この資料をつくった理由

AI書類選考の稟議書には、「工数削減」と並んで「公平な選考ができる」と書かれることがあります。応募する側も同じです。連合の2026年の調査では、AI選考が公平な評価に「つながる」と答えた人が39.5%でした。

日本ではまだ答えの出ていないこの期待に、海外では訴訟と監査が答えを出し始めています。Amazon、iTutorGroup、Workdayなど7つの事例を並べると、偏りはAIの中からではなく、過去の選考結果や人が決めた条件といった「AIの外」から入っていました。採用AIを検討している方、すでに使っている方が、自社の選考を確かめる材料にできるようまとめました。

読み方

前半（第1〜4章）は事例です。何が起き、誰の責任が問われ、監査を義務にしたニューヨーク市で何が変わらなかったのかを、図表で追えます。

後半（第5〜7章）は備えです。各国の規制の動きと日本の現状を整理したうえで、今のうちに始めておきたい4つの備えと、自社の選考を確かめるセルフチェックリストを載せています。チェックリストから先に開いても使えます。