第1章 採用告知と書類選考の入力

学習目標

• 採用告知に含まれる年齢・性別・障害に関する差別表現を見つけ出し、職務要件を中心とした文章に修正します。
• 採用手続法（韓国）が基礎審査資料として要求することを禁じている情報を識別し、同じ情報を入社後に取得すべき場合と区別します。
• 直接差別と間接差別の違いを説明し、AI書類選考において代理変数（proxy）が間接差別を生み出すプロセスを説明します。
• AI書類選考に入力する項目を、職務要件、入社後の必要情報、職務無関係情報に分類して選定します。
• AIが作成した告知や選考基準を公開・適用する前に検証する手順を設計します。

はじめに

物流会社の採用担当者が金曜日の午後に、生成AIへ「店舗管理職の採用告知を書いて」と依頼したとしましょう。30秒で整った告知文が出力されます。「若く活力のある人材」「容姿端麗な方優遇」「年俸は業界最高水準」といった表現も含まれています。担当者は文章が自然だったためそのまま掲載しようとしますが、もう一度読み返してみます。これら3つの表現は、それぞれ異なる法律に抵触するおそれがあります。1つ目は年齢、2つ目は職務と無関係な容姿の条件、3つ目は実際と異なる労働条件の明示という問題です。

AIは学習データによく見られた表現を忠実に再現します。その表現が古い慣行であるならば、慣行も一緒に再現されてしまいます。そのため、採用にAIを活用する組織が真っ先に備えるべき能力は、高性能なモデルを選ぶ能力ではなく、AIが出力した告知や基準を人間が法律や職務要件に照らし合わせて見極め、排除する能力です。

本章では採用プロセスの入り口を扱います。まず、告知文から差別表現を見つけ出す方法を学び、採用手続法（韓国）が応募書類で求めてはならないと定めている情報を整理します。続いて、AI書類選考に何を入れ、何を排除すべきか、また保護対象の属性を除外しても差別が残ってしまう原因となる代理変数（proxy）を扱います。最後に、AIが作成した告知と選考基準を検証する手順を構築します。

重要な概念

採用AIが扱う3つの入力

採用においてAIが介入する入り口は大きく分けて3つあります。1つ目は採用告知であり、誰が応募するかを左右します。2つ目は応募書類の様式であり、何を受け取るかを決定します。3つ目は書類選考の基準と入力項目であり、受け取った情報のうち何を評価に用いるかを定めます。

これら3つは順番に影響を及ぼします。告知に「30歳以下」と記載されていれば、その年齢を超える人は応募そのものを諦めてしまいます。応募書類に家族の職業を尋ねる欄があれば、その情報が選考担当者の目に入り、AIの入力にも渡されます。選考基準が過去の合格者に似た人物を高く評価するものであれば、過去の偏りがそのまま引き継がれます。したがって、入り口で生じた誤りを後から修正することは極めて困難です。応募を断念した人はデータにすら残らないからです。

採用告知文における差別表現

告知文は、3つの法律を並べて同時に読み解きます。

高齢者雇用法（韓国）第4条の4第1項は、事業主が募集・採用において合理的な理由なく、年齢を理由として労働者や労働者になろうとする者を差別することを禁じています。男女雇用平等法（韓国）第7条第1項は募集・採用における男女差別を禁止し、第2項は職務遂行に必要とされない容姿・身長・体重などの身体的条件や未婚条件などを提示または要求することを禁じています。障害者差別禁止法（韓国）は、正当な事由なく障害者に対する不利な待遇を表示または助長する広告を差別と見なし（第4条第1項第4号）、使用者が募集・採用において障害者を差別することを禁じています（第10条第1項）。

表において「社会人歴の浅い方優遇」を年齢の欄に入れた理由は、次の節で説明します。告知や応募案内には、試験や面接で必要な合理的配慮（便宜）を申し出る窓口を設けることも望ましいです。その際、障害の診断名ではなく必要な配慮事項を尋ねるようにし、その情報は評価資料と分離して管理します。具体的な数値を削除したとしても、事実上特定の年齢層を選別するような表現は、依然として年齢差別の問題となります。

