AI面接のなりすましは、AIが面接の「中身」を評価する役割を担うようになった一方で、応募者が本人であることを確かめる工程が自動化されずに人の手へ残され、そこが空白になっているために起きる。この空白を狙う形で、国内外で実際のなりすまし事案が報告され始めている。
AI面接のなりすましはなぜ起きる？対策の全体像
AIが面接の評価を担うようになっても、応募者が本人であることを確認する工程は自動化されずに人の手に残ったままであり、そこが狙われている。
採用オペレーションAIやAI面接ツールが広がったのは、応答内容の評価や日程調整といった工程の「中」を速くするためだった。しかし、応募者が申告どおりの本人であるかどうかを確かめる工程は、こうしたツールの設計対象には含まれてこなかった。なりすましは、この「確認されないまま残った工程」を突いて起きている事象だと捉えると、対策の方向性も見えやすくなる。なお、求職者側のAI利用自体はすでに一般的になっており、Gartnerの調査では2024年時点で求職者の39%が応募プロセスでAIを利用していると報告されている[出典: ITmedia ビジネスオンライン「『AIなりすまし面接』が現実に 求められる『構造化面接』と採用リテラシー」2026年9月18日、Gartner調査の引用]。この記事では、なりすましが起きる構造を整理した上で、本人確認プロセス・面接設計・技術的検知という3方向の対処の選択肢と、それぞれがどんな条件で有効かを見ていく。
どんな状況でなりすましは起きているか
国内外ですでに実例が報告されており、特にAIによる一次スクリーニングやカジュアル面談など、対面確認を挟まない工程で発生しやすい。
- 国内・物流SaaS企業のケース：2026年3月4日、物流向けSaaSを手がける国内ベンチャー企業で実施されたエンジニア職のカジュアル面談に、実在のエンジニアになりすましたAI映像の応募者が現れ、面談担当者が本人に確認したところ応募・面談の事実がなかったことが判明した[出典: Business Insider Japan、2026年3月19日]。これは1企業・1事例の取材報告であり、業界全体の発生率を示すものではない。
- 国内・テレビ報道のケース：2026年9月16日放送のフジテレビ系「めざましテレビ」で紹介された事例では、採用面接でAIによるなりすましとみられる応募者が社名を間違えるなど複数の違和感があり、専門家は北朝鮮の関与の可能性も指摘した[出典: J-CASTニュース、2026年9月17日]。これも報道された単一事例であり、関与の断定情報ではない。
- 海外・大規模な集計値：北朝鮮のIT技術者がAIなどを使って別人になりすましオンライン面接を受けたケースは、世界で5000社・6500件以上に上るとみられ、2025年7月には日本やアメリカなど11カ国が注意喚起を行った[出典: テレビ朝日系（ANN）、Yahoo!ニュース配信]。件数の算出主体や集計期間は報道内で明示されておらず、参考値として扱う必要がある。
これらに共通するのは、AIによる一次スクリーニングやカジュアル面談など、対面での確認を挟まない工程で発生している点である。
原因①：AI面接は「中」を速くしても「本人確認」は人に残る
AI面接ツールは応答内容の評価や日程調整の効率化を進めるが、応募者が本人であるかどうかの確認は設計上カバーされておらず、ここに未対応の工程が残る。
フェアパスでは、特化型AI（Point Solutions）が工程の「中」を速くする一方で、転記・日程調整・評価回収・リマインド・引き継ぎといった工程の「あいだ」は人に残り続けると整理している。AI面接を導入しても、日程調整や面接官アサイン、評価の回収・記録は人の手に残るのと同じ構造で、本人確認もまた「誰かが確認するはず」という前提のまま、明示的な担当や手順が割り当てられずに残っている。なぜ特化型AIがこの空白を埋めないのかについては、特化型AIが採用現場で効果を出しきれない理由でも整理している。
この空白を突く具体的な手口として、盗難・流出したパスポートや運転免許証を使って実在人物になりすますケースや、AIで生成した顔写真を使って架空の人物を作り出すケースが確認されている[出典: cdrs.co.jp「AIなりすまし面接が日本企業にも迫る｜北朝鮮IT労働者から考える採用リスクとバックグラウンドチェック」2026年9月16日]。いずれも、面接の「中身」を評価する仕組みが精緻になるほど、その手前にある「本人かどうか」の確認が置き去りになりやすいことを示している。
