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採用AIスクリーニングは違法?書類選考で守るべき法律と実務ポイント

2026 8/08
AI実装支援
2026年8月16日

AIによる書類選考(採用スクリーニング)は、直ちに違法ではありません。2026年8月時点で、採用選考へのAI利用そのものを禁止する日本の法律は存在しないためです。

ただし、職業安定法・個人情報保護法・男女雇用機会均等法など、AIを使うかどうかにかかわらず適用される法律があります。運用を誤れば、行政指導や応募者とのトラブルにつながり得ます。

本記事では、中小企業の経営者・採用担当者向けに、関係法令の一覧、職業安定法指針と個人情報保護法の留意点、差別リスクへの備え、導入前の実務チェックリストを整理します。

なお本記事は弁護士の監修を受けたものではなく、Via Nova編集部が法令・行政資料など公開情報に基づき作成した一般的な解説です。

この記事の要点は次の5つです。

  • AI書類選考を直接禁止する日本の法律はない(2026年8月時点)。ただし採用に関する既存法令はAI利用時もすべて適用される
  • 職業安定法第5条の5と指針により、本籍・思想信条など収集自体が原則禁止の情報がある
  • 個人情報保護法では、AI分析を含む利用目的の特定と、応募フォームでの取得前の明示(第21条第2項)、不適正利用の禁止(2022年4月1日施行)が要点
  • 性別・年齢・障害を実質的な判定基準にするAIは、男女雇用機会均等法などに抵触するおそれがある
  • 実務の柱は「人による最終判断」「判定理由の説明可能性」「定期的なバイアス検証」の3つ
目次

AIによる書類選考は違法?結論と関係法令の一覧

AIによる書類選考は直ちに違法ではありません。ただしAI利用時も職業安定法など既存の法令が全面的に適用されます。

2026年8月時点で、採用選考へのAI利用を禁止・制限する日本の法律はありません。書類選考の一次評価にAIツールを使うこと自体は、適法に行えます。

一方で「AIを使えば規制を受けない」わけでもありません。採用活動に適用される法令は、選考の主体がAIでも人でも変わらず適用されます。関係する主な法令は次のとおりです。

法令(法律番号)関係する主な規定AI書類選考との関係
職業安定法(昭和22年法律第141号)第5条の5:求職者等の個人情報の取扱い(求人企業自身も名宛人)応募者情報の収集・使用は業務の目的の達成に必要な範囲内に限定
職業安定法に基づく指針(平成11年労働省告示第141号)収集してはならない個人情報の類型本籍・思想信条などをAIの入力データにしない
個人情報保護法(平成15年法律第57号)利用目的の特定(第17条)、取得に際しての利用目的の通知等(第21条)、不適正利用の禁止(第19条、2022年4月1日施行)AI分析を含む利用目的の明示、評価スコアの不適切な利用・提供の防止
男女雇用機会均等法(昭和47年法律第113号)第5条:募集・採用における性別差別の禁止性別を実質的な判定基準にするAIは違法のおそれ
労働施策総合推進法(昭和41年法律第132号)第9条:募集・採用について年齢にかかわりない均等な機会の付与(例外は施行規則第1条の3第1項の各号に限定)年齢による機械的な足切り設計は原則不可
障害者雇用促進法(昭和35年法律第123号)第34条:募集・採用における障害者差別の禁止(2016年4月1日施行)障害を理由とする一律の排除は禁止
人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律(令和7年法律第53号)基本理念・国および事業者の責務、政府の基本計画(罰則なし)採用選考でのAI利用を禁止・制限する規定は置かれていない

なお、AIを名指しした法律としては、2025年6月4日に公布された「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」(AI推進法・令和7年法律第53号)があります。ただし同法はAIの研究開発・活用の推進に関する基本理念や国・事業者の責務を定めた法律で、採用選考でのAI利用を禁止・制限する規定や罰則は置いていません。実務指針としては総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン」があり、法的拘束力はないものの、社内ルールを作る際の参照先になります。

つまり論点は「AIを使ってよいか」ではなく、「既存の法令を守れる設計・運用になっているか」です。職業安定法の指針と個人情報保護法の2つが、実務上とくに重要です。

職業安定法の指針では何が禁止されている?

