面接評価メモは生成AIに入力してよいか

面接評価メモに記載された候補者の氏名や評価コメントを、匿名化せずそのまま生成AIに入力することは避けるべきである。入力する場合は「匿名化できているか」「利用目的の範囲内か」「入力データが学習に使われない設定か」の3点を確認したうえで判断する必要がある。

結論：面接評価メモを生成AIに入力してよいかは「匿名化」と「学習利用の有無」で決まる

候補者の氏名や評価内容を含む面接評価メモを生成AIにそのまま入力してよいかは、匿名化処理をしているか、利用しているサービスが入力データを学習に使わない設定になっているかで判断が分かれる。個人情報保護委員会は、個人情報取扱事業者が生成AIに個人情報を含むプロンプトを入力する場合、特定された利用目的の達成に必要な範囲内であることを十分に確認すべきとしており、本人の同意なく入力したデータが応答結果の出力以外の目的（機械学習等）で取り扱われる場合は個人情報保護法違反となる可能性があるため、生成AIサービス提供事業者が当該データを機械学習に利用しないこと等を十分に確認すべきと注意喚起している[出典:個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」2023年6月2日]。

一方で、評価メモを生成AIに入力したくなる背景には、評価の回収自体が重い工程になっているという実務上の事情がある。フェアパスが整理した採用業務フロー細分化マップ（2026年5月）のモデルケースでは、月250件の応募をHR2名体制で処理する採用現場において、面接評価の回収は催促を3回送ってようやく返ってくるといった状態が目安として示されている。これは「入力してよいか」という問いが、単なる禁止・許可の二択ではなく、評価メモが手元に集まるまでの工程そのものを見直す必要があることを示している。

なぜ評価メモを生成AIに入力したくなるのか：評価回収という工程の負担

面接評価メモを生成AIに要約・整理させたくなる背景には、評価コメントの回収自体が催促を重ねてようやく集まる工程になっているという実務上の負担がある。前述のとおり、月250件規模のモデルケースでは評価の回収に催促を3回送るような状態が目安として示されており、ようやく集まったメモはフォーマットも粒度もばらばらであることが多い。HR担当者が「とりあえず生成AIに貼り付けて要約させる」という発想に至るのは、この回収工程の負担が先にあるためである。

この背景には、特化型のAI（Point Solutions）の性質も関係している。フェアパスは、AI面接のような特化型AIについて、工程の「中」（面接の実施自体）を速くする一方で、工程の「あいだ」にあたる転記・日程調整・評価回収・リマインド・引き継ぎは人の手に残ると整理している。AI面接を導入しても、日程調整・面接官のアサイン・評価の回収・記録という工程は人に残ったままになる。評価メモを生成AIに入力したいというニーズは、この「あいだ」の工程が省力化されずに残っていることの裏返しでもある。なぜ特化型AIだけでは埋まらないのかという構造については、特化型AIだけでは埋まらない理由でも整理している。

面接評価メモの何が個人情報・機微情報にあたるか

面接評価メモには候補者の氏名などの個人情報に加え、評価者の主観的な合否判断というそれ自体が機微な人事情報が含まれる。厚生労働省の雇用管理分野における個人情報保護に関するガイドライン事例集（平成24年5月公表）は、保有個人データの開示請求に対して「非開示とすることができる事項の例」として「人事評価、選考に関する個々人の情報」を明記している。これは生成AIへの入力可否を直接定めた規定ではないが、評価コメントが単なる個人情報以上に機微な情報として法令実務上扱われてきたことを示す傍証になる。

さらに、厚生労働省の指針は、職業紹介事業者・求人者・募集受託者等に対し、求職者等の個人情報の収集・保管・使用にあたり、その目的を求職者等が一般的かつ合理的に想定できる程度に具体的に明らかにすることを求めている[出典:厚生労働省「職業紹介事業者、求人者、労働者の募集を行う者…求職者等の個人情報の取扱いに関して適切に対処するための指針」最終改正：令和六年厚生労働省告示第三百十八号]。候補者が応募時に想定しているのは「自社での選考に使われること」であって、「評価メモが外部の生成AIサービスに入力されること」までは一般的に想定しにくい。評価メモを生成AIに入力する行為がこの想定の範囲内と言えるかどうかは、匿名化の有無とは別に考える必要がある論点である。生成AIと個人情報の基本的な関係については、生成AIと個人情報、採用担当者が注意すべき点で整理している。

個人情報保護委員会は生成AI利用時に何を確認するよう求めているか

個人情報保護委員会は、生成AIに個人情報を含むプロンプトを入力する場合は利用目的の範囲内であることの確認と、本人同意なく入力したデータが応答生成以外の目的（学習等）に使われないことの確認の2点を求めている[出典:個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」2023年6月2日]。これは2023年6月2日に公表された注意喚起であり、個人情報取扱事業者・行政機関等・一般の利用者の3区分を対象とした一般原則で、採用場面に限定したものではないが、採用担当者が候補者の個人情報を含むプロンプトを入力する場合にも同じ原則が適用される。

この注意喚起について、牛島総合法律事務所は、取得済みの個人情報を生成AIにプロンプト入力する場合、取得時に特定した利用目的の達成に必要な範囲内でなければならないと解説している[出典:牛島総合法律事務所「生成AIサービスに関する個人情報保護委員会からの注意喚起と実務への影響」]。評価メモに当てはめれば、「選考判断のために取得した評価情報」を「生成AIによる要約」という目的外の用途で入力してよいか、入力したデータが学習等に転用されない設定になっているか、という2点を事前に確認する必要があるということになる。注意喚起自体は法的拘束力のある条文そのものではないが、この2条件は評価メモの入力可否を判断する際の最低限のチェック項目として扱える。