原因②：候補者側のAI利用拡大と採用側への不信の広がり
求職者側でもAI活用が進み面接不正に関与したと答える層が一定数存在する一方、AI面接そのものへの不信感から選考を離脱したり企業をブラックリスト化する動きも並行して起きている。
Gartnerの2025年調査では、求職者の6%が他人になりすまして面接を受ける、または他人に自分のふりをさせるといった面接不正への関与を認めている[出典: ITmedia ビジネスオンライン、Gartner調査の引用、2026年9月18日]。調査対象国やサンプル数は記事内に明記されておらず、一次データはGartner側にある点に留意が必要だが、不正への関与がゼロではない層が存在すること自体は示されている。
一方で、なりすましは候補者側の不正行為としてだけでなく、AI面接への不信感とも地続きで起きている。米国では、AI面接に不満を抱いた求職者の中に選考を途中離脱したり、AI面接を課す企業をブラックリスト化して応募対象から外す動きが出ていると報じられている。ACLU（米国自由人権協会）は、顔・音声・PCとの身体的なやり取りを分析する予測的採用ツールが、障害・人種など保護特性を理由に不利な評価を受けるリスクを高めると指摘しており、HireVueやWorkdayのAI採用ツールに対しても年齢・人種・障害を理由とした差別があるとする申し立てが提起されている（両社は主張を否定）[出典: CNBC、2026年9月15日]。これは米国市場の事例であり、日本市場にそのまま当てはめることはできないが、「AI面接への不信」が候補者の行動（離脱・忌避）を変化させているという構造は、なりすましを考える上でも見過ごせない。AI面接の評価そのものの精度やバイアスの論点は、AI面接の精度・バイアス問題の原因と対処法で別途整理している。
対処の選択肢①：本人確認プロセスを複数段階に分ける
1回の面接で本人確認を完結させず、書類選考・面接中・入社前の複数場面に分けて確認する運用が、追加コストを抑えながら有効な対処になる。
面接のなりすまし対策は、本人確認を1回で済ませず、書類選考・面接中・入社前の3つの場面に分けて行うのが基本とされる[出典: coachers.jp、2026年9月5日]。具体的には次のような組み合わせが挙げられている。
- 面接前後で本人確認書類を提出してもらう
- 複数回の面接を実施し、都度本人確認を挟む
- 履歴書の経歴について具体的なエピソードを尋ねる
- 口の動きと音声がずれている、表情が不自然といった映像・音声の違和感を確認する
- 最終面接では対面での確認も検討する
[出典: note.com「生成AIが面接を受ける時代？増加する『AIなりすまし面接詐欺』に注意」アイシーティーリンク株式会社公式ブログ、2026年9月28日]
これは、本人確認を「誰かがどこかでやるはず」という曖昧な前提から、どの場面で・誰が・何を確認するかを明示的に設計に組み込む考え方である。AI面接が工程の「中」を担う一方で「あいだ」が空白になりやすいという構造に対し、空白そのものを複数の確認ポイントに分散させて埋める発想だと言える。具体的な確認手順やチェックリストは、AI面接のなりすまし対策と本人確認の進め方で詳しく扱っている。
対処の選択肢②：構造化面接・行動面接で見抜く
志望動機や強みなど定型質問は生成AIで回答を用意されやすいため、当時の判断プロセスを掘り下げる行動面接や、評価基準を事前に固定する構造化面接が見抜く手段として有効とされる。
ITmediaの取材記事では、志望動機や強みといった定型質問は生成AIでも回答を作成しやすいため、「そのとき、あなたはなぜその判断をしたのか」など当時の判断プロセスまで掘り下げる行動面接や、評価基準を事前に構造化しておく構造化面接が、AIなりすまし面接を見抜く上で有効だと指摘されている[出典: ITmedia ビジネスオンライン、2026年9月18日]。これは専門家取材に基づく単発記事の見解であり、統計調査や母数を伴う定量データではない点には留意が必要だが、対策の考え方として参考になる。
