AI採用・人事 教本

目次

1. この教本の使い方
2. 第1章 採用告知と書類選考の入力

   採用AIが扱う3つの入力 · 採用告知文における差別表現 · 直接差別と間接差別 · 採用手続法（韓国）の適用範囲と基礎審査資料 · 基礎審査資料として要求できない情報 · 告知と実際の労働条件：虚偽の採用広告の禁止 · AI書類選考に入力する項目の選定 · 代理変数（proxy）と間接差別 · 自由記述における迂回情報 · AIが作成した告知と選考基準の検証手順 · 職務関連性の根拠を文書として残す · 実際の職務条件と差別表現の境界 · 優遇表現と積極的雇用改善措置 · 法律ごとに適用範囲が異なる

3. 第2章 評価・面接と自動化された決定

   自動化された決定の定義 · 完全自動化と人が検討した決定の境界 · 3つの権利と例外 · 重大な影響の判断 · 事前に公開すべき事項 · 要求を受けた際の処理手続き · 優れた説明の条件 · AI面接・評価ツールの妥当性 · 説明可能性と解釈可能性 · アクセシビリティと正当な配慮 · AI基本法における高影響領域と採用 · 人による有意義な検討の設計 · 同意は何を解決し、何を解決できないのか · 採用代行と自動化された決定の責任 · 自動化の度合いを変えれば義務も変わる

4. 第3章 応募者・従業員データ

   個人情報と結合可能性 · 処理原則：目的、最小、匿名 · 処理根拠：何に基づいて収集・利用するのか · 目的外利用と提供 · 敏感情報 · 固有識別情報と住民登録番号 · 仮名情報とその限界 · 処理の委託と第三者提供 · 国外移転 · 保有期間と破棄 · 安全措置とアクセス記録 · 判断手順：このデータをこのAIに投入してよいか · ベンダー契約におけるデータ利用条件の確認 · 「名前を消した」と「匿名である」の間 · 従業員の同意はどれほど自由か · 派生データの寿命

5. 第4章 人事運営と成果管理業務

   人事運営においてAIが担う役割とリスクの大きさ · 成果評価ドラフト：根拠への限定 · AIが作成した評価文案の検収 · フィードバックと面談における責任 · HRチャットボットの根拠文書管理 · HRチャットボットと人事アシスタントの照会権限 · 人事記録と監査証跡 · 従業員モニタリングの限界 · モニタリング結果に基づいて措置を講じる場合 · 高齢者差別の禁止とAI指標 · 障害者差別の禁止と正当な便宜 · 均等な待遇の基本原則 · 測定しやすいものが成果になる罠 · モニタリングの目的はなぜ拡大するのか · 自動化された評価文の重み

6. 第5章 公平性の点検とガバナンス

   公平性は何を測るのか · 選抜率と選抜率比 · 4/5経験則：示すことと示さないこと · 標本サイズと統計的有意性 · 段階別分析 · エラーの集団別の差 · 点検結果を措置に変える · 点検周期と契機 · 点検に用いる集団情報 · ベンダーへの検証資料の要求 · NIST AI RMFの4つの機能 · 責任体系と運用ルール · インシデント対応 · 集団別の基準点が解決策にならない理由 · 公平性指標が良好でも終わりではない · ガバナンスは一度の承認ではない

7. 付録A 用語集
8. 付録B セルフチェックの解答と解説
9. 付録C 試験当日のガイド
10. 付録D 参考文書一覧