AI面接と動画面接は、どちらも「録画や対話の形式で候補者の回答を収集する」という点は共通するが、その回答を誰が、何を使って判断するかが異なる。動画面接は応募者が撮影した回答を企業の担当者が確認して合否を判断する方式であり、AI面接は同じ録画・対話データを音声認識や自然言語処理、表情分析などの技術でAIが解析・評価する方式を指す。ただし「AI面接」という名称がついていても、実際の運用では人が最終判断を担うケースが一般的であり、名称だけで仕組みを断定することはできない。
AI面接と動画面接、何が違うのか（定義と比較表）
動画面接は録画された回答を人が確認する方式、AI面接はその回答を音声認識・自然言語処理・表情分析などの技術でAIが解析・評価する方式である点が違う。
動画面接とは、スマートフォンやタブレット、PCのWebカメラで撮影した動画を投稿フォームにアップロードし、企業側がその動画をチェックする面接方法として整理されている[出典: BOXIL SaaS「動画面接とは？」2026年7月時点]。ここでは判定を行うのはあくまで人であり、AIによる解析は前提になっていない。
一方でAI面接は、同じように録画された回答や対話データについて、「回答内容やコミュニケーション能力などを人ではなくAIが分析・評価する」点で動画面接と区別される[出典: PeopleX「AI面接とは？」2026年8月時点]。さらにAI面接の中にも、候補者の回答に応じて次の質問が動的に変わる「対話型」と、あらかじめ用意された質問に候補者が録画で答える「録画型」の2方式があり、録画面接であってもAI分析を使わず人が動画を確認するだけの運用も存在するため、「録画する面接＝AI面接」と機械的に判断することはできない[出典: CaseMatch「ai面接とは？」2026年10月時点]。
評価に使われる技術としては、音声認識技術・自然言語処理（NLP）・表情分析技術の3つを組み合わせて候補者を多角的に評価する構成が一般的とされている[出典: craftai.jp「AI面接官とは？」]。またAI面接の評価設計では、専門職・技術職ほど回答内容や論理構成を示す「テキスト層」の比重を高め（目安40〜50%）、接客・営業職ほど話し方を示す「音声層」（目安25〜30%）、対面接客が多い職種ほど「非言語層」（目安25〜30%）の比重を高めるという、職種別の重み付けの考え方も示されている[出典: Crystal Method「AI面接の評価基準」2026年6月時点]。ただしこれはサービス提供企業が示す設計例であり、業界標準として断定できる数値ではない。
| 比較軸 | 動画面接 | AI面接（録画型） | AI面接（対話型） |
|---|---|---|---|
| 判定主体 | 人（採用担当者） | AI（最終判断は人が担うことが多い） | AI（最終判断は人が担うことが多い） |
| 質問形式 | 固定の質問を録画で回答 | 固定の質問を録画で回答 | 回答に応じて質問が変化 |
| 使われる技術 | 基本的になし（録画・確認のみ） | 音声認識・NLP・表情分析など | 音声認識・NLP・表情分析など |
| 評価の標準化 | 担当者の主観に依存しやすい | 基準をあらかじめ設定しやすい | 基準をあらかじめ設定しやすい |
この違いと仕組みの詳細については、AI面接とは？仕組みを採用担当向けに解説でより詳しく整理している。評価項目の設計まで踏み込んだ内容はAI面接の評価項目とは？仕組みと技術を解説を参照してほしい。
この違いが採用現場でどう表れるか：選考ステージ別の通過率データから見る
人による主観判断が入りやすい面接段階ほど評価のばらつきが生まれやすく、ある企業の実績データでは書類選考から最終面接に進むにつれて男女の通過率の差が拡大していた。
WAKE Career契約企業の実績データ（全求人集計、対象期間・母数は記載なし）によると、書類選考の通過率は女性42%・男性35%と女性が上回っていた一方、1次面接では女性20%・男性37%、2次面接では女性20%・男性48%、最終面接では女性0%・男性50%と、面接段階に進むほど通過率の差が拡大していた[出典: WAKE Career（bgrass株式会社）採用AIエージェント導入の強化書、2026年5月]。