直接差別と間接差別

直接差別とは、保護される属性（年齢、性別、障害など）を理由に異なった扱いをすることです。「男性優遇」がその典型例です。間接差別とは、表面的にはすべての人に同一の基準を適用するものの、その基準を満たすことが特定の集団にとって著しく困難であり、結果としてその集団に不利な影響が生じる場合を指します。

韓国の法律は間接差別を明示的に規定しています。

比喩を挙げてみましょう。すべての応募者に「階段5階分を2分以内に上がること」という同一の試験を受けさせれば、表面的には公平に見えます。しかし、デスクワークの職務であり階段を上る必要がないとすれば、この基準は職務と無関係に特定の集団を排除してしまいます。反対に、高所設備を毎日昇降する職務であれば、同じ試験であっても正当な要件になり得ます。間接差別の判断においては、結果の差異と基準の正当性を併せて検討します。

採用手続法（韓国）の適用範囲と基礎審査資料

採用手続法（韓国）は、常時30人以上の労働者を使用する事業または事業場の採用手続に適用されます（第3条）。国および地方自治体が公務員を採用する場合は除外されます。

本法は応募段階の書類をいくつかに分類しています（第2条）。基礎審査資料とは、応募願書、履歴書、自己紹介書です。立証資料とは、学位証明書、経歴証明書、資格証明書のように、基礎審査資料に記載された事項を証明する資料です。深層審査資料とは、作品集（ポートフォリオ）や研究実績物のように、実力を測るための資料です。これら3つを合わせて採用書類と呼びます。この区分は、第3章で採用書類の返還と破棄を扱う際に再び登場します。

AI書類選考ツールに渡される入力の大部分は、基礎審査資料から得られます。したがって、基礎審査資料に何を記載させるかが、そのままAIに何を見せるかを決定づけることになります。

基礎審査資料として要求できない情報

採用手続法（韓国）第4条の3は、求人者が職務の遂行に必要とされない以下の情報を基礎審査資料に記載させたり、立証資料として収集したりすることを禁じています。

この条項を読み解く際、2つの点を見落としてはなりません。

1つ目は、**「その職務の遂行に必要とされない」**という条件です。職務遂行に実際に必要な情報であれば、この条項の禁止対象にはなりません。ただし、必要であるという根拠が職務分析によって裏付けられている必要があり、かつ必要な範囲を超えてはなりません。特に、出身地域、婚姻の有無、家族の学歴・職業・財産が職務遂行に必要とされるケースは極めて稀であるため、このただし書を拡大解釈してはなりません。重い機材を担いで高所作業を行う職務であれば、その作業を行える能力があるかを問うことは可能ですが、身長や体重を尋ねることは能力を間接的に推し量る行為に過ぎず、必要な範囲を逸脱します。

2つ目は、時期です。この条項は基礎審査資料、すなわち応募段階の書類を対象としています。家族手当の計算のように、採用が確定した後の労働関係において必要となる情報は、入社手続の際、その目的に必要な範囲で収集すればよいのです。手当を口実に応募書類で前もって収集してしまうと、その情報が選考に混入するリスクを自ら作り出すことになります。

採用手続法（韓国）だけが基準ではありません。個人情報保護法（韓国）もまた、目的に必要な最小限の個人情報のみを収集させ、その立証責任を取り扱い事業者に課しており（第16条）、住民登録番号は法令上の根拠なく応募者の同意のみによって取得することはできません（第24条の2）。応募書類の様式を検討する際には、これら両方の法律を併せて確認します。詳細な内容は第3章で扱います。

韓国政府の解説（大韓民国政策ブリーフィング・政策ウィキ「採用手続法」）によると、ここでの出身地域とは出生地や登録基準地（旧・本籍）などを指し、現在の居住地や出身校は収集禁止対象ではなく、本人確認のための証明写真の貼付は認められています。ただし、居住地や学校の所在地は出身地域や年齢を推測させる代理変数になり得ますし、写真は外見を直接露呈するため、取得するとしてもAIの評価入力や選考画面からは除外しておく方が安全です。

