世界のAI×採用最前線——書類選考はどう変わったか【2026年版】

書類選考にAIを使う企業は、米国ですでに8割を超えています（ResumeBuilder、2024年10月調査）。数年前までは一部の先進企業の取り組みだったAIによる書類選考は、いまや主流になりつつあります。

背景には、いくつかの要因が重なっています。求人への応募数が増加傾向にあること、候補者側も生成AIで応募書類を作成するケースが増えていること、そして何より、AIによる経歴照合が人手より効率的だと考える企業が増えたことです。

ただし、応募が増えること自体は、本来ネガティブな話ではありません。応募の母集団が広がることは、良い候補者に出会える可能性が高まるという意味で、企業にとっては機会でもあります。本当の論点は「増えた応募を、質を落とさずに選別しきれるか」という選別能力の側にあります。

本記事では、この書類選考がAIによってどう変わりつつあるのか、海外の調査データや規制動向をもとに整理します。あわせて、これらの動向から日本の採用現場が今のうちに押さえておくべきポイントも解説します。

💡 この記事の要点（TL;DR） • 企業側の実態: 米国では企業の51%が採用プロセスにAIを導入済み（2025年見込みで68%）。うち82%が「書類選考」にAIを使っており、AI活用の中でも最も普及している用途です（ResumeBuilder調査） • 候補者側の実態: Forbesが報じたHireVueの調査（採用AIベンダー自身の発表のため参考値）では、候補者の約75%が応募書類の作成にAIを使用。企業側の67%が「AIが生成した応募書類が採用活動を混乱させている」と回答しています • 応募数増加の背景は一枚岩ではない: 米国では求人1件あたりの応募数が2022年と比べて増えているとの報道がありますが、これは1メディアの報道が引用する分析であり、AI活用だけが原因と断定できるものではありません。景気動向や求人数の変化など、他の要因も絡んでいる可能性があります • 公平性の課題: ワシントン大学の2024年の研究では、AIによる書類選考が特定の属性の名前を持つ候補者を系統的に優遇する傾向が確認されました • 規制の広がり: ニューヨーク市、EU、米イリノイ州などで、AI採用ツールに対する監査・説明義務を求める法規制が進んでいます • 日本への示唆: 精度だけでなく「何を基準に、どう選別しているか」を説明できる体制づくりが、今後の採用現場に求められます

• • 企業側の実態: 米国では企業の51%が採用プロセスにAIを導入済み（2025年見込みで68%）。うち82%が「書類選考」にAIを使っており、AI活用の中でも最も普及している用途です（ResumeBuilder調査）
• • 候補者側の実態: Forbesが報じたHireVueの調査（採用AIベンダー自身の発表のため参考値）では、候補者の約75%が応募書類の作成にAIを使用。企業側の67%が「AIが生成した応募書類が採用活動を混乱させている」と回答しています
• • 応募数増加の背景は一枚岩ではない: 米国では求人1件あたりの応募数が2022年と比べて増えているとの報道がありますが、これは1メディアの報道が引用する分析であり、AI活用だけが原因と断定できるものではありません。景気動向や求人数の変化など、他の要因も絡んでいる可能性があります
• • 公平性の課題: ワシントン大学の2024年の研究では、AIによる書類選考が特定の属性の名前を持つ候補者を系統的に優遇する傾向が確認されました
• • 規制の広がり: ニューヨーク市、EU、米イリノイ州などで、AI採用ツールに対する監査・説明義務を求める法規制が進んでいます
• • 日本への示唆: 精度だけでなく「何を基準に、どう選別しているか」を説明できる体制づくりが、今後の採用現場に求められます

世界の採用現場で何が起きているか

まず、企業が採用活動のどこにAIを使っているのか、全体像を数字で押さえておきましょう。

米国人材マネジメント協会（SHRM）が2025年12月に人事担当者1,722名を対象に実施した調査によれば、組織の39%がすでに人事業務にAIを導入しており、2026年末までに46%に達すると見込まれています。人事業務の中でも「採用・リクルーティング」は、AIが最も多く使われている領域（27%）です。

採用支援サービスを提供するResumeBuilder社が2024年10月に企業の意思決定者948名を対象に行った調査では、より踏み込んだ実態が見えてきます。

出典: ResumeBuilder.com「7 in 10 Companies Will Use AI in the Hiring Process in 2025」（2024年10月22日）

この調査で特に注目すべきは、「書類選考」がAI活用の中でも突出して高い割合を占めている点です。面接評価や候補者への返信文作成など、他のAI活用用途と比べても、書類選考は最も早くAI化が進んだ領域だと言えます。

