採用AIの情報漏洩は、採用AI自体の欠陥よりも、AIが処理する工程と人の手が残る工程の「あいだ」――転記・共有・外部委託・生成AIへの入力――で起きることが多い。ツールの機能を比較する前に、どの工程で誰が何を扱っているかを洗い出すことが、対策の出発点になる。

採用AIの情報漏洩、実際にはどこで起きているのか

採用AIの情報漏洩は、AIが処理する工程そのものではなく、転記・共有・引き継ぎといった「人の手が残る工程」で起きるケースが目立つ。特化型AIは工程の“中”を速くするが、評価の回収やリマインド、外部とのやり取りといった工程の“あいだ”は人に残る、というのがフェアパス（bgrass株式会社）の整理である[出典: WP20 AIネイティブ採用組織への移行ガイド（bgrass株式会社）2026年7月]。実際に報告されている漏洩経路も、この「あいだ」に集中している。

  • 生成AIへの機密情報の入力：現場の担当者が候補者の評価コメントや履歴書を生成AIに入力し、情報が外部に流出するケース。海外企業ではエンジニアが機密のソースコードを生成AIに入力したことで情報流出が起き、同社はAIチャットボットの社内利用を禁止した[出典: HubSpot Japan「生成AIで情報漏洩は起こる？事例を交えて要因と対策方法を解説」]
  • メールなど手作業での誤送信：テンプレートを流用した際にBccへの宛先入力を誤り、無関係な900名以上に送信してしまった事例が報告されている。送信から2分後に送るという技術的な遅延対策を導入していても、宛先入力そのもののミスは防げなかった[出典: MailWise（サイボウズ）コラム「メール誤送信は『個人情報漏洩』にあたる？事後の正しい対応方法を解説」]
  • 外部委託先との情報共有：採用代行（RPO）では候補者の履歴書や面接評価、自社の給与水準といった情報を外部の担当者と共有するため、情報漏洩のリスクが伴う[出典: まるごとデジタル「RPO(採用代行)とは?採用のプロが業務内容や費用相場、事例まで解説」]

いずれもAIツール自体の脆弱性ではなく、AIの前後に人が介在する作業で起きている点が共通している。

なぜ工程の「あいだ」にリスクが集中するのか

AIが代替できるのは定型化された中間工程までで、評価の受け渡しや日程調整、外部とのコミュニケーションは依然として人の手作業として残り続けるため、そこに入力ミス・誤共有・持ち出しの余地が生まれる。

例えば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・記録といった業務は人の手に残る[出典: WP20 AIネイティブ採用組織への移行ガイド（bgrass株式会社）2026年7月]。これらの工程は、候補者の評価情報や個人情報が担当者間を行き来するポイントでもある。AIの導入によって処理速度が上がっても、情報が人の手を経由する回数自体は減らない場合がある。むしろ処理量が増えることで、転記・共有の機会が増え、結果として漏洩の入口も増える可能性がある。情報漏洩対策を考える際は、「AIが何をするか」だけでなく「AIの前後で誰が何を扱うか」を合わせて洗い出す必要がある。採用AIエージェントとは？仕組みと定義を解説で、採用AIが担う工程の範囲を整理しているので、自社の業務フローと照らし合わせる際の参考にしてほしい。

国内でも個人情報保護委員会が注意喚起を強めている

個人情報保護委員会は2026年10月、大量の個人情報を扱う事業者への不正アクセス・情報漏洩が相次いでいるとして、ガイドライン改定に先立ち具体的な対策例を相次いで公表している。

同委員会は大量の個人情報を扱う事業者への不正アクセスと大規模な情報漏洩が相次いでいるとして注意喚起を行い、2027年4月に予定するガイドライン改定に先立ち、多要素認証や不正アクセスの検知といった具体的なセキュリティ対策例を公表した[出典: CNET Japan（Yahoo!ニュース配信）「個人情報保護委員会、大規模漏えい相次ぎ注意喚起--その内容とは」2026年10月14日]。さらに同月19日には、AIを悪用したサイバー攻撃の増加を受けて、企業・機関に対して未使用システムやAPIの保有状況の整理などを求める防止策を公表している[出典: デジタルトゥデイ「個人情報保護委員会、AI悪用の攻撃増で漏えい防止策公表」2026年10月19日]。これらは採用AIや採用管理システムに限定した発表ではないが、候補者の個人情報を大量に扱う採用業務も対象になりうる。特に、過去に利用を止めたまま残っているシステムやAPIがないか、自社の採用AI・ATSの利用実態を棚卸しすることは、今すぐ着手できる対策のひとつである。

対処①：委任範囲を段階的に広げ、一度に渡す情報を絞る

情報収集・集約の自動化から始め、定量スクリーニング、書類評価の補助、委任範囲拡大へと段階を踏むことで、AIおよび関係者に渡す候補者情報の範囲を都度限定できる。これはフェアパスが推奨する導入ステップであり、期間は目安である[出典: WP01 採用AIエージェント 導入の強化書（bgrass株式会社）2026年5月]。

  1. STEP01（1〜2ヶ月）情報収集・集約の自動化：この段階でAIに渡すのは、求人情報や候補者の基本情報など、収集・集約のための限定的な情報にとどめる。
  2. STEP02（2〜3ヶ月）定量条件でのスクリーニング自動化：学歴・経験年数など定量化できる条件での絞り込みに留め、評価コメントのような主観的・機微な情報はまだAIに渡さない。
  3. STEP03（3〜6ヶ月）書類評価の「補助」としての活用：AIは人の判断を補助する立場にとどまり、最終評価は人が行う。この段階で初めて、評価に関わるより詳細な情報がAIの処理対象に加わる。
  4. STEP04（6ヶ月〜）委任範囲の段階的拡大：運用実績を踏まえて委任範囲を広げる。この段階では、どの情報がどこまでAIに渡っているかを定期的に点検する体制が必要になる。

