付録B セルフチェックの解答と解説

第1章

1-1. 採用告知、応募フォームの様式、書類選考の基準および入力項目です。最も是正が難しいのは採用告知です。告知を見て応募を断念した人はデータに残らないため、後続の段階で差異を測定したり修正したりする方法がありません。

1-2. 直接差別は保護属性を理由として異なる扱いをすることであり、間接差別は同じ基準を適用しても特定集団に著しく不利な結果が生じ、その基準の正当性が証明されない場合です。出口表現は、「正当なものであることの証明」（男女雇用平等法（韓国）第2条）、「合理的な理由」（高齢者雇用法（韓国）第4条の4）、「正当な事由」（障害者差別禁止法（韓国）第4条）です。

1-3. 職務遂行に必要とされない本人の身体的条件、本人の出身地域・婚姻の有無・財産、直系尊卑属および兄弟姉妹の学歴・職業・財産です。第一のケースは法律の適用範囲外であり、常時30人未満の事業場（ならびに国家・地方自治体の公務員採用）には本法が適用されません（他法による義務は残ります）。第二のケースは条項の要件に関する問題であり、職務遂行に実際に必要な情報は禁止対象になりません。ただし必要性は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らず、出身地域や家族情報が職務に必要なケースは極めて稀です。

1-4. 卒業年度は年齢、サークル名は性別（または宗教・出身）、職歴の空白期間は出産・育児に関連する性別や障害・疾病を代わりに露呈させる可能性があります。

1-5. 広い区間にまとめたとしても、変数と保護属性の関連性は相当部分残ります。何より職務と無関係な変数であれば、加工してまで使用する理由自体がないため除外するのが原則であり、関連性が未確認であるならば、検証前までは不合格判定に用いないのが適切です。

1-6. 内部承認を得た労働条件の文書と照合し、実際と異なる数値を修正した上で掲載します。最初から実際と異なる条件を掲載することは職業安定法（韓国）第34条の虚偽求人広告・求人条件の問題であり、採用手続法（韓国）第4条第2項・第3項は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や、採用後に広告に明示した労働条件を不利に変更することを禁止しています。

1-7. 表の列は、項目、分類（職務要件／入社後必要／職務無関係）、保護属性との関連可能性、根拠、処理とします。判断が曖昧な項目は、職務分析の結果（その情報がなければ要件を判断できないか）、自社の成果データを用いた検証、集団ごとの結果に基づいて決定し、決定前には不合格判定に用いません。

第2章

2-1. 成立要件は、完全に自動化されたシステムであること、個人情報を処理すること、決定であることであり、行政庁の自動的処分は適用から除外されます。法律は人工知能技術を適用したシステムを「含む」としているだけでそれに限定していないため、完全に自動化されていればルールベースのプログラムも対象となります。

2-2. 例外は拒否権にのみ付されます。説明・検討要求権（第2項）と公開義務（第4項）には処理根拠による但し書きがないため、同意や契約に基づく決定であっても情報主体は説明を求めることができ、会社は基準と手順を公開しなければなりません。ただし個別の要求には正当な事由があれば拒否することができ（第3項、施行令第44条の3第4項）、その際には理由を通知しなければなりません。

2-3. 正当な権限を持つ人間による実質的かつ有意義な介入なしに決定が行われたかどうかです。承認ボタンを押す人間が存在したとしても、結果を変更する権限がないか、あるいは実際に検討を行っていなければ、その介入は実質的なものとは言えず、自動化された決定とみなされるリスクが高まります。

2-4. 要求を受けた日から30日以内に、書面等の方法で措置を講じます。正当な事由がある場合はその理由を通知し、2回を限度としてそれぞれ30日の範囲内で延長できます。拒否する場合は理由を遅滞なく書面等で通知しなければならず、委員会告示は正当な事由がない限り要求を受けた日から10日以内に拒否の理由と異議申立ての方法・手順を通知するよう定めています。

2-5. 何との関連性が示されたのか（実際の職務成果か）、どのような職務と応募者層を対象としたのか、標本は何人であり集団ごとの結果はどうであったかです。対象が異なる場合は、自社のデータで再確認します。