本籍・思想信条・労働組合への加入状況など、差別につながるおそれのある情報は収集自体が原則禁止です。

職業安定法(昭和22年法律第141号)第5条の5第1項は、求職者等の個人情報を収集・保管・使用するにあたり、業務の目的の達成に必要な範囲内で、その目的を明らかにして収集し、収集目的の範囲内で保管・使用しなければならないと定めています(本人の同意がある場合その他正当な事由がある場合を除く)。同条第2項は、個人情報を適正に管理するために必要な措置を講じることも求めています。

見落とされやすいのは、この義務の名宛人です。ハローワークや職業紹介事業者だけでなく、募集を行う者や求人者、つまり応募を直接受け付ける企業自身も条文に列挙されています。「自社で直接応募を受けているだけだから関係ない」とはなりません。

同法に基づく指針(平成11年労働省告示第141号)は、特別な職業上の必要性がある場合を除き、次の情報の収集を原則として認めていません。

  • 人種・民族・社会的身分・門地・本籍・出生地など、社会的差別の原因となるおそれのある事項
  • 思想・信条に関する事項
  • 労働組合への加入状況

AI書類選考との関係で注意したいのは、入力データの設計です。応募書類の全文をAIに読み込ませる場合、出身地や家族構成といった選考に無関係な情報が評価に影響しない仕組みかを確認する必要があります。

SNS投稿の分析などで応募者の思想・信条を推定する行為も、指針の趣旨に照らしてリスクが高いと考えられます。

行政上の措置は、立場ごとに定めが異なります。自社で募集を行う企業は「労働者の募集を行う者」にも当たるため、法令違反があれば厚生労働大臣による指導・助言(第48条の2)に加え、業務の運営を改善するために必要な措置を命じる改善命令(第48条の3第1項)の対象となり得ます。この命令に従わなかったときは、その旨を公表されることがあります(同条第3項)。なお「求人者」の立場に対する勧告(同条第2項)は、労働条件の明示に関する第5条の3第2項・第3項などに対象が限定されています。

個人情報保護法では何に注意すべき?

AI分析を含む利用目的を本人が予測できる形で示すことと、不適正利用の禁止への対応が2大注意点です。

個人情報保護法(平成15年法律第57号)では、利用目的の特定(第17条)と、取得に際しての利用目的の通知等(第21条)が出発点です。個人情報保護委員会のガイドライン(通則編)は、本人に関する情報を分析する場合、本人が予測・想定できる程度に利用目的を特定するよう求めています。応募書類をAIで分析・評価することは、プライバシーポリシーや応募ページから読み取れる形で示す運用が望ましいでしょう。

ここで押さえておきたいのが、第21条の2つの項の違いです。第1項は、個人情報を取得した場合、あらかじめ利用目的を公表しているときを除き、速やかに本人へ通知または公表することを求めています。これに対し第2項は、契約書その他の書面(電磁的記録を含む)により本人から直接個人情報を取得する場合、あらかじめ本人に利用目的を明示しなければならないと定めています(生命・身体・財産の保護のため緊急に必要な場合を除く)。

自社の応募フォームに職務経歴や自己PRを入力してもらう形は、この「書面による直接取得」に当たります。つまり、送信後にメールで知らせるのでは足りず、送信ボタンを押す前の画面で利用目的を読める状態にしておく必要があります。AI分析を行うのであれば、その旨をこの明示に含めておくのが安全です。

次に、不適正利用の禁止(第19条)です。2022年4月1日施行の改正個人情報保護法で新設された規定で、違法・不当な行為を助長するおそれのある方法での個人情報の利用を禁じています。この規定が新設された経緯として引き合いに出されるのが、2019年に就職情報サイトの運営会社が学生の内定辞退率を予測して企業へ提供していた事案です。個人情報保護委員会は同社に対し、2019年8月26日に勧告および指導を行っています(個人情報保護委員会「個人情報の保護に関する法律に基づく行政上の対応について」令和元年8月26日/当時の同法第42条第1項に基づく勧告および第41条に基づく指導)。

病歴や犯罪歴などの要配慮個人情報(第2条第3項)は、取得に原則として本人の同意が必要です(第20条第2項)。AIが応募書類や面接動画から健康状態などを推定・記録する設計は、慎重な検討が必要です。

AIツールのベンダーへ応募者データを渡す場合は、委託先の監督(第25条)も求められます。データの利用範囲・学習利用の有無・削除条件を、契約書面で確認してください。

AIの差別・バイアスリスクにはどう備える?

