AI採用とは何か？仕組みから導入メリットまで徹底解説

AI採用とは：定義と全体像

AI採用とは、人工知能（AI）技術を採用プロセスの一部または全体に組み込み、採用業務の効率化・高度化・公平化を図る手法の総称です。求人票の自動作成から書類スクリーニング、適性検査の分析、AI面接、入社後の活躍データとの連携まで、採用の上流から下流にわたる幅広い場面でAI技術が活用されるようになりました。合否をAIが自動で確定する仕組みではなく、応募対応・書類の一次整理・面接の記録と評価の補助などをAIに担わせ、最終判断は人が行う使い方が一般的です。

2026年現在は、AIが下書きや一次整理を担い、人が判断する役割分担が広がっています。応募者の側でもAIの利用が進み、就職活動でAIを利用したことがある学生は66.6%にのぼります（マイナビ「2026年卒 大学生キャリア意向調査4月」）。

この記事は、採用担当者・人事の方が「AI採用とは何か、どの工程で使えるか、メリットと注意点、導入するかどうかの判断、導入手順、公開されている事例、守るべき法規制」を順に確かめられるよう、2026年10月時点の公開情報をもとにまとめています。AI面接の中身、個別ツールの比較、採用管理システム（ATS）の選び方は、それぞれの記事へのリンクで案内します。

AI採用を実際に進めるときに選ぶツールは、AI採用管理ツール比較で解説しています。

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AI採用が注目される背景：採用現場が抱える三つの構造的課題

AI採用への注目は、採用現場が長年抱えてきた構造的な課題から生まれています。主要な課題は次の三点に整理できます。

これら三つの課題に対し、AIが持つ「大量データの高速処理」「一貫した基準による評価」「複数システムを横断したデータ連携」という特性が有効な解決策として機能することが、AI採用普及の根本的な理由です。

AI採用の主な活用場面：採用プロセスの順に整理

AI採用と一口に言っても、活用できる場面は多岐にわたります。採用プロセスの順に沿って、代表的な7つの活用領域を整理します。すべてを一度に入れる必要はなく、自社で負荷が大きい工程から選ぶのが一般的です。

採用の工程	AIが担うこと	人が決めること	最初に試しやすいか
母集団形成	求人票・スカウト文のたたき台、候補者の検索	訴求する内容、連絡する相手	試しやすい（合否に関わらない）
応募受付・日程調整	問い合わせへの回答、日程の調整とリマインド	例外対応、個別の相談	最も試しやすい
書類選考	読み取りとスコアリング、振り分け	通過基準、不合格側の確認	基準が固まってから
適性検査	結果の分析、活躍人材との照合	結果の使い方、合否への反映の度合い	基準が固まってから
面接	回答の解析、評価の補助	最終の合否判断、応募者への説明	説明の設計が先
候補者管理・分析	候補者の抽出、KPIの集計	連絡の可否、基準の見直し	試しやすい

母集団形成：求人票・スカウト文面の作成、候補者検索（AIソーシング）

生成AIで求人票の文章をドラフトしたり、スカウトメールを職種・経験・候補者の属性に応じて書き分けたりする使い方が広がっています。人事担当者はたたき台を編集する形で運用でき、作成の工数を抑えやすくなります。求人媒体やデータベースから要件に近い候補者を探し出す「AIソーシング」や、ターゲット人材の行動データから接触チャネルや訴求ポイントを提案する機能を持つツールもあります。

応募受付・問い合わせ対応・日程調整

応募者からの質問にチャットボットが答える、面接の候補日時を自動で調整しリマインドを送る、といった定型の連絡業務もAIに任せやすい工程です。応募者を待たせる時間が減り、担当者は対話が必要な連絡に集中できます。合否の判断を伴わないため、最初に試す工程として選ばれることが多い領域です。

書類選考・スクリーニング

履歴書・職務経歴書・エントリーシートをAIが自動読み取りし、設定した採用基準に照らしてスコアリング・振り分けを行います。大量の応募が集中する新卒採用や人気職種での負荷軽減に有効です。ただし候補者側もAIを使って書類を整えるようになっており（同じマイナビの調査では、就職活動でのAIの使い道はエントリーシートの推敲が68.8%で最多）、書類のAI精度だけに依存した選考設計には限界が生じています。

エントリーシート選考にAIを使い、通過の判定だけをAIに任せて不合格側は人が確認する例は、あとの「AI採用の企業事例」でソフトバンクの発表をもとに紹介します。

適性検査・スキル評価

認知能力・パーソナリティ・職務遂行能力などを計測する適性検査にAIを組み合わせ、活躍人材のプロファイルとの照合や予測スコアの算出に活用するケースが増えています。IT・エンジニア職では、コーディングテストの自動採点と技術的バックグラウンドの定量評価を組み合わせた活用が特に進んでいます。