2-6. 開発事業者は人工知能を開発して提供する者、利用事業者は開発事業者が提供した人工知能を利用して製品・サービスを提供する者、利用者は製品・サービスの提供を受ける者、影響を受ける者はそれによって生命・身体の安全・基本権に重大な影響を受ける者です。採用評価サービスを顧客企業に販売するHRソリューション企業は、人工知能事業者（直接開発した場合は開発事業者、他社のAIを利用してサービスを構築した場合は利用事業者）です。

2-7. 時間に余裕がある場合は、検討者がAIスコアを見ずに原文で先に評価し、その後にAIと大きく異なる案件のみを突き合わせて再確認するようにします。時間が不足している場合は、AIの根拠ごとに原文の位置を紐付けて照合した後にのみ決定を下すようにし、標本再検討を設けます。効果の指標としては、原文の閲覧割合、AIとは異なる判断の割合とその理由の記録、標本再検討で発見されたエラー率を使用できます。

第3章

3-1. 匿名で目的を達成できるのであれば匿名で、匿名では達成できない場合は仮名で処理させる原則です。個人単位での支給が必要な給与計算では個人を識別せざるを得ませんが、部署単位の改善課題を見出すためのアンケート分析は回答者の身元が不要であるため、匿名処理したデータで分析しなければなりません。

3-2. 敏感情報（センシティブ情報）は別途の同意または法令の要求・許容があって初めて処理を行い、安全管理措置を講じます。固有識別情報も別途の同意または法令の具体的な要求・許容が必要であり、暗号化などの措置を講じます。住民登録番号は法令の具体的な要求・許容、急迫した利益、告示で定められた不可避な場合にのみ処理でき、同意は根拠になりません。そのため応募段階のように法令の根拠がない段階では収集せず、入社後に法令が具体的に要求する処理においてのみその範囲で処理し、暗号化を行います。

3-3. データを誰の目的のために処理するかが基準です。会社の業務を代行する場合は委託、受け取る側が自身の目的のために利用する場合は第三者提供です。委託者は法定の内容を定めた文書によって委託し、受託者と委託業務を公開し、受託者を教育・監督し、再委託への同意の可否を決定しなければなりません。

3-4. 例えば、情報主体との契約締結・履行のために処理の委託・保管が必要な場合です。この際、移転される項目、国・時期・方法、移転を受ける者、利用目的と保有期間、拒否の方法と効果を個人情報処理方針で公開するか、電子メール等で通知しなければなりません。

3-5. AIが生成したスコア、要約、埋め込み（エンベディング）と分析ログ、そしてベンダー（受託者）のシステムに残ったコピーです。個人を識別できるか、あるいは他の情報と容易に照合して識別できる結果と仮名情報は個人情報であるため、不要になった場合は原本とともに遅滞なく破棄し（他の法令に基づく保存対象は分離保管）、破棄の義務は受託者にも準用されます。

3-6. 統計作成、科学的研究、公益的な記録保存などです。この特例は個人を識別しない分析のためのものであり（第28条の5は特定の個人を識別するための仮名情報の処理を禁止しています）、仮名情報も個人情報であるため、特定の従業員を選び出して面談・配置調整を行おうとする処理の根拠にはなりません。そのような人事処理は、労働契約の履行など一般的な処理根拠と通知した目的の範囲内で行わなければなりません。

3-7. 処理上の地位と学習への利用、保存は利用規約・データ処理補足条項・個人情報処理方針から、保管場所と再委託は下位処理者（サブプロセッサー）リストと地域設定文書から、保護措置と監督はセキュリティ文書と契約条項から、自動化された決定の処理は委託文書から探します。確認できなかった欄は「未確認」と表記し、解消されるまでは個人情報を投入しないことを基本とします。

第4章

4-1. 一般文書のドラフト作成（低）、規定案内（中）、個人評価文案・個人指標・行動モニタリング（高）に分類できます。リスクの高い用途には、根拠資料に限定された入力、人間が事実と照合して確定する手順、後から判断を説明できる記録が必要です。

4-2. 例えば、外部知識の制限（「提供した観察記録にある事実のみを根拠として書け」）と引用の検証（「文ごとに根拠記録番号を付けよ」）です。分からないときに分からないと回答することを許容する手法は、「根拠がなければ『記録不足』と表示せよ」として併せて組み込むことができます。

