本記事では、人事・労務業務でのAI任せに注意が必要な理由や起こしやすいトラブル、企業が取るべき対策を社労士（社会保険労務士）の視点で解説します。
人事・労務業務での「AI任せ」に注意が必要な理由
AIを活用することで、業務を効率的かつスピーディーに進められるため、人事・労務業務でも活用が進んでいます。
しかし、AIの特性を理解しないまま、判断や出力をそのまま使ったり、情報を十分な確認なく入力したりする「AI任せ」は、次の理由から慎重な扱いが求められます。
判断の不透明さ
AIがどのような根拠や基準で判断したのかを、人が完全に把握することは難しい場合があります。そのため、採用選考や人事評価でAIの出力をそのまま使うと、誤りや偏りに気づけないまま不適切な判断をしてしまうおそれがあります。判断の理由を十分に説明できないことで、従業員や応募者への説明責任という問題を生むこともあるでしょう。
情報漏えいのリスク
給与情報や人事評価、健康情報など、人事・労務業務では機密性の高い情報を扱います。サービスの仕様や契約内容によっては、AIサービスに入力したこうした情報が第三者によって保存・利用される可能性があり、個人情報の不適切な取り扱いにつながるおそれがあります。
AI任せで起こりうる人事・労務トラブル例
人事・労務業務をAI任せにすることで、どのようなトラブルが起こるでしょうか。ここでは、採用選考、労務管理など具体的な場面でのトラブル例を紹介します。
採用選考でのトラブル例
採用選考の公平性は、企業が社会的な信頼を得るために欠かせません。しかし、AIに選考を任せることで、意図せず公平性が損なわれるケースが報告されています。
アマゾン社（アメリカ）では、履歴書を自動でスコアリングし、優秀な人材を効率よく選び出すAI採用システムの開発を進めていました。しかし、女性に関連する単語を含む履歴書が低評価される傾向が確認され、開発計画が中止に至っています。原因は、学習対象期間の過去10年間に寄せられた履歴書の大半が男性からのものだったため、AIがその偏りを「男性を採用するのが望ましい」と学習したことにありました。企業が意図していなくても、AIが過去の傾向をそのまま「正しい判断」として学習してしまう点に注意が必要です。
労務管理でのトラブル例
労務管理の領域では、AIの誤った判断内容をそのまま業務判断に使い、企業が対応を誤ったとして責任を問われる可能性があります。
例えば、勤怠管理では、休憩時間を誤って認識する、時間外労働を適切に検知できないなど、AIの誤判定が生じる可能性があります。こうした誤判定を人間が確認せず、そのまま勤怠管理に反映すると、実際の労働時間を正しく把握できず、未払い残業などの問題につながりかねません。その結果として労働関係法令への違反が生じれば、企業側の責任問題に発展しうるのです。
また、AIはもっともらしい文章を生成する一方で、内容に誤りが含まれることもあります。人事・労務の実務でも、育児休業制度の適用や社会保険料の計算などで、法令や個別の条件に基づく判断をAIの出力だけで行うと、誤った案内や提案につながる可能性があります。
採用・労務管理に共通するトラブル例
外部AIへの入力は、機密情報の流出につながる可能性があります。サービスによっては、AIが学習した情報の削除が困難で、将来別のユーザーの回答に混入するリスクもあります。採用情報や評価情報、健康情報など、人事・労務領域で扱う情報は特に機密性が高いため、取り扱いには細心の注意が必要です。
また、生成AIを使って研修資料や求人広告を作成する場合、既存の著作物に似た表現が意図せず生成されることがあります。著作権侵害が認められれば、使用停止や損害賠償請求に加えて刑事罰の対象となることもあります。
AI活用による人事・労務トラブルを防止する対策
AIを人事・労務業務に活用する際のトラブルを防ぐには、AIの利用そのものを制限するより、AIを安全に使うためのルールと運用体制を整えることが有効です。ここでは、そのために企業が取るべき対策を解説します。
AIは「補助」であり、最終判断は人間が行う
AIが出した結果は、あくまで参考情報として扱い、合否や評価の最終判断は必ず人が行うことが重要です。
採用選考であれば、AIが示した候補者の評価をそのまま採用するのではなく、「本当にこの判断でよいのか」を人が見直し、選考結果の理由を説明できる状態を整えておく必要があります。評価についても同様に、AIの点数だけで判断するのではなく、実際の働き方や役割を踏まえて総合的に判断することが求められます。
AIが出した結果を記録しておく
AIがどのような結果を出したのか、その根拠や判断に使われた情報をあとから確認できるよう記録しておくことが重要です。記録が残っていれば、判断の誤りがあった場合に原因を追跡できるだけでなく、説明を求められた際にも対応しやすくなります。
例えば、採用では選考に用いた基準やAIの判定結果、評価では点数だけでなく評価の根拠、勤怠管理では休憩時間や残業に関するAIの判定結果などを記録するとよいでしょう。
あとから検証・説明できる状態にしておくことで、トラブルの防止や企業の適切な対応につなげられます。
AI利用ルールを周知徹底する
AIの利用を従業員個人の判断に任せると、意図せず不適切な使い方が生じる可能性があります。そのため、企業としてAIの利用ルールを明確に定め、従業員に周知することが重要です。
例えば、履歴書や評価情報、健康診断結果などの個人情報は、企業が契約・承認し、データの取り扱いや安全管理を確認したAIツールに限って入力するルールを設けます。定めたルールは、社内規程やマニュアル形式で明文化しておくと実効性が高まります。
さらに、ルールに違反した場合の対応や、問題が発生した際の報告方法もあらかじめ明確にしておきましょう。
まとめ
AIは人事・労務業務の分野でも効率化に大きく貢献することが期待される一方で、過度なAI任せは重大なトラブルの原因となります。
トラブル防止のためには、AIの利用範囲やツールの取り扱いを社内ルールとして明文化し、従業員に周知することが特に重要です。AI任せにせず、人が最終的に関与する体制を整えることが、トラブルを防ぐ一番の近道となるでしょう。
