| 仮名情報 |
仮名処理を行い、追加情報なしには特定の個人を識別できないようにした情報。依然として個人情報である |
| 仮名処理 |
個人情報の一部を削除または代替し、追加情報なしには個人を識別できないようにする処理 |
| 間接差別 |
同一の基準を適用しても特定の集団に不利な結果が生じ、その基準の正当性を証明できない場合 |
| 監査証跡（監査追跡） |
誰が、いつ、何を、なぜ行ったのかを後から再構成できるように残す記録 |
| 開発事業者 |
人工知能を開発して提供する人工知能事業者（AI基本法第2条第7号イ） |
| 個人情報 |
生存する個人に関する情報であって、個人を識別できる情報、他の情報と容易に結合して識別できる情報、仮名情報 |
| 個人情報処理者 |
業務を目的として個人情報ファイルを運用するために自らまたは他者を通じて個人情報を処理する者 |
| 拒否権 |
重大な影響を及ぼす自動化された決定を拒否できる情報主体の権利。決定が同意・法令・契約に基づいて行われる場合は例外（自動化された決定の事実を明確に事前に告知した場合など） |
| 虚偽求人広告 |
採用を装ってアイデアを収集したり広報したりするために出す広告。採用手続法第4条で禁止 |
| 検討要求 |
情報主体が意見（個人情報の追加・訂正など）を提出し、自動化された決定に反映できるか検討を要求すること |
| 高齢者雇用法 |
雇用上の年齢差別禁止及び高齢者雇用促進に関する法律 |
| 高影響人工知能 |
生命・身体の安全・基本権に重大な影響や危険の恐れがあり、法定領域（採用・融資審査など）で活用されるAIシステム |
| 固有識別情報 |
住民登録番号、旅券番号、運転免許番号、外国人登録番号 |
| 公開義務 |
自動化された決定の基準・手順と個人情報の処理方式を情報主体が容易に確認できるように公開する義務 |
| 構造化面接 |
すべての志願者に職務に関連した同一の質問を同一の採点基準で尋ねる面接 |
| 国外移転 |
個人情報を国外へ提供（照会を含む）・処理委託・保管すること |
| 勤労者参加法 |
勤労者参加及び協力増進に関する法律。労使協議会の設置と協議事項を定める |
| 基礎審査資料 |
求職者の応募願書、履歴書、自己紹介書 |
| 男女雇用平等法 |
男女雇用平等と仕事・家庭の両立支援に関する法律 |
| 労使協議会 |
労働者と使用者が参加して協議する機関。労働条件の決定権がある事業または事業場単位で設置し、常時30人未満は例外 |
| 段階別分析 |
採用段階ごとに集団別の通過率を個別に計算し、差異が生じる箇所を特定する方法 |
| 代理変数 |
保護属性ではないものの、それと強く関連しており、結果的にその属性を代わりに表してしまう変数 |
| 敏感情報 |
思想・信条、労働組合・政党への加入、政治的見解、健康、性生活などや、遺伝情報、犯罪経歴、識別目的の生体特徴、人種・民族情報 |
| 目的外利用 |
収集時の目的と根拠の範囲を超えて個人情報を利用すること |
| 返還請求期間 |
採用の合否確定日以降14〜180日の範囲で求人者が定めて事前に告知する採用書類の返還請求期間。ホームページ・電子メールで受理した書類は返還義務の例外 |
| 個別同意（別途同意） |
他の処理に対する同意と区別して個別に取得する同意 |
| 保護属性 |
差別禁止の基準となる特性。年齢、性別、婚姻、障害、出身地域など |
| 不当労働行為 |
労働組合への加入などを理由とする不利益取扱いなど、労働組合法第81条が禁止する使用者の行為 |
| 不利な影響 |
選抜手順が特定の集団に対して著しく低い選抜率をもたらすこと |
| 人間による有意義な検討 |
正当な権限を持つ人間が結果を変更できる状態で実質的に検討すること |
| 選抜率 |
ある集団の志願者のうち、次の段階へ通過した人の割合 |
| 選抜率比 |
比較集団の選抜率を、選抜率が最も高い集団の選抜率で除した値 |
| 説明可能性 |
AIシステムが動作する基底メカニズムを表現できる性質 |
| 説明要求権 |
自動化された決定に対して、結果および主要な基準、処理手順の説明を要求する権利 |
| 受託者 |
個人情報の処理業務を委託されて処理する者。再委託を受けた者を含む |
| 深層審査資料 |
作品集、研究実績物など、求職者の実力を確認できる資料 |
| 4/5の経験則 |
選抜率比が0.8未満であれば不利な影響の兆候とみなす米国連邦指針の経験則 |