4-3. 業務日誌の事実を課題管理システムや実績データのような客観的な記録と照合して確認済みであれば、評価の根拠として利用できます。確認を行わずに日誌をそのまま利用すると、自己申告がそのまま評価になってしまうため利用できません。業務記録を新たに収集したり連携したりするシステムを導入する場合は、第4章の協議・告知のチェックも併せて経るようにします。

4-4. 過度な機能：規定案内用のチャットボットに人事DBの修正機能まで持たせること。過度な権限：従業員用チャットボットが全従業員の年収を閲覧できるアカウントで照会を行うこと。過度な自律性：チャットボットが人間の確認なしに休暇申請を承認したり人事記録を変更したりすることです。

4-5. 照会記録、決定記録、設定変更記録です。記録自体も個人情報を含んでいるため、目的に必要な期間とアクセス権限を定めておかなければ、無期限の保管と目的外利用のリスクが生じます。

4-6. 協議が必要であるかどうかは導入スケジュールと手順を決定する最初の関門であり、個人単位の処理が必要であるかどうかは何を導入・収集するかを決定し、収集項目と期間はその決定に基づいて具体化されるためです。前の段階の答えが、後の段階の範囲を決定します。

4-7. 比較するデータは、指標の値と実際の業績評価・業務成果、年齢層別および障害の有無別の結果です。判断基準は、指標と成果の関連の程度、集団間の差の大きさと有意性です。措置の選択肢は、指標の変更・除外（関連性が弱い場合）、根拠の文書化と継続的なモニタリング（関連性が強い場合）、個別の従業員に対する評価方法の調整（正当な便宜［合理的配慮］）です。

第5章

5-1. 体系的バイアス、計算・統計的バイアス、人間の認知バイアスです。一つの指標が基準を超えたという事実だけで公平性を確認できたと結論付けるのではなく、その結果を判断の材料として、原因と職務関連性を併せて検証しなければならないという意味です。

5-2. 前の集団の選抜率は30％、後ろの集団は20％であるため、選抜率の比は 20 ÷ 30 ≒ 0.67 です。4/5（0.8）に満たないため不利益な影響のシグナルとみなし、サンプルサイズ（600人は小さくない規模）と統計的有意性を確認した上で原因分析に入ります。4/5の経験則（4/5ルール）は米国連邦ガイドラインの基準であり、韓国法における判断基準ではなく内部点検のシグナルとして用います。

5-3. より小さな差であっても、統計的かつ実務的に意味があれば不利益な影響である可能性があります。より大きな差であっても、サンプルが小さく統計的に有意でなければ不利益な影響ではない場合もあり、その際はより長期間のデータなどを併せて検討することができます。

5-4. 最終合格率だけを見ていては、差異がAIによる書類選考で生じたのか、人間が行う面接で生じたのかが分からず、見当違いの段階を修正することになってしまいます。面接段階に絞り込まれたのであれば、構造化面接（同一の質問と採点基準）、個人情報を伏せたブラインド面接、複数の面接官による独立採点、面接官への研修と面接官ごとの結果点検を選択肢として挙げることができます。

5-5. 第一に、差異を生じさせた原因（代理変数、検証されていない指標、偏った評価）がそのまま残り、同様の問題が繰り返されます。第二に、点検の数値を合わせるために保護属性に応じて異なる基準を適用すること自体が、その属性を理由として異なる扱いをすることになります。積極的雇用改善措置のように、法的根拠と目的が定められた優遇制度はこれとは区別されます。

5-6. 定期点検、変更時の点検、異常シグナルの点検です。ベンダーによるモデルのアップデートは変更時点検の契機であり、事前通知、変更前後の集団別結果の比較資料、問題が生じた場合に以前のバージョンへとロールバックできる権限を要求します。

5-7. 例えば、責任者は GOVERN 2.1、変更管理（変更統制）は MANAGE 4.1（変更管理）と GOVERN 2.1（変更担当者の役割）、中断権限は MANAGE 2.4、点検周期は GOVERN 1.5（デプロイ後のモニタリングは MANAGE 4.1、公平性評価は MEASURE 2.11）、異議申し立てルートは MEASURE 3.3 と関連付けることができます。記録の保存期間は NIST の項目というよりも適用法令と組織のポリシーによって定め、システムの廃棄時におけるデータ処理は GOVERN 1.7 と関連付けます。重要なのは、各要素に具体的な担当者、シグナル、期限が記載されているかどうかです。