告知と実際の労働条件：虚偽の採用広告の禁止

AIは公開されている市場データを参考にして、年俸や勤務形態をそれらしく補完して出力することがあります。その数値が企業として実際に承認した条件と異なっていれば問題になります。当初から実態と異なる条件を掲載することは、職業安定法（韓国）第34条が禁止する虚偽の求人広告・求人条件の提示に該当するおそれがあり、同施行令第34条は労働条件などが応募時のものと著しく異なる広告や、重要事項が事実に反する広告をその範囲として定めています。採用手続法（韓国）第4条は、採用を装った虚偽の採用広告を禁止し（第1項）、正当な事由なく採用広告の内容を求職者に不利に変更すること（第2項）や、採用後に正当な事由なく採用広告で提示した労働条件を不利に変更すること（第3項）を禁じています。また、求職者に対して採用書類に関わる知的財産権を求人者に帰属させるよう強要することも禁じています（第4項）。

実務上の原則は単純です。AIが生成したドラフトの労働条件は、すべて社内承認文書と照合した上で掲載します。承認前であれば「協議の上決定」などと記載し、根拠のない数値を捏造してはなりません。掲載後に条件が変更された場合は、告知と応募者への案内を速やかに併せて修正します。

AI書類選考に入力する項目の選定

AI書類選考ツールに入力する項目は、3つに分類して判断します。

この分類を行う際には、次の3点を確認します。① この項目がなければ職務要件を判断できないか。② この項目が保護対象の属性（年齢、性別、障害、出身地域など）と強く相関しているか。③ この項目を除外した後も、自由記述欄から同様の情報が漏れ入ってこないか。①に該当せず②に該当する場合は、除外するのが基本です。①でありながら②でもある場合は、根拠を書面（文書）として残し、集団別の結果を点検しながら慎重に利用します。

代理変数（proxy）と間接差別

代理変数とは、それ自体は保護対象の属性ではないものの、保護対象の属性と強い相関関係を持ち、結果としてその属性を代わりに露呈させてしまう変数のことです。AIモデルは入力項目間のパターンを検出するため、性別の列を削除しても性別と相関のある別の列が存在すれば、その相関関係を通じて同様の結果を導き出すことができてしまいます。

写真や動画に映る容姿は、代理変数というよりも性別・年齢・障害といった属性を直接的に開示する情報です。職務と無関係な容姿の判断が入り込まないよう、評価の入力からは除外することが原則です。

NIST AI RMFは、AIのバイアスを体系的バイアス（systemic）、計算・統計的バイアス（computational and statistical）、人間認知的バイアス（human-cognitive）の3つのカテゴリーに分類しています。過去の採用結果に蓄積された偏りがデータに含まれ、モデルへと引き継がれる現象は、体系的バイアスの典型例です。そしてNISTは、有害なバイアスを低減させたシステムが必ずしも公正であるとは限らないと警告しています。変数を1つ除外したからといって完了するわけではなく、結果を再測定しなければなりません。

代理変数の扱いは、その変数の状態に応じて分かれます。

「郵便番号を広域自治体（市・道）単位で大まかにまとめれば問題ないのではないか」と考えがちですが、集約したとしても相関関係は依然として色濃く残ります。職務に無関係な変数は、加工して使おうとするのではなく完全に除外することが原則です。

自由記述における迂回情報

応募書類の様式から禁止項目を削除したにもかかわらず、同一の情報が別の経路を通じて入り込んでくる場合があります。自己紹介書に「父の会社を手伝いながら」のように家族の情報が混ざったり、職務経歴書に結婚や出産の時期が表れたりするケースです。AIは自由記述からこうした情報を読み取り、スコアに反映させてしまうおそれがあります。

これに対する備えは4重の防御策で行います。第1に、自由記述の設問が禁止情報を遠回しに聞き出すことのないよう設問自体を設計します（「育った環境・成育環境について述べてください」といった設問が代表的な迂回経路です）。第2に、AIに入力する前に、氏名、学校名、地名、家族関係を示す表現を、ルールベースや固有表現認識（氏名・学校名・地名などの固有名詞を自動検出する技術）ツールを用いて伏字化する事前マスキングを実施します。マスキングは完全ではないため、これだけに頼ることはしません。第3に、AIの評価プロンプト（指示文）において職務要件以外の情報を評価に用いないよう明記し、評価の根拠を原文の引用として出力させることで、何を根拠としたのかを確認します。指示文だけではモデルの挙動を完全に制御しきれないため、第4の段階が必要となります。第4に、試験的な評価において禁止情報が含まれる応募書類とそうでない応募書類のスコアを比較し、バイアスが漏れ出ている箇所を特定します。応募書類に人間の目には留まりにくい形でAI向けの指示を潜り込ませ、スコアを不正に操作しようとするプロンプトインジェクション（OWASP LLM01:2025）のリスクもあるため、応募書類の本文は指示ではなくデータとして区別して入力し、スコアが異常に高いケースについては原文を確認します。