過去の採用データの偏りをAIが学習し、差別を再生産するおそれがあります。人による最終判断と定期検証が基本です。

AI書類選考の代表的なリスクは、学習データに含まれる偏りの再生産です。自社の過去の採用データを学習させて候補者を評価する仕組みは、過去の選考に偏りがあれば、その偏りごと引き継いでしまう可能性があります。

例えば、これまで特定の性別や年代に採用が偏ってきた会社が、その履歴をそのまま学習データに使えば、AIは「これまで通りの人」を高く評価しやすくなります。やっかいなのは、その結果が表面上は「過去の通過者との経歴の類似度」といった中立的な指標として出てくるため、担当者が偏りに気づきにくいことです。だからこそ、出力された順位をそのまま合否に直結させない設計が必要になります。

日本法との関係では、男女雇用機会均等法第5条が募集・採用における性別を理由とする差別を禁じ、労働施策総合推進法第9条が募集・採用について年齢にかかわりない均等な機会の付与を事業主に義務づけています。年齢による絞り込みが認められるのは、定年年齢を下回ることを条件とする場合(無期雇用に限る)、長期勤続によるキャリア形成を図る場合(無期雇用・職務経験不問・新卒等に限る)など、同法施行規則第1条の3第1項の各号に該当する場合に限られます。AIが卒業年や職歴ブランクなどを介して実質的に性別・年齢で選別する設計であれば、「判断したのはAIだから」という説明は通用しないと考えられます。

実務の備えは3つです。第一に、差別につながり得る項目を判定から除き、間接的に相関する項目(卒業年・扶養家族欄など)の扱いを設計段階で点検すること。第二に、AIの評価は一次候補の絞り込みまでとし、合否の最終判断は人が行うこと。第三に、性別・年代別の通過率などを定期的に検証し、記録を残すことです。

学情が2026年6月15日に発表した調査リリース(企業・団体の人事担当者295件・調査期間2026年3月16日〜4月10日・インターネット調査。正式なリリース名は記事末の出典欄に記載)では、「今後も生成AIではなく、人間による対応を重視したい業務」(複数回答)を尋ねています。最多は「面接・面談」で75.3%。これに対し、リリース本文は「採用計画の策定」「面接で聞く質問案の作成」「選考書類の要約・評価」などが続くとしたうえで、これらの回答数はいずれも3分の1を下回っていたと記載しています。

ここで注意したいのは、この設問が「人が対応すべき業務」を選ぶ形式であり、選ばなかった人が「AIに任せてよい」と積極的に答えたわけではない点です。読み取れるのは、面接と書類評価とで「人が担うべき」と考えられている度合いに差がある、ということまでです。なお同調査では、キャリア採用業務で生成AIを「すでに利用している」と答えた企業は28.7%でした。

いずれにせよ、社内の受け止めが工程ごとに分かれること自体は前提として扱ってよいでしょう。だからこそ、どこまでをAIに任せ、どこから人が判断するのかを社内ルールとして先に決めておく必要があります。

応募者側の動きも見ておきましょう。ナイル株式会社の調査(「就職活動での生成AI活用実態調査」2026年4月28日公表/2026年卒業および2027年・2028年卒業予定で就職活動をした・している学生419人・調査期間2026年3月25日〜30日・インターネット調査)は、「就職活動において、生成AI(ChatGPT、Geminiなど)を情報収集に利用したことがありますか?」と尋ねています。「よく使う」34.4%と「ときどき使う」41.8%を合わせ、76.2%が情報収集に利用していると回答しました。

ここから読み取れるのは、情報収集の段階での浸透までです。応募書類の作成にどの程度使われているかは、この設問からは分かりません。また、前段の学情の調査は中途採用(キャリア採用)の人事担当者から295件の回答を得たもので、こちらは就職活動中の学生419人が対象です。母集団が異なる点にもご留意ください。

それでも、応募者側のAI利用が情報収集の段階で常態化していること自体は、前提として扱ってよいでしょう。書類の印象と面接での印象がずれる問題については、「書類が良いのに面接で違う」が増えた本当の理由で詳しく解説しています。

「AIツールを入れる前」から論点は始まっている

AI選考ツールを導入していなくても、求人媒体・応募者管理ツール・適性検査に「機械が出した数値で候補者を絞る」仕組みが含まれていることがあります。論点はツール導入の前から始まっています。