一度に全権委任するのではなく、段階を踏むことで、各フェーズで「今AIに何を渡しているか」を把握しやすくなる。これは処理速度の最適化だけでなく、情報漏洩リスクの管理という観点でも理にかなった順序である。

対処②：外部委託（RPO等）に候補者情報を渡す前に確認すべきこと

採用代行など外部に候補者情報を渡す場合は、Pマーク・ISMS認証の有無、NDA締結の可否、業務範囲の明文化を契約前に確認することがトラブル回避の基本になる。

RPO（採用代行）では候補者の履歴書や面接評価、自社の給与水準といった情報を外部の担当者と共有するため情報漏洩のリスクが伴い、対策としてPマークやISMS認証の取得状況、NDA（秘密保持契約）の締結可否を契約前に確認する必要がある[出典: まるごとデジタル「RPO(採用代行)とは?採用のプロが業務内容や費用相場、事例まで解説」]。加えて、RPO契約でのトラブルの多くは「ここまでやってくれると思っていた」「それは契約範囲外だ」という業務範囲の認識不一致から生じ、単に「採用代行業務一式」とする契約は危険だとも指摘されている。よくある契約トラブルとして、質の認識相違によるミスマッチのほか、情報漏洩・セキュリティ事故、担当者変更と引き継ぎ不足が挙げられている[出典: mirai-labo.biz「RPO（採用代行）契約の注意点｜業務委託契約書の締結や違法ケースを解説」]。

契約前の確認項目を整理すると、以下のようになる。

  • 委託先がPマーク・ISMS等のセキュリティ認証を取得しているか
  • NDA（秘密保持契約）の締結が可能か、締結範囲は明確か
  • 業務範囲が「一式」のような曖昧な表現になっていないか、個別の作業単位で明文化されているか
  • 担当者変更時の引き継ぎ手順が契約または運用ルールに定められているか

外部委託を開始した後に発生しやすい認識のズレやその対処法については、採用代行を任せた後に増える困りごとと対処法で詳しく扱っている。

対処③：生成AIへの候補者情報入力について社内ルールを決める

候補者の履歴書や評価コメントを現場担当者が生成AIに入力してしまう場面が起こりうるため、入力してよい情報・してはいけない情報を社内ルールとして明文化しておく必要がある。

海外企業の事例では、エンジニアが機密情報であるソースコードを生成AIに入力したことで情報が流出し、これを受けて同社はAIチャットボットの社内利用を禁止した[出典: HubSpot Japan「生成AIで情報漏洩は起こる？事例を交えて要因と対策方法を解説」]。これは採用業務に限った話ではないが、候補者の氏名・経歴・評価コメントといった個人情報を、担当者が良かれと思って生成AIに入力してしまう構図は採用現場でも起こりうる。禁止だけでは現場の利便性を損なう可能性もあるため、「匿名化すれば入力可」「評価コメントの原文は入力不可」といった具体的な線引きを決めておくことが実務的な出発点になる。生成AIへの入力に関する原因整理と対応の選択肢は、生成AIで候補者情報が漏れる原因と対応の選択肢で詳しく扱っている。

FAQ

候補者の履歴書やスカウト文面を生成AIに入力しても問題ないか？

個別の企業の個人情報保護方針や委託先との契約条件によって判断が分かれるため、一律に「良い」「悪い」とは言えない。ただし、機密情報を生成AIに入力したことが原因で情報流出が起き、社内利用を禁止するに至った海外企業の事例がある[出典: HubSpot Japan「生成AIで情報漏洩は起こる？事例を交えて要因と対策方法を解説」]。入力可否を現場の判断に委ねるのではなく、事前にルールとして定めておくことが望ましい。詳細は生成AIと個人情報、採用担当者が注意すべき点を参照してほしい。

まとめ

導入初期（情報収集・スクリーニングの自動化段階）は社内の入力ルール整備が優先度が高く、委任範囲を広げる段階に進むほど、委託先・システム側のセキュリティ体制確認の比重が大きくなる。段階的委任ロードマップと、工程の“あいだ”に残る人の作業という2つの枠組みを重ねると、優先すべき対処は以下のように整理できる。

委任段階 AIに渡る情報の範囲 優先すべき対処
STEP01：情報収集・集約の自動化 求人情報・候補者基本情報など限定的 生成AIへの入力ルールの明文化
STEP02：定量スクリーニングの自動化 学歴・経験年数など定量条件 社内での情報取り扱いルールの周知徹底
STEP03：書類評価の補助 評価に関わるより詳細な情報 誰がどの情報にアクセスできるかの権限整理
STEP04：委任範囲の段階的拡大 広範囲・継続的な情報の処理 委託先・システムのセキュリティ体制の定期確認

※各STEPの期間はフェアパスが推奨する導入ステップの目安であり[出典: WP01 採用AIエージェント 導入の強化書（bgrass株式会社）2026年5月]、実際の期間は組織の状況によって変動する。

採用AIの情報漏洩は、AIの工程そのものより、AIが担う工程と人の手が残る工程の「あいだ」で起きることが多い。段階的に委任範囲を広げながら、その都度どの情報が誰に渡るかを把握し、委託先のセキュリティ体制確認と社内ルール整備を組み合わせることが、対処の基本になる。

自社の採用AI導入が今どの委任段階にあり、どこから情報管理の見直しを始めるべきか、フェアパスが整理をお手伝いします。自社の委任段階を診断し、段階ごとに必要なセキュリティ対策の優先順位を明確にしたい方は、こちらからご相談ください。

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。