候補者データベース・タレントプールの管理

過去の応募者、カジュアル面談の参加者、内定を辞退した人などの情報は、手作業で整理すると「どんな人がどこにいたか」を探すだけで時間がかかります。AIを使うと、職務経歴・スキル・選考結果を横断して、今回の募集に合いそうな人や、前回はタイミングが合わなかったが再度連絡したい人を抽出できます。応募後に動きが止まっている候補者を検出して、連絡のタイミングを提案する機能を持つツールもあります。最終的に誰へ連絡するかは、人が決めます。

AI面接（動画・音声解析）

候補者が録画・録音した回答や、AIとの対話の内容をAIが解析し、言語内容・表情・音声などをスコア化する仕組みです。採用AIの中で最も注目度が高い領域の一つですが、ここでは「採用全体の中の1工程」として要点だけを書きます。

ツールを比べるときの要点は、AIがどの情報をもとに何を評価しているかを開示できるかです。たとえばDeepAI（クリスタルメソッドのAI面接・AIロープレ）は、総合点だけでなく評価の内訳とその変化を示す設計です（特許第6260979号「事象評価支援システム」の考え方に基づきます）。評価の内訳が見えれば、候補者にも採用担当者にも「なぜその評価になったのか」を説明でき、偏りが混ざっていないかも点検しやすくなります。

AI面接の種類（対話型・録画型）や、受ける側から見た流れ・評価のされ方はAI面接とは？どんな感じか・質問例・落ちる理由と対策に、ツールの比較と契約前の確認点はAI面接ツールとは？導入のメリット・デメリットと選び方にまとめています。自社でAI面接を導入する場合の仕組み・機能・料金の全体像は、AI面接システムの解説ページにあります。

採用データの蓄積・KPI分析・評価基準のチューニング

AI採用の本質的な競争優位は「データの蓄積と改善サイクル」にあります。AI面接でハイスコアだった候補者の入社後活躍データを自動蓄積し、活躍人材の傾向に基づいてAI面接の評価基準を継続的にチューニングするサイクルを構築することで、採用精度は運用を重ねるごとに向上していきます。

従来の採用では、面接結果と入社後の活躍が分断されたまま次の採用に活かされないケースがほとんどでした。AI採用はこのデータ断絶を解消する手段としても機能します。あわせて、応募数・各選考の通過率・内定承諾率・辞退率といった採用KPIを自動で集計し、どの工程で候補者が離脱しているかを示す機能も、採用管理システム（ATS）側で広がっています。

AI採用のメリット

AI採用の主なメリットは、採用工数・コストの削減／選考スピードの向上／評価品質の向上と公平性の担保／候補者体験（CX）の改善／データ活用とミスマッチの低減の5点に整理できます。それぞれの具体的な効果・活用場面別の解説は、AI採用のメリット8選で詳しく取り上げています。

メリット1：採用の工数とコストを減らせる

書類の確認、日程調整、一次面接、評価の記録といった定型の作業をAIが担うことで、採用担当者は候補者との対話や入社の動機づけに時間を使えます。ソフトバンクは新卒採用のエントリーシート確認にAIを導入し、確認作業の時間を約75%削減していると述べています（後述の企業事例）。ツールの利用料や運用の手間も加わるため、差し引きで効果が出るかは「導入費用と運用コスト」で確かめてください。

メリット2：選考のスピードを上げられる

日程調整や一次対応の待ち時間が減ると、応募から次の連絡までの期間を短くできます。吉野家は面接の日程調整と一次面接の時間を減らして応募から働き始めるまでを短くすることを、ソフトバンクは動画面接の選考作業を約70%削減できる見込みを挙げています（後述の企業事例）。

メリット3：評価の基準をそろえやすい

決めた基準を全員に同じように当てるため、面接官ごとの判断のばらつきを抑えやすく、評価の根拠が記録に残ります。

メリット4：候補者体験（CX）がよくなる：時間や場所を選ばずに受けられる

応募者が都合のよい時間に受けられ、問い合わせへの即時の返答や日程の自動調整で待たされません。在職中の人や遠方の応募者にも機会を広げられます。

メリット5：採用データを活かし、ミスマッチを減らす手がかりにできる

選考時の評価と入社後の活躍を突き合わせると、どの評価項目が活躍と結びついているかを確かめ、基準を見直せます。三菱食品の事例では、一次選考で見落としていた可能性のある応募者を次の面接につなげられたとされています（後述）。AIが自動的にミスマッチを防ぐわけではなく、基準を見直し続けることが前提です。