「うちはAI選考ツールを入れていないから関係ない」という受け止め方があります。しかし、求人媒体や応募者管理ツール(ATS)の標準機能には、応募者のおすすめ順表示、マッチ度スコアの算出、自動タグ付けといった機能が組み込まれていることがあります。これらにも、本記事で整理してきた論点(入力データに何が含まれるか、判定の理由を説明できるか)がそのまま当てはまります。まずは契約中のツールの機能一覧を棚卸しし、応募者の並び順やスコアが何を根拠に決まっているのかを、提供元に確認するところから始めてください。

適性検査のスコアによる足切りも同様です。適性検査はAI書類選考とは別物ですが、「機械が出した数値で一次選別を行う」という構造は共通しています。基準値をどう決めたのかを説明できるか、性別や年代によって通過率に偏りが出ていないかという点検は、AIを使っているかどうかにかかわらず必要です。基準の根拠と検証記録を残す運用は、AI導入の有無を問わず先に整えておく価値があります。

人材紹介会社や求人媒体を経由して応募を受ける場合も、確認しておきたい点があります。応募者の個人情報の取扱いについては、職業安定法上、職業紹介事業者や募集情報等提供事業者だけでなく、求人企業の側にもそれぞれ義務が課されています。受け取った応募者情報を自社でどう使うかは、あくまで自社の責任範囲です。媒体側の規約に沿っているかどうかとは別に、自社の利用目的とAI分析の有無を整理しておいてください。

あわせて、募集や求人申込みの段階で示すべき事項も2024年4月1日から増えています。職業安定法施行規則の改正により、①従事すべき業務の変更の範囲、②就業の場所の変更の範囲、③有期労働契約を更新する場合の基準に関する事項(通算契約期間または更新回数の上限を含む)の3項目が明示事項に追加されました(厚生労働省「令和6年4月からの改正職業安定法施行規則」)。ここでいう「変更の範囲」とは、雇入れ直後にとどまらず、将来の配置転換なども含めた労働契約期間中の変更の範囲を指します。

選考の入口である求人票がこの改正に対応していないままでは、書類選考の精度をAIでどれだけ高めても、応募段階で生じるミスマッチは減りません。AI導入の検討と並行して、掲載中の求人原稿の記載を点検しておくことをおすすめします。

AI書類選考の導入前に何を確認すべき?実務チェックリスト

利用目的の明示・禁止情報の除外・人による最終判断・定期検証を含む7項目を、導入前に文書で確認します。

AI書類選考を導入する前に、次の7項目を社内で確認し、確認結果を文書として残すことをおすすめします。

  1. 利用目的の明示:AIによる分析・評価を含む利用目的を特定し、応募フォームで直接取得する場合は送信前に読める形で明示する(個人情報保護法第17条・第21条第2項)
  2. 収集禁止情報の除外:本籍・思想信条・労働組合への加入状況などを、AIの入力・学習データから除外する(職業安定法指針)
  3. 差別要素の点検:性別・年齢・障害の有無が直接・間接の判定基準になっていないかを確認する(男女雇用機会均等法第5条ほか)
  4. 人による最終判断:AIの評価は一次スクリーニングの参考にとどめ、合否の決定は人が行うと社内ルールに明記する
  5. 説明可能性の確保:ベンダーに判定ロジックの概要とバイアス検証の実施状況を確認し、応募者へ説明できる資料を保管する
  6. 委託先の監督:データの利用範囲・学習利用の有無・削除条件を契約で確認する(個人情報保護法第25条)
  7. 定期検証:性別・年代別の通過率などの偏りを定期的に点検し、記録を残す

判断に迷う項目が出たら、弁護士・社会保険労務士や都道府県労働局などの専門窓口に確認してください。あわせて、AIの出力を適切に扱う担当者側の知識も欠かせません。学習リソースはAnthropic公式AI講座|採用・人事担当者のリスキリングで紹介しています。

また、書類選考を通過した後の面接は人が担う工程です。面接側の評価の質を高める観点は面接官として気をつけること|7つの本質にまとめています。

よくある質問

AIによる書類選考は応募者に告知する義務がありますか?

採用選考でのAI利用自体の告知を義務付ける明文の法律は、2026年8月時点でありません。ただし個人情報保護法上、利用目的は本人が予測できる程度に特定して公表する必要があります。AI分析を利用目的に含めて示す運用が望ましく、詳細は専門家や個人情報保護委員会の資料で確認してください。

AIが不合格にした理由を応募者に説明する義務はありますか?