AIが作成した告知と選考基準の検証手順

AIが生成したドラフトは、以下の手順で検証します。

1. 職務要件の照合。 告知および選考基準に含まれるすべての要件の記述を職務分析の結果と1行ずつ照合し、対応する根拠のない要件をマークする。
2. 保護対象属性の点検。 年齢、性別、婚姻、身体条件、障害、出身地域に関わる直接的表現および間接的表現（年齢を推測させる言葉、特定の集団を連想させる言葉）を検出する。
3. 応募書類項目の点検。 採用手続法（韓国）第4条の3に掲げられた3つの禁止グループが、様式や自由記述の設問に含まれていないかを確認する。
4. 労働条件の照合。 年俸、勤務時間、勤務地、雇用形態を社内承認文書と照合する。
5. 検証の記録。 修正した内容と理由、検証者、日付を記録として残す。同一の類型が繰り返される場合は、検証チェックリストに項目を追加する。

AIに検証の支援を求める際は、採否の判定を任せるのではなく、問題箇所の候補を抽出させるにとどめるのが安全です。

以下の採用告知ドラフトを検討せよ。判定は下さず、以下の項目に該当するおそれのある
文章を原文のまま引用し、リストとして作成せよ。
1) 年齢、性別、婚姻、障害、身体条件、出身地域を直接または間接的に示す表現
2) 添付の職務分析表の要件と結びつかない資格・経歴要件
3) 添付の社内承認労働条件と異なる数値や条件
該当する文章がない場合は「該当なし」と記述せよ。
<告知ドラフト> ... </告知ドラフト>
<職務分析表> ... </職務分析表>
<承認済み労働条件> ... </承認済み労働条件>

職務関連性の根拠を文書として残す

間接差別の判断において免責（出口）となるのは、「正当なものであることを証明」できる資料です。各要件について、次の5つの項目を1枚の書面にまとめて残しておくとよいでしょう。要件の記述文、根拠となった職務分析の結果（どのような業務をどの程度の頻度で行うか）、代替案の検討（より排除的でない手段は存在しなかったか）、集団別の結果点検の記録、次回の再検討予定日です。男女雇用平等法（韓国）第30条は、本法に関わる紛争解決における立証責任を事業主に負担させています。これは、根拠文書が存在しなければ条件の正当性を証明する手段がないことを意味します。この文書は、応募者や監督機関から理由を求められた際に回答する根拠となるだけでなく、要件が形骸化して現状にそぐわなくなった際にそれに気付くための仕組みとしても機能します。

さらに深く

実際の職務条件と差別表現の境界

すべての条件が差別表現であるわけではありません。24時間運用される管制センターですべての要員が同じ比率で夜間交代勤務を担当する場合、「月8回夜間交代勤務」は実際の労働条件であり、むしろ告知に具体的に明示してこそ応募者が正確に判断できます。逆に同じ告知の「若く覇気のある人材」は職務条件ではなく人物に対する選好です。

年齢にも法律が定めた例外があります。高年齢者雇用法（韓国）第4条の5は、職務の性質に照らして特定の年齢基準が不可避に要求される場合、勤続期間を考慮した合理的な賃金・福利厚生の格差、法律に基づく定年の設定、特定の年齢層の雇用維持・促進のための支援措置を年齢差別とみなしません。ただし、「若い組織の雰囲気」や「組織適応力」といった理由は職務の性質上不可避な基準ではありません。

境界を分ける問いは3つあります。この条件が実際の業務から生じているか。すべての応募者に等しく適用されるか。特定の集団に不利であるという問題が提起された場合に根拠を示すことができるか。3つとも「はい」であるなら、削除するよりも根拠を残して具体的に記載するほうが応募者にとって公正です。「特定の集団に不利になり得るため実際の条件まで削除しよう」という善意の提案は、応募者が労働条件を知らないまま応募することになるという別の問題を生みます。