これらのメリットは「評価基準が言葉になっていること」と「最終判断を人が行うこと」が前提です。次の比較表と、あとのデメリット・注意点とあわせて検討してください。

従来の採用とAI採用の違い（比較表）

AI採用がどのような点で従来手法と異なるかを、主要な評価軸で整理します。

評価軸	従来の対面面接・手動選考	AI採用システム
対応時間・スケジュール	面接官の空き時間に依存。調整コストが高い	非同期・24時間対応。候補者が好きな時間に受験可能
評価の一貫性	面接官の主観・体調・先入観が影響する	同一基準で全候補者を評価。ばらつきを抑制しやすい
スケーラビリティ	応募者増加に比例して人件費・工数が増大	大量応募への対応が比較的容易
データ蓄積・改善	評価結果が紙・表計算に分散し活用困難	採用〜活躍データを連携し評価基準を継続改善
コスト構造	ATS・面接ツール・評価ツールを個別契約するケースが多い	統合型SaaSへの一本化でツールコスト削減が期待できる
ソフトスキル評価	面接官の印象・経験に頼る部分が大きい	音声・表情・言語を多軸で定量化し客観評価の補助として活用

AI採用のデメリットと注意点

バイアスの内包リスク

AIは学習データに含まれるバイアスを再現・増幅する可能性があります。過去の採用データが特定の属性に偏っていた場合、AIはその偏りを「正解」として学習してしまいます。定期的なアルゴリズム監査・評価基準の見直し・人間によるレビューの組み合わせが不可欠です。

一定のデータと、言葉になった評価基準が前提

AIが評価や予測を行うには、過去の選考データや、言葉で定義された評価基準が必要です。基準が面接官の頭の中にしか無い状態では、AIに何を良しとするかを教えられません。まず評価項目と基準を文章にすることが、導入の出発点になります。

候補者のAI活用への対応

前述の通り、就職活動でAIを使う学生が6割を超える時代においては、書類や一問一答型の回答品質だけで候補者を評価することに限界があります。AI採用ツールによる一次評価に加え、思考プロセスや価値観を深掘りする場面を設計することが重要になっています。

応募者はAIによる選考をどう受け止めているか

どの工程にAIを使うかは、応募者の受け止め方も見て決めます。学生を対象にした2つの調査では、書類や適性検査へのAI活用は受け入れられやすい一方、面接の評価をAIに任せることには抵抗感が残っています。

調査	主な結果
マイナビ「2026年卒 大学生キャリア意向調査4月」（2026年卒の学生1,385名）	就職活動でAIを利用したことがある学生は66.6%（使い道はエントリーシートの推敲が68.8%で最多）。企業の選考へのAI活用は、適性検査では賛成が多い一方、面接内容の評価では反対が47.5%
リクルートマネジメントソリューションズ「採用CX（候補者体験）に関する意識調査（2025）」（26卒の学生685名）	AI面接を経験した学生は26.8%。面接で「人に評価されたい」は63.0%、「AIに評価されたい」は15.8%

そこから言える設計は3つです。①書類の一次整理・日程調整・適性検査の分析など、受け入れられやすい工程から使う。②面接にAIを使うときは、AIが評価する項目と、合否を人が最終判断することを選考案内で伝える。③AIの評価は参考情報にとどめ、人が会う場面を残す。

透明性と候補者への説明責任

AIが選考に関与することを候補者に明示し、評価基準の概要を説明できる状態を整えることが、信頼醸成とリスク管理の両面から求められます。特に不採用理由の説明については、AIの判断根拠を人事担当者が理解・説明できる体制が必要となります。

候補者との接点が減ることへの配慮

一次対応をAIに任せると、候補者が「人と話す機会が無いまま選考が進む」と感じることがあります。どの工程をAIが担い、どこで人が会うのかを選考案内で伝え、質問や相談の窓口を用意しておくと、不安を減らせます。

システム間連携とデータ管理

AI採用ツールを既存のATSや人事システムと連携させる際の技術的整合性、個人情報・採用データの適切な管理・保管期間の設定、セキュリティ対策なども導入前に検討すべき重要事項です。