不合格理由の開示を直接義務付ける法律はありません。もっとも、応募者から保有個人データの開示請求(個人情報保護法第33条)を受ける可能性はあります。判定基準と選考記録を残し、説明できる状態を保つことをおすすめします。

中小企業にも個人情報保護法は適用されますか?

適用されます。2017年5月30日施行の改正で、取扱件数5,000件以下の事業者を除外する制度は廃止されました。応募者の個人情報を扱うすべての企業が対象です。

履歴書の顔写真や面接動画をAIで分析しても問題ありませんか?

慎重な検討が必要です。容姿や表情の分析は、差別につながるおそれのある情報の取得や、本人が想定しない利用に当たる可能性が指摘されています。導入前に利用目的の明示方法を整理し、専門家への確認をおすすめします。

AI書類選考ツールを選ぶときは何を確認すべきですか?

判定ロジックの説明資料の有無、バイアス検証の実施状況、入力データが学習に使われるかどうか、国内法令への対応状況の4点が出発点です。契約前にベンダーへ書面で確認し、回答を保管してください。

出典・執筆者情報

  • e-Gov法令検索「職業安定法(昭和22年法律第141号)」(条文・参照日2026年8月8日)
  • e-Gov法令検索「個人情報の保護に関する法律(平成15年法律第57号)」(条文・参照日2026年8月8日)
  • 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(昭和41年法律第132号)」(条文・参照日2026年8月8日)/同施行規則(年齢制限の例外=第1条の3第1項各号)
  • 厚生労働省「令和6年4月からの改正職業安定法施行規則(募集時等に明示すべき事項の追加)」(解説ページ・リーフレット・参照日2026年8月8日)
  • 個人情報保護委員会「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン(通則編)」(ガイドライン・参照日2026年8月8日)
  • 個人情報保護委員会「個人情報の保護に関する法律に基づく行政上の対応について(令和元年8月26日)」(公表資料・参照日2026年8月8日)。就職情報サイト運営会社に対し、当時の同法第42条第1項に基づく勧告および第41条に基づく指導
  • 総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン」
  • 株式会社学情「キャリア採用業務に『生成AIを利用している』3割弱、半数超が利用に前向き。利用している・したい場面は『求人票の作成・ブラッシュアップ』がトップ【企業調査】」2026年6月15日発表(企業・団体の人事担当者295件/調査期間2026年3月16日〜4月10日/インターネット調査)(リリース・参照日2026年8月8日)。※本文で引用した「面接・面談」75.3%、「すでに利用している」28.7%、および「面接・面談」以外の項目が「3分の1を下回る」旨は、いずれも当該リリース本文の記載による
  • ナイル株式会社「就職活動での生成AI活用実態調査」2026年4月28日公表(2026年卒業および2027年・2028年卒業予定で就職活動をした・している学生419人/調査期間2026年3月25日〜30日/インターネット調査)(リリース・参照日2026年8月8日)

執筆:Via Nova編集部。採用支援・求人媒体運用代行と適性分析サービス「TekiLens|適レンズ」を運営する合同会社Via Novaの編集部が、中小企業の採用実務の視点で執筆しています。なおTekiLensは合否を判定するサービスではなく、採用判断を支援する適性分析サービスです。分析結果だけで採用の合否を決めるものではありません。

本記事は一般的な情報提供であり、個別の法的助言ではありません。個別の事案は弁護士・社会保険労務士等の専門家にご相談ください。

AI書類選考をどこまで任せ、どこから人が判断するか。採用フロー全体の設計や求人原稿の見直しまで含めて外部に相談したい場合に備えて、当社サービスの条件を先にお伝えしておきます。売上連動型ではなく定額制で、料金は月10万円〜、契約は最低3ヶ月からをお願いしています。これとは別に求人広告費が必要です(広告費そのものは月1万円〜の少額予算からでも運用できます)。

この条件で検討いただける方は、Via Novaの採用支援・求人媒体運用代行のページをご覧ください。ご相談は法人向けお問い合わせフォームから、お問い合わせ内容で「採用支援(求人媒体運用)について」を選択してお送りください。

合同会社Via Nova(有料職業紹介事業許可番号:14-ユ-302463)

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