優遇表現と積極的雇用改善措置

男女雇用平等法（韓国）第2条第1号は差別の定義から「この法律または他の法律に基づき積極的雇用改善措置を講じる場合」を除外し、第3号は積極的雇用改善措置を現存する男女間の雇用差別を解消したり雇用平等を促進したりするために暫定的に特定の性を優遇する措置と定義しています。そのため、すべての性別優遇表現が同じ判断を受けるわけではありません。

ただし、この例外は「暫定的に」、「雇用差別を解消したり雇用平等を促進したりするために」という目的と性質を備えた措置に対するものです。AIが慣例的に挿入した「男性優遇」や「女性歓迎」という文言は、このような措置の一環でない限り、この例外で説明することはできません。優遇文言を使用するには、それがどのような改善措置の一環であるのか、根拠を事前に確認しなければなりません。

法律ごとに適用範囲が異なる

採用手続法（韓国）は常時30人以上の事業場に適用されますが、他の法律はそれぞれ適用範囲を個別に定めています。30人未満の事業場であるため採用手続法第4条の3が適用されない場合であっても、性別・年齢・障害による差別の禁止や個人情報保護法（韓国）の最小限収集の原則（第16条）は、各法律の適用範囲に応じて依然として問題になり得ます。「我が社は小規模だから大丈夫だ」という判断は、ある法律の適用範囲をすべての法律に拡大して適用してしまうよくある誤りです。会社の規模によって義務が免除されると判断する際には、法律ごとに適用条文を確認してください。

実務の場面

けやき物産の告知点検

生活用品流通会社「けやき物産」（常時労働者380人）の採用担当者は、AIにより物流センター事務管理職の告知草案を受け取りました。草案には、「デジタルに慣れ親しんだ20〜30代」、「几帳面な女性の応募者優遇」、「Excel高度活用が可能な方」、「年俸4,000万ウォン以上」が含まれていました。

採用担当者は点検手順に従って進めました。まず職務分析表と照合しました。Excelの高度な活用は在庫報告書の作成業務と結びついているため残しました。「デジタルに慣れ親しんだ20〜30代」は年齢表現であり、「デジタル能力」が必要であればその能力を直接記載すればよいのです。「在庫管理システムとスプレッドシートで週次報告書を作成できる方」へと修正しました。「几帳面な女性の応募者優遇」は会社の積極的雇用改善措置とは関係のない慣行的な文言であったため削除し、「数値の誤りを見つけ出して修正した経験」に変更しました。年俸は内部承認案が3,500万ウォンであったため、そのとおりに修正しました。

検討会議では不採用とした選択肢も記録しました。「20〜30代」のみを削除して「MZ世代歓迎」に変更しようという提案は、同じ年齢選好を別の言葉に言い換えたものにすぎないため却下しました。「告知はそのままで書類選考において年齢を見なければよい」という提案は、応募を断念してしまう人を防ぐことができないため却下しました。最後に点検リストに「世代・年齢層を指す表現」と「性別の優遇表現」を項目として追加し、次回のAI草案からは最初の段階で除外されるようにしました。

青麦食品の入力項目の整理

食品メーカー「青麦食品」（常時労働者900人）は、生産管理職の公開採用にAI書類評価を導入するにあたり、ベンダーが提案した入力項目18個を受け取りました。人事チームは職務分析表を手元に置き、3つの区分に分類しました。

必須資格（食品衛生関連資格）、関連経歴期間、生産設備の運用経験、職務課題のスコアは職務要件として残しました。給与振込口座と緊急連絡先は入社後に提出してもらうことにしました。本籍、婚姻の有無、両親の職業は採用手続法（韓国）第4条の3の禁止情報であるため様式から削除しました。本人確認用の証明写真は様式に残すものの、AI評価の入力および審査画面では非表示にしました。

判断が難しかったのはグレーゾーンでした。「卒業年度」は年齢がほぼそのまま判明してしまい、経歴期間はすでに別途取得しているため職務の判断材料として追加的な意味がありませんでした。除外することにしました。「直近3年の経歴の空白」は、ベンダーが「生産現場の管理成果を予測する」と説明していたものの、自社のデータで検証した実績はなく、試行データにおいて空白期間のある応募者の大多数が女性でした。人事チームはこの変数を直ちに除外することも、そのまま利用することもしませんでした。自社の生産管理職における成果評価データを用いた検証分析を依頼し、結果が出るまではこの変数が反映されたスコアを不合格の判断には使用しないことにしました。会議録には、「早期離職を予測する」という理由だけでは職務関連性の根拠になりにくい点、そして特定の性に偏る変数については正当性を証明する責任が会社側にあるという点も記録しました。「外部ボランティア活動時間」は生産管理の職務と結びつく根拠がなく、参加機会が集団ごとに異なるため除外しました。