一方で、同じ調査に回答した企業の多くが「AIによる選考にはバイアス（偏り）のリスクがある」とも認識しています。普及の速さと、リスクへの懸念が同時に存在している——これが2026年時点の世界の採用現場の実態です。

書類選考はどう変わったか——「読む」から「照合する」へ

従来の書類選考は、採用担当者が一件ずつ職務経歴書に目を通し、経験やスキルを確認する作業でした。応募が数十件程度であれば、この方法でも対応できます。

Forbesの報道（2026年7月、NYU Tandonの分析を引用）によれば、米国では1求人あたりの応募数が2022年と比較して増加傾向にあるとされています。ただし、これは1つのメディア報道に基づく数字であり、増加の要因を生成AIの普及だけに求めるのは早計です。求人数そのものの減少や、景気動向による転職市場の変化など、複数の要因が重なっている可能性があります。

その上で言えるのは、応募数が一定の水準を超えると、一件ずつ丁寧に読むという従来の書類選考のやり方には限界が生じるということです。これは応募が増えること自体が問題だという意味ではなく、応募という「機会の広がり」に、選別という「処理能力」が追いついていないという、運用上のギャップの話です。

このギャップを埋める形で広がったのが、応募者管理システム（ATS: Applicant Tracking System）にAIによるスコアリング機能を組み込む方法です。求人要件と職務経歴書の記載内容を照合し、マッチ度をスコアや順位で示す。採用担当者は「読む」のではなく、AIが出した「照合結果を確認する」という役割に変わりつつあります。

つまり、書類選考の変化とは、単に選考が速くなったということではありません。選考の主体が「人が読んで判断する」から「AIが照合し、人が確認する」へと移ったということです。この移行が、次に述べる候補者側の変化とも密接に関係しています。

候補者側もAIを使う「AI対AI」という見方

書類選考の変化を語る上で欠かせないのが、候補者側の行動変化です。

ResumeBuilder社が2023年3月に人事担当者1,000名を対象に行った調査では、ChatGPTが書いた3通の志望動機のうち、すべてを正しく「AI生成」だと見抜けた人事担当者はわずか18%でした。実に91%が「AIが生成した応募書類を受け取ったことがある」と回答しており、なかでも志望動機（カバーレター）でその傾向が最も強く見られました（80%）。

この傾向は2026年にかけてさらに広がっています。Forbesが2026年7月に報じたHireVueの調査によれば、候補者の約75%が応募書類の作成にAIを使用していると回答しています。同じ調査では、候補者の63%が「AIによる面接」を経験したと回答し、38%が「AI面接の体験が悪かったために選考を辞退した」とも答えています。

なお、HireVueはAI面接・採用ツールを提供するベンダー自身であり、この数値は同社が自社調査として発表したものをForbesが引用した形です。第三者機関による検証を経た数値ではないため、規模感を掴む参考情報として捉えるのが妥当です。

一方、企業側の受け止めも厳しいものです。同じくForbesの報道（2026年3月）では、人事担当者の67%が「AIが生成した応募書類が採用活動を混乱させている」と回答しています。

Forbesはこうした状況を「Hiring is now AI vs AI（採用はもはやAI対AIだ）」と表現しました。これは同記事を書いた記者による論評であり、業界内で確立した共通認識というわけではない点には注意が必要です。とはいえ、同記事ではGreenhouse社CEOのDaniel Chait氏やAdecco社CEOのDenis Machuel氏もこの構図の広がりに言及しており、無視できない見立てではあります。技術系の面接についても、IEEE Spectrumが同様に「技術面接がAIの軍拡競争になっている」と報じており、書類選考に限らず、採用プロセス全体でAI活用が双方向に広がりつつある状況がうかがえます。

精度と公平性の課題——AIは本当に「フェア」なのか

普及が進む一方で、AIによる書類選考には無視できない課題も指摘されています。

最も広く知られている事例は、2018年にReuters（ロイター）が報じたAmazonのケースです。同社が開発していたAI採用ツールが、女性の応募者を組織的に低く評価する傾向を示したため、実運用に至らず開発が中止されました。

この問題は過去の話ではありません。ワシントン大学のKyra Wilson氏とAylin Caliskan氏が2024年に発表した査読付き研究（AAAI/ACM AIES学会）では、3種類のオープンソース大規模言語モデルを使い、約500通の職務経歴書と500件の求人票の組み合わせ（9職種、300万通り以上）でAIによる評価を検証しました。