SNS・ソーシャルメディア分析への活用と注意点

応募者のSNSの投稿をAIで分析する使い方もありますが、公開されている投稿でも自由に採否の材料にしてよいわけではありません。厚生労働省の「公正な採用選考の基本」は、応募者の適性・能力を基準に選考することを求めており、適性・能力と関係のない私的な情報（交友関係、思想、信条、家族など）を材料にするとこの考え方に反するおそれがあります。SNSの情報も個人情報で、取得の目的を応募者に知らせ、配慮が必要な情報は本人の同意なく取得しないのが原則です（個人情報保護法）。同姓同名やなりすましを取り違える可能性もあるため、使う場合は確認する範囲と事前の説明を先に決め、AIの結果は参考情報にとどめます。

導入費用と運用コスト

ツールの利用料のほかに、評価基準の設計、既存システムとの連携、担当者の習熟、運用後の見直しに人手と時間がかかります。年間の採用人数や応募数が少ないと、削減できる工数より運用の手間が上回ることがあります。料金は提供会社や契約範囲で大きく異なるため、「どの工程を、どれだけの応募数に対して使うか」を決めてから見積もりを取ると比べやすくなります。

料金の決まり方は、大きく3つに分かれます。①月額（定額）：応募管理システムに多く、機能や採用人数で金額が変わります。②従量（件数）：AI面接に多く、受験・評価1件ごとに費用がかかるため、応募数が多いほど総額が増えます。③初期費用＋月額：導入時の設定費用と毎月の利用料を分けて払う形で、オプションは別料金になることがあります。公式サイトで金額が公表されている例は、後の「AI採用ツールの主な種類（4タイプ）」の表にまとめています（2026年10月23日に確認。未掲載のものは要問い合わせです）。入口価格は本体のもので、オプションの追加や応募数によって総額は変わります。

導入判断とツールの選び方：向く状況・向かない状況と5つの判断軸

AI採用は「導入すれば効率化する」ものではなく、自社の採用課題の性質によって効果が大きく変わります。本文で解説したプロセス別の活用場面を、実際の意思決定に落とし込むための見極め表を用意しました。まず「自社が向く状況か」を確認してから、ツール選定に進むと失敗しにくくなります。

AI採用が向きやすい状況（効果を出しやすい）

• 応募が多く、書類選考や一次対応に人手が追いつかない ― スクリーニングや日程調整の定型負荷が明確に大きい採用です。
• 評価基準を言語化でき、面接官による判断のばらつきを減らしたい ― 求める要件が整理されており、標準化の余地があります。
• 通年・大量・多拠点の採用を継続している ― 同じ判断を繰り返すため、蓄積したデータでの改善が効きやすいです。

AI採用が向きにくい状況（先に別の手を検討すべき）

• 年間採用数がごく少数で、母集団も限られる ― 学習・標準化のメリットより運用コストが上回りやすいです。
• 役職・専門性が高く、評価が定性的で個別性が強い ― 定型化しづらく、人の対話による見極めが本質的に重要です。
• 求める人物像・評価基準がまだ社内で固まっていない ― 基準が曖昧なままでは、AIも「何を良しとするか」を学べません。まず要件定義から着手すべき段階です。

向きにくい状況に当てはまる場合でも、採用全体ではなく「日程調整だけ」「求人票のたたき台作成だけ」など負荷の大きい一工程に限定して試すのが現実的です。

導入前に整理しておく4つのこと

ツールを探す前に、社内で次の4点を決めておくと、候補の絞り込みも見積もりの比較も進めやすくなります。

1. 目的と対象の工程：工数の削減、評価のばらつきの抑制、データ活用のうち何を優先するかと、母集団形成から面接までのどの工程に使うかを決めます。
2. 評価基準の文章化：面接官の頭の中にある「良い応募者」の条件を、職種ごとの評価項目と基準として文章にします。AIはこの基準に沿って動くため、基準の質がそのまま結果の質になります。
3. 応募者への説明と個人情報の扱い：AIを使う工程、AIが評価する項目、合否は人が最終判断することを選考案内で伝えます。録画・音声データの保管期間と削除のルールも先に決めます。
4. 人が見る工程と運用体制：AIの出力を誰が確認するか、不合格側をどう扱うか、既存の応募管理システム（ATS）とどうつなぐかを決めます。