| 安全措置 |
流出などを防ぐための技術的・管理的・物理的措置。内部管理計画の策定、接続ログの保管など |
| 影響を受ける者 |
人工知能製品・サービスにより生命・身体の安全・基本権に重大な影響を受ける者 |
| 委託 |
個人情報処理者が自らの業務における個人情報の処理を第三者に委ねること |
| 利用事業者 |
開発事業者が提供した人工知能を利用して人工知能製品・サービスを提供する人工知能事業者（AI基本法第2条第7号ロ） |
| 利用者 |
人工知能製品または人工知能サービスの提供を受ける者 |
| 匿名処理 |
時間・費用・技術を合理的に考慮しても、他の情報によってもはや個人を識別できないようにする処理 |
| 立証資料 |
学位・経歴・資格証明書など、基礎審査資料に記載した事項を証明する資料 |
| 自動化バイアス |
人間が自動化されたシステムの出力を過度に信じ込んで従ってしまう傾向 |
| 自動化された決定 |
完全に自動化されたシステム（AIを含む）で個人情報を処理して行われる決定。行政庁の自動的処分を除く |
| 積極的雇用改善措置 |
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 |
| 正当な便宜 |
障害者が障害のない者と同等に参加できるよう、障害の特性を考慮して提供する手段および措置 |
| 第三者提供 |
個人情報の提供を受ける者が自らの目的で利用するように引き渡すこと |
| 住民登録番号の処理制限 |
法令上の根拠等がない限り、同意があっても住民登録番号を処理することはできないという原則（第24条の2） |
| 重大な影響 |
自動化された決定が情報主体の権利・義務に及ぼす影響が大きく、拒否権が発生する程度 |
| 職務分析 |
職務において実際に行う業務と、必要な知識・スキル・能力を体系的に整理する作業 |
| 直接差別 |
保護属性を理由に異なる取扱いをすること |
| 採用書類 |
基礎審査資料、立証資料、深層審査資料 |
| 採用手続法 |
採用手続の公正化に関する法律。常時30人以上の事業（場）の採用手続に適用され、国・地方自治体の公務員採用は除外 |
| 処理根拠 |
個人情報を処理できる法的根拠。同意、法令、契約の履行など |
| 最小収集 |
目的に必要な最小限の個人情報のみを収集するという原則。立証責任は処理者にある |
| 妥当性 |
スコアや判断が測定しようとする対象（職務成果など）と関連していることが客観的な証拠によって確認された性質 |
| 統計的有意性 |
観察された差異が偶然のみによって生じたとは考えにくい程度 |
| 解釈可能性 |
設計目的の文脈において、AIの出力が何を意味しているかを理解できる性質 |
| ハルシネーション |
AIが事実と異なる内容や根拠資料にない内容をもっともらしく作り出してしまう現象 |
| 外部知識の制限 |
提供された文書の情報のみを使用し、一般的な知識は使用しないよう指示する手法 |
| RAG（検索拡張生成） |
質問に合致する文書を検索し、その内容を根拠としてモデルに回答させる方式 |
| 過度なエージェンシー |
LLMに接続された機能が必要以上の機能・権限・自律性を持つリスク（OWASP LLM06） |
| 労働者監視設備 |
事業場で労働者を監視する機器・プログラム。設置は労使協議会の協議事項（勤労者参加法第20条第1項第14号） |
| 見落とし率 |
要件を満たす志願者のうち、AIが不合格にした割合（偽陰性率）。集団別に比較 |
| プロンプトインジェクション |
入力や文書内の指示によって、モデルの動作を意図とは異なるものへと変えてしまう攻撃（OWASP LLM01） |
| 完全な調停 |
行動の許可可否をLLMではなく下位システム（人事DB、権限検査APIなど）がリクエストごとに強制する原則 |
| GOVERN |
NIST AI RMFにおいてリスク管理の文化と責任を確立する機能。他の機能全体にまたがる |
| MAP |
NIST AI RMFにおいてAIシステムのコンテキストを把握し、リスクを整理する機能 |
| MEASURE |
NIST AI RMFにおいてリスクを定量・定性的に分析・評価する機能 |
| MANAGE |
NIST AI RMFにおいて把握・測定したリスクにリソースを配分して対応する機能 |
| NIST AI RMF |
米国国立標準技術研究所のAIリスクマネジメントフレームワーク |