最後に試行評価を再度実行し、項目を整理する前と後における集団別の通過率を比較する日程を設定しました。変数を削減したことが実際に格差を縮小させたかどうかを確認しなければ、整理が完了したとは言えません。

間違えやすいポイント

• 「数字さえ削除すればよい。」 「30歳以下」を「社会人経験の浅い方」に変更したとしても、事実上特定の年齢層を選別する表現です。合理的な理由なく年齢以外の基準によって特定の年齢層に著しく不利な結果をもたらすことも年齢差別とみなされます（高年齢者雇用法（韓国）第4条の4第2項）。
• 「保護対象の属性を入力から除外したため差別はない。」 郵便番号、卒業年度、経歴の空白のように、他の変数がその属性を代替して表してしまうことがあります。結果を集団ごとに測定しなければなりません。
• 「任意記載に変更すれば問題ない。」 記入欄があれば情報が入力されてしまいます。職務と無関係な情報は記入欄自体をなくします。
• 「手当の計算に必要であるため応募書類で事前に収集する。」 労働関係に必要な情報は採用確定後、その目的に必要な範囲で収集します。
• 「実際の条件であっても不利になり得るのであれば削除する。」 全員に等しく適用される実際の職務条件は、根拠を残して具体的に明示するほうが公正です。
• 「告知はそのままで、審査でのみ見なければよい。」 募集段階における差別は、応募を諦めた人にすでに影響を及ぼしています。
• 「AIが市場データに基づいて作成した年俸であるため参考用である。」 掲載された告知の労働条件は会社の約束です。内部承認された条件と照合しなければなりません。

ひと目でわかるまとめ

公式ドキュメントで確認する

• 採用手続法（韓国）第4条の3 — 基礎審査資料として要求できない3つのグループの情報を条文で確認します。
• 採用手続法（韓国）第4条 — 虚偽の採用広告および労働条件の不利益な変更の禁止を確認します。
• 高年齢者雇用法（韓国）第4条の4 — 年齢差別の禁止分野と第2項のみなし規定を確認します。
• 男女雇用平等法（韓国）第2条 — 差別の定義に含まれる間接差別と例外を確認します。
• 男女雇用平等法（韓国）第7条 — 募集・採用における禁止事項を確認します。
• 障害者差別禁止法（韓国）第4条 — 差別行為の7つの類型と正当な事由を確認します。
• NIST AI RMF — Characteristics of trustworthy AI — バイアスの3つのカテゴリーと「Fair – with Harmful Bias Managed」を確認します。

セルフチェック

1-1. 採用プロセスにおいてAIが介入する3つの入口を挙げ、そのうち入口の誤りが後続の段階で最も修正しにくいものはどれか、またその理由を説明してください。

1-2. 直接差別と間接差別をそれぞれ一文で定義し、間接差別の条文に共通して含まれる「出口」表現を1つ以上記述してください。

1-3. 採用手続法（韓国）第4条の3における禁止情報の3つのグループを記述し、この条項が問題とならない2つのケース（法の適用範囲外である場合、職務遂行に必要な情報である場合）を区別して説明してください。

1-4. 卒業年、サークル名、職歴の空白期間が、それぞれどのような保護属性を代わりに表し得るかを記述してください。

1-5. 代理変数になり得る項目を「広い区間にまとめて使おう」とする提案が、解決策になりにくい理由を説明してください。

1-6. 生成AIが市場データを参考にして採用告知の年収を入力した際、掲載前に行うべきこととその根拠条項を記述してください。

1-7. （設計）企業のある職務を1つ選び、AI書類選考の入力項目候補10個を3つの区分（職務要件、入社後に必要、職務無関係）に分類する表を設計し、分類が曖昧な項目1つについてどのような資料をもとに決定するかを記述してください。

実習課題