AI採用ツールの主な種類（4タイプ）

AI採用ツールは、担う工程によって大きく4つに分かれます。自社の負荷が集中している工程に合うタイプから検討すると、比較する候補を絞りやすくなります。

タイプ	担う工程と、向いている状況	代表例（2026年10月23日に公式サイトで確認）
採用管理（ATS）型	応募者情報の一元管理にAI機能を組み込む。応募数が多く、管理と連絡の工数が大きいとき	詳しくは別記事へ
書類選考・適性検査型	エントリーシートの読み取りと評価、適性検査の分析。書類の確認に時間がかかっているとき	HRMOS採用：公式の機能一覧に「AI書類選考アシスト」。料金は要問い合わせ
AI面接型	録画や対話による面接と、音声・言語・表情の解析。一次面接の日程調整や面接官の負担を減らしたいとき	SHaiN（タレントアンドアセスメント）：標準プラン5,000円/件、アルバイトプラン1,000円/件（税別・年間10件以上から）
スカウト・ソーシング型	候補者検索とスカウト文面の作成。母集団が足りず、探す工数が大きいとき	スカウタブル（MAP）：公式の表記は「AIスカウト 月2万円から」。詳細な料金は要問い合わせ

主要な採用管理ツールの比較はAI採用管理ツール比較｜主要5サービスの機能と特徴、AI面接ツールの比較はAI面接ツールとは？導入のメリット・デメリットと選び方にまとめています。

ツールを選ぶときの5つの判断軸

AI採用ツールは提供範囲も設計思想も様々です。機能の多さではなく、次の軸で「自社の課題に噛み合うか」を確認してください。

判断軸	確認するポイント
①対応範囲	母集団形成・書類選考・面接・データ活用のどこを担うか。自社の負荷が集中する工程を実際にカバーしているか。
②評価の説明可能性	合否や評価スコアの根拠を、候補者や現場に説明できる形で示せるか。「ブラックボックスで理由が出せない」ものは後の運用で行き詰まりやすいです。
③バイアス・公平性への配慮	属性による偏りを検知・抑制する仕組みや第三者検証の有無。国内外で規制が強まる領域であり、後述の規制動向とあわせて確認します。
④既存フロー・ATSとの連携	現在の応募管理や選考フローに組み込めるか。連携できないと二重入力で逆に負荷が増えます。
⑤運用・チューニングの体制	導入後に自社データで精度を調整できるか、提供側の支援があるか。入れて終わりでは効果が伸びません。

特に②の説明可能性と③の公平性は、候補者体験と法令対応の両面で重要度が増しています。たとえば音声・動画をもとにした面接支援では、どのような情報をもとに何を評価しているのかが開示されているかを必ず確認してください。評価根拠を提示できる設計であるほど、現場・候補者双方の納得を得やすくなります。

AI採用の導入手順：5つのステップ

AI採用を自社に導入する際は、以下のステップで段階的に設計することが現実的です。

数あるAI採用ツールから自社に合うものを選ぶ基準はAI採用管理ツール比較｜主要5サービスの機能と特徴で、採用プロセス全体をDXとして設計し直す進め方は採用DXの進め方｜AI活用とROI設計の実装ガイドで解説しています。

1. 課題の特定：まず「どの採用プロセスのどの課題を解消したいか」を明確にします。工数削減が目的なのか、評価品質の向上なのか、データ活用なのかによって、適切なツールと導入範囲が変わります。
2. 評価基準の設計：職種・経験レベル・組織文化に合わせた面接質問テンプレートと評価基準を設定します。AIはこの基準に忠実に動くため、基準の質がそのまま評価品質に直結します。
3. 候補者への透明性の確保：AI選考を採用している旨を選考案内に明記し、候補者が安心して選考に臨める環境を整えます。
4. 人間によるレビューとの組み合わせ：AIの一次評価を参考情報として活用し、最終判断には必ず人間の判断を介在させる体制を設計します。
5. データの蓄積と継続チューニング：入社後の活躍データをAI評価と紐付け、評価基準を継続的に改善するサイクルを構築します。AI採用の価値は運用開始後に時間をかけて高まるものです。

最初は1つの工程に絞って小さく始める

全工程を一度にAIへ置き換えず、日程調整や求人票のたたき台作成のように、合否の判断を伴わない工程から試すのが現実的です。試すときは、応募から次の連絡までの日数、担当者の作業時間、応募者からの問い合わせ内容のように、変化を比べられる項目を先に決めておきます。効果と課題を確認できたら、書類の一次整理、面接の順に範囲を広げます。

最初の1工程を試すときの進め方

失敗しないための3つの原則

• AIの限界を理解する：AIは過去のデータと決めた基準に沿って判断します。数値にしにくい要素（価値観の一致・将来の伸びしろ）や、前例の無い候補者の評価は苦手です。
• 補助ツールとして使う：合否をAIに委ねるのではなく、一次判定・判断材料の整理・工数の削減に使います。導入の目的を「人が候補者と向き合う時間を増やすこと」に置くと、使う範囲がぶれません。
• 最終判断は人が行う：後述の企業事例に共通するとおり、不合格側や最終判断は人が確認します。評価の根拠を説明できる体制を持つことが、応募者への説明責任と法規制への対応にもつながります。

