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。

2026年現在、AI採用は「AIがサポートする採用」から「AIと人間が役割を分担する採用」へと急速に進化しています。同時に、応募者の側でもAIの利用が広がっています。2026年卒の学生を対象にした調査では、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（マイナビ「2026年卒 大学生キャリア意向調査4月」）、企業と候補者の双方がAIを活用する新たな選考構造が出現しています。

この記事は、採用担当者が「AI採用とは何か・どの工程で使えるか・メリットと注意点・導入企業の公開事例・応募者側の受け止め方・導入の判断とツールの選び方・導入手順・国内外の法規制」を1ページでつかめるように、2026年10月13日時点の公開情報をもとにまとめています。AI面接の受け方や評価のされ方、個別ツールの比較といった深い話は、それぞれの記事へのリンクで案内します。

関連記事AI採用管理ツール比較｜主要5サービスの機能と特徴 ／ AI採用のメリット8選｜AI開発者が現場視点で解説【2026年版】 ／ 採用DXの進め方｜AI活用とROI設計の実装ガイド【2026年版】

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6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。

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。

AI面接（動画・音声解析）

採用AI活用の中で最も注目度が高い領域の一つが、AI面接です。候補者が録画・録音した回答映像をAIが解析し、言語内容・表情・音声特性などを多角的にスコア化する仕組みです。

この領域で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）では、音声をPitch（声の高さの変動）・Energy（声量・抑揚の強弱）・Duration（発話や間の長さ）の三つの軸に分けて採点し、総合点だけでなく軸ごとの点とその変化を示します（特許第6260979号「事象評価支援システム」の考え方に基づく設計です）。評価軸が分かれていれば、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、どこに偏りが混ざりうる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まとめています。

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／評価品質の向上と公平性の担保／候補者体験（CX）の改善／データ駆動の採用改善サイクルの4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：定型業務の工数を減らせる

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るようになります。ソフトバンクが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%削減すると発表した例は、この効果を示しています。

メリット2：評価の基準をそろえやすい

あらかじめ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いです。評価の根拠が記録に残るので、面接官どうしのすり合わせや、後からの振り返りにも使えます。

メリット3：応募者が時間や場所を選ばずに受けられる

AI面接や録画選考は、応募者が都合のよい時間に受けられます。在職中の転職希望者や遠方の応募者にも機会を広げられ、日程調整による選考の遅れを減らせます。

メリット4：採用データを次の採用に活かせる

選考時の評価と入社後の活躍を突き合わせることで、「どの評価項目が活躍と結びついているか」を確かめ、評価基準を見直していけます。紙や表計算に散らばっていた評価を一か所にためられること自体が、改善の出発点になります。

ただし、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」が前提になります。次の比較表と、あとで述べるデメリット・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。

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。

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。

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。

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。

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。

応募者はAIによる選考をどう受け止めているか：2つの調査から

どの工程にAIを使うかを決めるときは、導入の効果とあわせて、応募者側の受け止め方を確認しておく必要があります。学生を対象にした2つの調査を示します。

調査	対象	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活用については、適性検査への活用は賛成のほうが多い一方、面接内容の評価への活用は反対が47.5%と多い
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%

書類選考や適性検査への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。応募者自身がAIで書類を整える時代になった分、書類の出来だけで判断することにも限界があります。

この結果から導ける設計は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います。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あらかじめ伝えます（後述のイリノイ州法のように、同意と説明を義務づける地域もあります）。③AIの評価を参考情報として扱い、人が会う場面を残します。

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（東京・千葉・埼玉・神奈川）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、複数店舗を掛け持ちする店長が深夜勤務明けに別の店舗で面接することもあった負担が軽減された一方、本部の採用センターの業務は増えたこと、応募時に店長の面接かAI面接かを応募者が選べる形にしていることが語られています（SHaiN 導入インタビュー）。