実務上の具体策としては、履歴書の経歴について具体的なエピソードを尋ねることや、想定外の質問を行い回答に不自然な点がないか確認することが挙げられている[出典: cdrs.co.jp、2026年9月16日／g1tec.jp「AIなりすまし採用面接【2026年】企業の対策と見抜き方」2026年3月20日]。定型質問への対応だけでなく、その場で質問を変え、当時の状況を深掘りする設計そのものが、なりすましに対する一種の「検知フィルター」として機能する。
対処の選択肢③：技術的な検知と運用ルールを組み合わせる
ディープフェイク検知ツールや背景・照明チェックの標準化といった技術的対策は、複数担当者での面接や予告なしの質問変更という運用ルールと組み合わせて初めて機能する。
企業向けの対策リストでは、対面面接の義務化（または最終選考での対面確認）、公的身分証明書による本人確認、複数回・複数担当者による面接、予告なしの質問変更といった運用面の対策に加え、ディープフェイク検知ツールの面接プロセスへの組み込みや背景・照明チェックの標準化といった技術的対策が挙げられている[出典: g1tec.jp、2026年3月20日]。これは特定の調査・統計に基づくものではなく、整理・提言としての位置づけである。
ここで重要なのは、技術的検知だけでは完結しないという点だ。ディープフェイク検知ツールが存在していても、それを面接のどの段階で誰が確認し、違和感があった場合に誰がどう対応するかという運用ルールがなければ、検知結果は活用されない。これは、AI面接が工程の「中」を担っても「あいだ」の判断・対応は人に残り続けるという構造と同じであり、技術導入そのものが対策の完成形にはならない。
どの対処から始めるべきか
採用規模やAI面接をどの工程に使っているかによって優先順位は変わるが、まず自社の選考フローのどこに「本人確認の空白」があるかを特定することが共通の出発点になる。
本人確認プロセスの分割、構造化・行動面接への切り替え、技術的検知の導入は、いずれも単独で完結する対策ではなく、組み合わせて初めて機能する。どこから着手すべきかは、AI面接を一次スクリーニングに使っているのか最終選考まで使っているのか、採用規模がどの程度かによって変わってくるが、共通して最初にやるべきことは、自社の選考フローを工程単位で洗い出し、「誰も本人確認をしていない工程」がどこにあるかを特定することである。この空白の特定ができて初めて、どの対処から手をつけるべきかの優先順位が見えてくる。
まとめ
AI面接のなりすましは、AIが面接の「中身」の評価を代替しても、応募者が本人であることを確かめる「あいだ」の工程が人の手に残ったまま空白になっているために起きる。対処は本人確認プロセスの強化・面接設計の工夫・技術的検知の3方向があり、採用規模やAI面接の使い方に応じてどこから手をつけるかが変わる。
よくある質問
面接中になりすましが疑われたら、その場でどう対応すればよいか？
想定外の質問に切り替え、履歴書の経歴について具体的なエピソードを尋ねることで、生成AIが用意しにくい回答を引き出す方法がある[出典: cdrs.co.jp、2026年9月16日]。あわせて、口の動きと音声がずれている、表情が不自然といった映像・音声の違和感がないかをその場で確認することも有効とされる[出典: note.com、アイシーティーリンク株式会社公式ブログ、2026年9月28日]。いずれも即時に実行できる現場対応であり、事前に面接官へ共有しておくことが前提になる。
ディープフェイク検知ツールを導入すればなりすまし対策として十分か？
十分ではない。ディープフェイク検知ツールの導入は技術的対策の一つだが、複数担当者による面接や予告なしの質問変更といった運用ルールと組み合わせなければ、検知結果を実際の判断や対応につなげられない[出典: g1tec.jp、2026年3月20日]。これは、AI面接が工程の「中」を速くしても「あいだ」にあたる確認・判断・対応は人に残り続けるという構造によるもので、技術導入だけで対策が完結すると考えるのは実態に合わない。
自社の選考フローのどこに本人確認の空白があるか、工程単位で一緒に洗い出します。採用規模やAI面接の活用状況を前提に、本人確認・面接設計・技術対策をどの順番で、どこまで自社運用し、どこから外部委託するかを具体的に設計します。フェアパスのサービス詳細はこちら
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。