AI採用の企業事例：公開情報で確認できる導入の形

AI採用は「AIが合否を決める仕組み」と受け取られがちですが、公開されている国内外の事例を見ると、AIは主に大量の応募を一次的に振り分ける役割に使われ、最終判断は人が担う設計が中心です。ここでは企業自身やサービス提供会社の発表から、導入の形を整理します。

ソフトバンク：エントリーシート選考（2017年〜）

ソフトバンクは2017年5月、新卒採用のエントリーシート選考にIBMのAI「IBM Watson」を導入すると発表しました。AIがエントリーシートの内容を読み取って評価し、合格基準を満たす項目は選考通過とし、それ以外は人事担当者が内容を確認して合否を最終判断します。同社はこれによりエントリーシートの確認作業に充てる時間を75%程度軽減できると見込み、応募者と対面で接する時間に充てるとしています（ソフトバンク プレスリリース 2017年5月29日）。2020年5月の発表では、エントリーシート選考にかかる時間を約75%削減していると述べています。

ソフトバンク：動画面接の評価（2020年〜）

2020年5月には、新卒採用の動画面接の評価に、エクサウィザーズと共同開発したAIシステムを導入すると発表しました。総合職のエントリーシート選考後に応募者が提出する動画をAIが評価し、合格基準を満たすと判定した動画は次の選考へ進めます。不合格と判定した動画は人事担当者が確認して最終判断することで、選考の正確性を担保する設計です。動画面接の選考作業にかかる時間は約70%削減される見込みとされています（ソフトバンク プレスリリース 2020年5月25日）。

吉野家：アルバイト採用のAI面接（2018年〜）

吉野家は2018年11月、アルバイト採用にAI面接サービス「SHaiN EXライト」（タレントアンドアセスメント）を神奈川県内の74店舗で実験導入しました。狙いは、店長との面接の日程調整や一次面接にかかる時間を減らし、応募から働き始めるまでを短くすることです。当初見込んだ効果が得られたとして、2019年4月から関東の一都三県で本格導入しています（タレントアンドアセスメント プレスリリース 2018年11月15日・同 2019年4月1日）。同社の導入インタビューでは、店長の面接の負担が軽減された一方で本部の採用センターの業務は増えたことも語られています（SHaiN 導入インタビュー）。

三菱食品：一次選考へのAI活用（harutaka）

食品卸の三菱食品は、新卒採用の一次選考にAIを活用した事例として、採用支援サービスharutakaの導入事例で紹介されています。同事例では、一次面接の合格率が約20%上がったとされ、一次選考で見落としていた可能性のある応募者を次の面接につなげられるようになった点が効果として挙げられています（harutaka 導入事例）。

公開事例から（西松屋チェーン・いなげや・トランスコスモス）

サービス提供会社が自社サイトに載せている導入事例ページの記述です（2026年10月23日に確認。数値は各公式ページの原文によります）。

西松屋チェーン：harutaka（ZENKIGEN）公式の導入事例ページによると、全国に約1,200店舗を展開する同社は、面接枠の不足と海外応募者との時差で日程調整が難しいことを課題にしていました。AI面接の導入後、一次面接の受験者数・合格者数はともに従来の約1.5倍に増え、採用担当者が応募者一人あたりにかける工数は約75%減ったとされています。評価では必ず人の目で録画や文字起こしを確認する運用だと、同ページで語られています。

いなげや：harutaka公式の導入事例ページによると、同社は2020年から新卒採用でharutakaを使っています。同ページの見出しは「エントリー数が減少しても採用目標を達成し、面接工数も50%削減」で、採用担当者は面接工数が「50%は減少したと思います」と話しています。

トランスコスモス：PeopleX公式の導入事例ページによると、全国で約3万人が働くコンタクトセンター事業などのスタッフ募集に「PeopleX AI面接」を導入し、応募者が24時間いつでも面接を受けられる環境と、面接担当者の負荷の軽減、評価基準の標準化を進めているとされています。

事例から読み取れる共通点

観点	公開事例に共通する設計
AIを使う工程	書類選考・録画面接など、応募数が多く一次判定に時間がかかる工程
AIの判定の扱い	「通過」の判定に使い、不合格側や最終判断は人事担当者が確認する
導入の目的	確認作業や日程調整の時間を減らし、応募者と人が向き合う時間を増やすこと
見直しの対象	評価材料（表情分析など）は社会的な受け止めに応じて変わりうる。海外のAI面接ツールHireVueは2021年1月、新しい評価モデルから顔の表情の分析を外すと発表（HireVue 公式ブログ 2021年1月12日）