HireVue：評価材料の見直し（海外・2021年）

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（visual analysis）を外すと自社ブログで発表しました。自社の調査で、大半の職種では表情の分析が職務成果との相関が他の要素より小さいと分かったためと説明しています（HireVue 公式ブログ 2021年1月12日）。「何をAIの評価材料にするか」自体が見直されてきた分野であることを示す例です。

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）。

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

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。

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。

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	向いている状況
採用管理（ATS）型	応募受付・候補者管理・日程調整・KPI集計に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
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
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
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

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。

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：公開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。

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。日本企業にも、海外採用や海外拠点では各地の規制が直接かかり、国内でも公正な採用選考と個人情報の扱いが前提になります。2026年10月13日時点で、発表元のページで確認できた内容を整理します。

アメリカ：ニューヨーク市条例と州法で、監査・同意・説明を義務づけ

ニューヨーク市は2023年7月5日、採用や昇進の選考に「自動雇用決定ツール（AEDT）」を使う企業に対し、使用前に独立した第三者によるバイアス監査（性別や人種による偏りの検証）を受けること、監査結果を公表すること、監査の有効期限は1年とすることなどを定めた条例（Local Law 144）を施行しました。これに先立ち、連邦の雇用機会均等委員会（EEOC）も2023年5月に、採用や昇進でのAI活用に関するガイダンスを出しています。イリノイ州では、ビデオ面接の分析にAIを使う場合に求職者の同意を得ること、どのような評価に用いるかを説明すること、同意が得られなければAIを使わないことを州法で定めており、メリーランド州にも同様の規制があります（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）」）。

その後もイリノイ州は2024年8月に州人権法を改正し、AIの利用によって生じた不利益も雇用差別の対象とする規定を2026年1月に施行する予定とし、コロラド州も2024年5月にAIシステムによる差別を防ぐ州法を制定しています。一方、連邦では州の個別規制を止める条項が2025年7月に予算法案から外されるなど、州ごとの規制が続く見通しです（同「採用・雇用におけるAIの活用と規制（アメリカ：2025年10月）」）。

EU：AI法で「雇用・労働者管理」はハイリスク

EUのAI法（AI Act）は、採用・労働者の管理・自営業へのアクセスに使うAIを「ハイリスク」に分類し、リスク管理・データの品質・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13日閲覧）によると、透明性の規定は2026年8月から、雇用を含む特定の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」）。EU域内で採用を行う企業は、使うツールがこの要件を満たすかを提供会社に確認する必要があります。

中国：AI面接官の実用化が先行

中国では採用面接でAI面接官を導入する事例が確認されており、AIが質問から評価までを担う形態が現れています（Science Portal China「中国の採用面接で『AI面接官』が活躍中！？」）。技術活用の速度は速い一方、評価の公正性に関する議論も続いています。

日本：推進法とガイドライン、公正な採用選考と個人情報保護が前提

日本では、AIの研究開発と活用を推進する「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・令和7年法律第53号）が2025年6月4日に公布・一部施行され、同年9月1日に全面施行されました（内閣府「AI法」）。採用でのAI利用を直接禁じる法律ではなく、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1.0版 2024年4月、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。

地域	主な規制・指針（2026年10月13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月施行予定）、コロラド州法	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

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、文章の出来だけでは地頭や人柄を判別しにくくなっています。その結果、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。一方で、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（前の「応募者はAIによる選考をどう受け止めているか」の調査結果）、AIを使う範囲と、合否を人が最終判断することを、応募者にあらかじめ伝える設計が欠かせません。

採用AIエージェントによる業務の自律化

単一機能のAIツールに加え、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自律的に実行する「採用AIエージェント」と呼ばれる製品が出てきています。採用担当者はエージェントの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。

「どの業務をAIに任せるか」を決めることが仕事に加わる

採用の各工程をAIに任せられるようになるほど、どの業務をAIに任せ、どの判断を人が持つかを決めることが、採用担当者の仕事に加わります。前述の「導入判断とツールの選び方」の見極めと、法規制の動向を定期的に見直すことが、これからのAI採用の運用になります。

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。

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）
• 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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