書類選考は書かれた情報を基準に判断する段階であるのに対し、面接は人が対話を通じて評価する段階であり、判定主体や評価基準の標準化度合いが結果に影響しうることを示す一例といえる。動画面接（人が確認する方式）とAI面接（あらかじめ設定した基準で評価する方式）のどちらを選ぶかを検討する際、この「段階が進むほど差が広がる」傾向は論点のひとつになる。ただしこのデータは自社データであり、対象期間や企業数が未記載であるため、因果関係を断定する根拠としては扱わず、あくまで参考情報として理解する必要がある。AI面接自体が持つバイアスの懸念については、AI面接の精度・バイアス問題の原因と対処法で別途詳しく解説している。
「AI面接」は全自動ではない：運用の実態は人とAIの役割分担
AI面接や動画面接ツールを導入しても現場の運用が完全自動になるわけではなく、チャット起点で日程調整や連絡を自律実行する共通基盤と、個社ごとの運用最適化を行う人を組み合わせるのが実態に近い。
フェアパスの提供体制を例にとると、チャット起点で日程調整・連絡・更新を自律実行する共通基盤が約8割、Forward Deployed Engineer（FDE）による個社最適が約2割という構成になっている（bgrass社内データ）[出典: bgrass株式会社「AI駆動採用」実装ロードマップ、2026年7月]。これはbgrassが自己申告する自社の体制情報であり、第三者による検証がある数値ではない点には留意が必要だが、「AI面接か動画面接か」という仕組みの名称上の違いよりも、「どこまでを自動化し、どこを人が個社ごとに調整するか」という運用設計のほうが採用現場では実務上重要になることを示している。
名称上「AI面接」を導入しても、実際の判断プロセスにどこまで人が関与しているかは企業・ベンダーごとに異なる。この役割分担の設計を誤ると現場に定着しないという課題は、AI面接の運用ルール、社内マニュアルの作り方でも扱っている。
導入前に確認すべき注意点
「AI面接」という名称だけでは評価方法は確定しないため、対話型か録画型か、AIが判断するか人が最終判断するか、どの法規制が適用されるかを個別に確認する必要がある。
- 判定主体を確認する：録画する面接であっても、AI分析を使わず人が動画を確認するだけの運用があるため、ベンダーに「最終的に誰が合否を判断するか」を確認する[出典: CaseMatch「ai面接とは？」2026年10月時点]。
- 形式（対話型／録画型）を確認する：候補者の回答に応じて質問が変わる対話型か、固定の質問に録画で答える録画型かで、候補者の体験や評価の観点が異なる。
- 適用される法規制を確認する：採用AIに関する規制は国・地域で異なる。日本は個人情報保護法・職業安定法・均等法の枠組みで顔・音声データ取得の適正や性別・年齢差別の禁止を求める。EUはAI法（EU AI Act）・GDPRの下で採用AIが「高リスクAI」に分類される可能性があり、透明性・人間によるオーバーサイトが義務化されうる。米国はニューヨーク市のLocal Law 144やイリノイ州のAI Video Interview Actのように、利用前の候補者通知義務や年次バイアス監査を義務付ける地域もある[出典: crystal-method.com「AI面接のバイアス対策」2026年版]。自社がどの法域の候補者を評価する可能性があるかによって、確認すべき事項は変わる。
導入後にAIが担える範囲と担えない範囲の境界については、AI面接にできること・できないことの境界線で整理している。
よくある質問
対話型のAI面接と録画型のAI面接は何が違いますか？
対話型は候補者の回答内容に応じて次の質問が変わる形式であり、録画型は事前に用意された質問に候補者が録画で答える形式である。どちらも「AI面接」と呼ばれうるが、AIが実際に回答を分析・評価しているかどうかは、この対話型／録画型という形式の軸とは別に確認する必要がある[出典: CaseMatch「ai面接とは？」2026年10月時点]。
まとめ
- 動画面接＝人が録画を確認、AI面接＝AIが回答データを解析・評価する点が本質的な違いである
- 「録画する面接＝AI面接」ではなく、録画面接でもAI分析を使わず人が確認する運用がある
- 面接段階が進むほど通過率の格差が拡大する傾向があり、判定主体の違いは採用現場の実務に直結する
- 「AI面接」導入企業でも運用は完全自動ではなく、共通基盤の自動化と人による個社最適を組み合わせるのが実態に近い
- 名称だけで判定主体・適用法規制は確定しないため、導入前にベンダーへの個別確認が必要
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著者：フェアパス編集部
この記事は、AIを使って作成し、編集部が内容を確認しています。