自社で導入を検討する場合も、まず「どの工程の、どの判定をAIに任せ、どこを人が見るか」を決めてからツールを選ぶと、前述のバイアスや説明責任の課題に対応しやすいです。

国内外のAI採用規制動向

AI採用の普及に伴い、各国・地域で規制の整備が進んでいます。国内の採用担当者にとって前提になるのは、公正な採用選考と個人情報の扱いです。海外で採用する場合や海外拠点では、各地の規制が直接かかります。内容は2026年10月23日に発表元のページで確認したものです。

日本：公正な採用選考と個人情報保護が前提

日本には、採用でのAI利用を直接禁じる法律はありません。AIの研究開発と活用を推進する「AI法」（令和7年法律第53号）は2025年9月1日に全面施行されており（内閣府「AI法」）、事業者向けには総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン」（第1.2版 2026年3月31日公表）が、透明性・公平性・人間の関与などの指針を示しています（総務省「AI事業者ガイドライン」掲載ページ）。

採用そのものについては、厚生労働省が「応募者のもつ適性・能力が求人職種の職務を遂行できるかどうかを基準として採用選考を行う」ことを公正な採用選考の基本とし、面接でも「あらかじめ質問項目や評価基準を決めておく」ことを求めています（厚生労働省「公正な採用選考の基本」）。AIに評価させる項目をこの基準に沿って定めること、応募者の個人データ（録画・音声を含む）を個人情報保護法に沿って取得・保管・削除することが、国内導入の前提になります。

海外：アメリカ・EU・中国

アメリカのニューヨーク市は2023年7月、採用や昇進に自動雇用決定ツールを使う企業に、独立した第三者によるバイアス監査と結果の公表を義務づける条例（Local Law 144）を施行しました。イリノイ州にはビデオ面接のAI分析で同意と説明を求める州法があり、2024年8月の州人権法改正（2026年1月1日施行）でAIの利用による不利益も雇用差別の対象になりました。コロラド州法は施行時期の見直しが続いており、最新の状況は州の公式発表で確認が必要です（労働政策研究・研修機構「採用プロセス等でのAI活用を規制（アメリカ：2023年7月）」「採用・雇用におけるAIの活用と規制（アメリカ：2025年10月）」）。

EUのAI法は、採用・労働者の管理に使うAIを「ハイリスク」に分類し、リスク管理・人による監督・透明性などの義務を課します。欧州委員会のページ（2026年10月23日閲覧）によると、雇用を含むハイリスク領域の規定は2027年12月2日から適用されます（European Commission「AI Act」）。中国ではAI面接官を採用面接に導入する事例が確認されており、評価の公正性をめぐる議論も続いています（Science Portal China「中国の採用面接で『AI面接官』が活躍中！？」）。

地域	主な規制・指針（2026年10月23日時点）	導入企業が確認すること
アメリカ	NY市 Local Law 144（2023年7月施行）、イリノイ州のビデオ面接AI分析の同意・説明、州人権法改正（2026年1月1日施行）、コロラド州法（施行時期は見直し中）	第三者のバイアス監査の有無、応募者への事前説明と同意の取り方
EU	AI法（雇用はハイリスク。該当規定は2027年12月2日から適用）	ツール提供会社のハイリスク要件への対応、人による監督の設計
日本	AI法（2025年9月全面施行）、AI事業者ガイドライン第1.2版、公正な採用選考の基本、個人情報保護法	評価項目が適性・能力に基づくか、個人データの取得・保管・削除のルール

これからのAI採用：3つの流れ

①ソフトスキル評価の高度化：応募者が生成AIで書類を整えるようになり、音声・表情・テキストを組み合わせて対話の中身を評価する手法への関心が高まっています。面接の評価にAIを使うことには応募者の抵抗感が残るため、AIを使う範囲と、合否を人が最終判断することを事前に伝える設計が欠かせません。②採用AIエージェントによる業務の自律化：スカウト送信・日程調整・候補者フォロー・選考管理を横断して実行する製品が出てきており、担当者は監督と判断に集中する運用が選択肢になりつつあります。③「どの業務をAIに任せるか」を決める仕事：任せる業務と人が持つ判断を決め、前述の導入判断と法規制の動向を定期的に見直すことが、これからの運用になります。

