致率を定期的に点検する。AIの照合結果と担当者の判断が食い違ったケースを見直し、特定の属性で偏りが出ていないかを確認します。
5. 応募者への説明と窓口を用意する。選考の過程でAIを使っていることと、問い合わせ先を案内できるようにします。

AIガバナンス全般は、総務省・経済産業省のAI事業者ガイドライン（2026年3月31日公表の第1.2版）も参考になります。

公開事例 ベトナム企業のAI採用チャットボット

ベトナム・ハノイを拠点とするAI開発会社NKKTech Globalの公開事例として、ハノイのテクノロジー企業AWING Technologies向けのAI採用チャットボットがあります（2025年2月〜7月）。Webサイト、Messenger、Zaloの3チャネルで、応募書類の一次スクリーニング、面接日程の調整、応募者のよくある質問への回答を行う仕組みです。

同社の人事責任者からは「タスクをこなすだけでなく、迅速に対応し、実践的な提案をしてくれた」との評価をいただいています（英語のコメントを当社で翻訳）。ベトナム国内の事例で、法制度もチャネルも日本とは異なります。日本で同様の仕組みを作る場合は、上記の法令と、LINEや自社の採用サイトなど国内で使われるチャネルに合わせて設計し直す必要があります。

既製の採用管理システムか、個別開発か

採用管理システム（ATS）の中には、書類の要約や候補者とのマッチングといったAI機能を備えた製品もあります。標準的な中途・新卒採用の効率化が目的なら、まず既製のシステムを検討するのが合理的です。

個別開発を検討する価値があるのは、応募数が多く独自の選考基準を持っている場合、既存の人事システムや社内チャットと連携したい場合、データの保存場所やAIモデルを自社で選びたい場合です。既製システムで足りない部分だけを個別に作る組み合わせも考えられます。

既製システムと組み合わせる構成の例は、AI採用ソリューションのページで紹介しています。日本のお客様向けの体制は日本向けページをご覧ください。

よくある質問

採用AIに合否の判断を任せても問題ありませんか？ 法令上の可否は個別の状況によりますが、実務上は、AIの出力を参考情報とし、最終判断は人が行う運用をおすすめします。過去データの偏りが評価に入り込むリスクや、応募者への説明責任を考えると、AIだけで不合格を確定させる設計は慎重に検討すべきです。

応募者の履歴書を生成AIに入力してもよいですか？ 利用目的の範囲内か、利用するAIサービスが入力データを学習に使わない設定か、データがどこで処理・保存されるかを確認したうえで判断します。個人情報保護委員会の注意喚起も参照し、社内ルールを整備してから運用を始めるのが安全です。

採用AIを小さく試すにはどうすればよいですか？ 書類の要約と要件照合、面接日程の調整など1つの作業に絞り、過去の応募書類の一部で精度を確かめる方法があります。人事担当者が評価に参加し、作業時間とAIの照合結果が人の判断と一致した割合を測ると、導入効果を説明しやすくなります。