それでも入力したい場合にとるべき対処の手順

やむを得ず生成AIに評価メモを入力する場合は、氏名等の削除・置換による匿名化、学習データに使われないエンタープライズ版の利用、出力結果の個人情報漏洩チェックという3ステップを踏む必要がある。

入力前に匿名化する：応募者の氏名・住所など個人を直接識別できる情報は、社内で削除または「応募者X」等に置換してから入力する。利用規約を確認していない一般向け生成AIサービスに、個人を特定できる情報をそのまま入力すべきではない。
学習データとして利用されない設定を使う：入力内容が学習データとして利用されないエンタープライズ版など、契約形態を確認したうえで利用する。
出力結果を確認する：生成AIが返した要約の中に、意図しない個人情報の漏洩がないか最終確認する[出典:プロナビAI「生成AIに個人情報を入力してはいけない？人事担当が認識すべき漏洩リスクと対策」2025年10月22日]。

この3ステップは、実際に対策を見直した国内の事例とも整合する。ある国内の採用担当者（記事内ではO社として匿名化）は、応募者の氏名・住所・電話番号・メールアドレス・学歴・職歴・写真を含む履歴書をそのまま生成AIにアップロードして要約させていたが、その後、生成AI利用ルールの明文化、法人向けプランへの切り替え、同意取得文の追加、入力前のマスキングといった対策を導入している[出典:jtrustc.co.jp「生成AIの業務利用と個人情報保護 – 入力可否の判断基準と社内ルール整備」]。社名は匿名化されており実在企業の特定や裏取りはできないが、「まずルールを明文化し、契約形態を見直し、入力前の処理を仕組み化する」という順序は、評価メモの入力ルールを整える際の参考になる。社内ルールの具体的な作り方は、生成AIに候補者情報を入力する社内ルールの作り方でも扱っている。

そもそも「貼り付けて要約させる」作業自体を減らす方法

評価メモを都度生成AIに貼り付けて整理する作業自体は、評価回収と記録という工程を仕組み化すれば減らすことができる。前述のとおり、フェアパスはAI面接のような特化型AIについて、工程の「あいだ」にあたる評価回収・リマインド・記録は人の手に残ると整理している。つまり、評価メモを生成AIに「入力してよいか」という個別の判断の前に、評価メモが人の手を介してバラバラな形で集まってくる構造そのものに対処するという選択肢がある。

フェアパスの採用オペレーションAIは、役割の異なる2つのAIエージェントで構成されている。オペレーションAIエージェントは、日程調整・候補者連絡・面接官へのリマインド・評価メモ回収・紹介会社との連絡・選考滞留の検知を自律実行する。採用改善AIエージェントは、その実行結果データから採用の改善案を生成する。評価メモの回収・記録という工程がオペレーションAIエージェントによって自律的に処理されれば、HR担当者が評価メモを個別に生成AIへ貼り付けて要約する、という作業自体の発生頻度を減らせる。採用AIエージェントの仕組みについては、採用AIエージェントとは？仕組みと定義を解説で詳しく説明している。

ケース別の判断整理：都度の要約で対応するか、仕組み化するか

評価メモの生成AI利用が月に数回程度の軽微な要約であればマスキングとエンタープライズ版の利用で対応でき、催促を重ねても評価が集まらない状態が常態化しているならオペレーションAIエージェントによる仕組み化が向く。

比較軸	都度の匿名化対応が向くケース	仕組み化（オペレーションAIエージェント）が向くケース
生成AIで要約したい頻度	月に数回程度、単発の相談レベル	面接のたびに評価メモが発生し、恒常的に要約・整理が必要
評価回収の滞留状況	評価はおおむね期限内に集まる	催促を重ねてようやく回収できる状態が続いている（月250件規模のモデルケースでは催促3回が目安）
個人情報の匿名化のしやすさ	評価者・候補者が少なく、氏名等の置換を都度手作業で行える	面接官・候補者数が多く、都度の匿名化作業自体が負担になっている

軽微な利用であれば、前章の3ステップ（匿名化・学習除外設定の確認・出力確認）を都度徹底するだけで対応できる。一方、評価回収の催促そのものが常態化しているなら、個別の入力可否を判断する前に、回収・リマインドという工程自体を仕組み化したほうが、生成AIへの入力機会そのものを減らせる。

よくある質問

候補者名だけ消せば評価コメントは生成AIに入力していい？ 氏名の削除はリスクを下げるが、評価コメントそのものが機微な人事情報として扱われる点は残る。厚生労働省のガイドライン事例集は「人事評価、選考に関する個々人の情報」を開示請求時の非開示事由として明記しており、匿名化に加えて、入力データが学習に使われない設定かどうかの確認も必要になる。

社内でChatGPT Enterprise版などを使っていれば評価メモを入力しても安全か？ 学習に使われない設定は、個人情報保護委員会が求める2条件のうち「学習等に使われないことの確認」は満たすが、「利用目的の範囲内かどうか」の確認や社内ルールの明文化は別途必要になる。契約形態だけで安全と言い切ることはできない。

まとめ

面接評価メモの生成AI入力は「匿名化しているか」「学習に使われない設定か」「利用目的の範囲内か」の3点で判断する
評価コメントは氏名を消しても機微な人事情報として扱われる点に注意する
評価回収自体が催促を重ねる工程になっている場合は、都度の生成AI入力より仕組み化（オペレーションAIエージェントによる自律的な回収）が向く

評価メモの回収やリマインドを、生成AIへの都度入力ではなく仕組みとして自律実行させる設計を知りたい方は、自社の評価回収フローのどこが滞留しているかを棚卸しし、オペレーションAIエージェントに任せられる工程を見極めることから始められる。フェアパスの詳細を見る

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。