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まとめ

AI採用とは、AI技術を採用の各工程に組み込み、工数の削減・評価の一貫性・データ活用という採用現場の課題に取り組む手法です。母集団形成から応募対応・書類選考・適性検査・AI面接・データ活用まで使える工程は広く、公開事例に共通するのは「通過の判定にAIを使い、不合格側と最終判断は人が確認する」設計でした。

一方で、学習データの偏り、応募者（とくに面接評価）の抵抗感、導入と運用のコスト、各国の規制といった注意点があります。どの工程に使うかを決め、評価基準を言葉にし、AIを使うことを応募者に伝え、最終判断を人が行うこと。この4点を押さえて小さく始め、データを見ながら広げていくのが、AI採用を効果的に活用する進め方です。

AI採用に関するよくある質問

Q1. AI採用とは何ですか？

書類選考・面接・適性評価など採用プロセスの一部にAIを活用する取り組みの総称です。合否をAIが自動確定するのではなく、担当者の判断材料を整理・可視化する使い方が一般的です。

Q2. AI採用で何が変わりますか？

応募者対応のスピード・選考基準の一貫性・担当者の工数の3点が主な変化です。本文の「従来の採用とAI採用の違い（比較表）」で項目別に整理しています。

Q3. デメリットや注意点はありますか？

学習データに由来する偏りのリスク、応募者への説明責任、面接評価へのAI利用に対する応募者の抵抗感、導入と運用のコストが主な注意点です。定量評価と人間の判断を組み合わせる設計が重要です。

Q4. 法規制はありますか？

アメリカのニューヨーク市では第三者のバイアス監査を義務づける条例が2023年に施行され、EUのAI法は雇用分野のAIをハイリスクに分類しています。日本では直接の禁止規定はなく、AI事業者ガイドラインと公正な採用選考の基本、個人情報保護法が前提になります。本文の「国内外のAI採用規制動向」で整理しています。

Q5. 応募者にAIを使うことを伝える必要はありますか？

日本では法律上の義務ではありませんが、調査では面接評価へのAI利用に反対する学生が多く、イリノイ州のように同意と説明を義務づける地域もあります。AIが評価する項目と、合否を人が最終判断することを選考案内で伝えることを勧めます。

Q6. 小さく始めるにはどうすればいいですか？

全プロセスの一括置き換えではなく、書類選考の一次整理や日程調整など、効果を測りやすい工程から部分導入するのが定石です。詳しくは本文の「AI採用の導入手順：5つのステップ」をご覧ください。

Q7. AI採用と、AI機能のある採用管理システム（ATS）はどう違いますか？

AI採用は、母集団形成から応募対応・書類選考・面接・データ活用までの工程にAIを使う取り組み全体を指します。採用管理システム（ATS）は応募者情報と選考の進み具合を一か所で管理する仕組みで、AI機能を載せたATSは、AI採用を実現する手段の一つ（ツールの4タイプのうち「採用管理型」）です。今使っているATSにAIを載せる検討は、AI採用管理の解説記事で詳しく扱っています。

参考文献

• マイナビ「2026年卒 大学生キャリア意向調査4月」
• リクルートマネジメントソリューションズ「採用CX（候補者体験）に関する意識調査（2025）」
• ソフトバンク プレスリリース（2017年5月29日）：新卒採用選考におけるIBM Watsonの活用について
• ソフトバンク プレスリリース（2020年5月25日）：新卒採用の動画面接へのAI導入
• タレントアンドアセスメント プレスリリース（2018年11月15日）・同（2019年4月1日）：吉野家のアルバイト採用への SHaiN EXライト導入
• SHaiN 導入インタビュー（吉野家）
• harutaka 導入事例（三菱食品）
• harutaka 導入事例（西松屋チェーン）
• harutaka 導入事例（いなげや）
• PeopleX 導入事例（トランスコスモス）
• SHaiN 導入事例一覧・料金体系
• ジョブカン採用管理 公式サイト（ほか sonar ATS・i-web・RPM・HRMOS採用・スカウタブルの各公式サイト。2026年10月23日確認）
• HireVue「Industry Leadership: New Audit Results, Decision on Visual Analysis」（2021年1月12日）
• 労働政策研究・研修機構「採用プロセス等でのAI活用を規制（アメリカ：2023年7月）」
• 労働政策研究・研修機構「採用・雇用におけるAIの活用と規制（アメリカ：2025年10月）」
• European Commission「AI Act」
• Science Portal China「中国の採用面接で『AI面接官』が活躍中！？」
• 内閣府「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律（AI法）」
• 総務省「AI事業者ガイドライン」掲載ページ
• 厚生労働省「公正な採用選考の基本」

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