その結果、白人に多い名前を持つ候補者が85%の確率で優遇される傾向が確認されました。特に、黒人男性に多い名前を持つ候補者は、属性を組み合わせた比較のほぼすべてで最も低く評価されていました。

AIは「人間のような主観」を持たないため公平だと思われがちですが、実際には学習データに含まれる過去の採用傾向や社会的な偏りを、そのまま引き継いでしまうリスクがあります。この点が、次に述べる規制強化の背景になっています。

各国で進む規制の動き

書類選考を含む採用AIの普及に対し、各国・各地域では法規制の整備が進んでいます。

ニューヨーク州監査局（Office of the State Comptroller）が2025年12月に公表した監査報告書では、Local Law 144の運用実態にも触れています。2023年7月から2025年6月の期間で検証したところ、制度に関する市民からの問い合わせの75%が担当部署に正しく取り次がれておらず、「執行体制が機能していない」と指摘されました。制度自体は先進的でも、実効性の確保には課題が残っていることがわかります。

EUのAI Actでは、採用・候補者選抜に使うAIをAnnex III（附属書III）で「高リスクAI」に分類しています。当初の適用開始時期は2026年8月とされていましたが、2025年11月に提出された規制見直し案（Digital Omnibus）では、2027年12月への延期が提案されています。本記事執筆時点でこの見直し案は正式採択されておらず、今後の動向を注視する必要があります。

規制の詳細は国・地域によって異なりますが、共通しているのは「AIが何を基準に選考しているかを説明できる状態」を企業に求めている点です。

日本の採用現場は何を学ぶべきか

ここまで海外の動向を見てきましたが、日本の採用現場にとっての示唆は何でしょうか。

本記事で紹介した調査は米国・欧州を中心としたものであり、日本国内で同水準の規模・粒度で書類選考のAI活用実態を調べた調査は、今回の調査範囲では見当たりませんでした。ただし、日本の採用現場からも、書類選考そのものに関する実務者の声はあります。エンジニア採用を専門に手がける実務者は、「応募が増えるほど書類選考には多くの時間がかかり、その質は担当者ごとのスキルのばらつきに大きく左右される」と指摘しています。触れたことのない職種を担当すると経歴書の見極めに判断ミスが増え、求人要件とずれた候補者が後工程に送られてしまう——属人性の高さは、日本の採用現場でも共通する構造的な課題です。実際、書類選考の通過率を定点観測し、想定との乖離が生じた際に原因を分析するオペレーションを組んでいる採用現場もあり、「基準を数値で管理し、ずれを可視化する」という姿勢自体が、AIによる書類選考を導入する際の前提条件になると考えられます。

この前提を踏まえた上で、海外の動向から読み取れる示唆を3点に整理します。

1. 応募数の増加は「問題」ではなく「機会と課題の両面」で捉える

応募が増えること自体は、候補者プールが広がるという意味で歓迎すべき変化です。海外で語られる「応募急増への対応」も、応募を減らす方向ではなく、増えた母集団から良い候補者を取りこぼさずに選別する方向で議論されています。日本でも生成AIによる応募書類作成が広がれば、同様の局面を迎える可能性があります。その際に問うべきは「応募が多すぎる」ではなく「今の選考体制で、良い候補者を見逃さずに選べているか」です。

2. 精度が上がっても、公平性の点検は別途必要

ワシントン大学の2024年の研究が示した「AIが特定の属性を優遇する」という問題は、特定の国や言語モデルに限った話ではありません。日本語の職務経歴書・求人票を扱うAIであっても、学習データに起因する偏りが生じる可能性は同様に存在します。導入前に「どのような属性で結果が偏っていないか」を点検する視点を持つことが望まれます。

3. 規制がなくても、説明責任は先に整えておく価値がある

ニューヨーク市やEUの規制は、いずれも「AIが何を基準に選考したかを説明できること」を企業に求めています。日本には現時点でこれに相当する法規制はありませんが、海外の規制動向は数年先に他国へ波及することが少なくありません。規制が整う前から、選考基準を自社の言葉で説明できる状態を整えておくことは、将来の対応コストを下げることにもつながります。

この「基準を説明できる状態を保つ」という考え方は、AI活用を人事評価に組み込む際の視点とも共通しています。詳しくは「AI時代の人事評価制度」でも整理しています。

よくある質問

Q. 世界の企業はどのくらい書類選考にAIを使っていますか？

ResumeBuilder社の2024年10月調査では、企業の82%が書類選考にAIを使用していると回答しており、2025年には83%に達すると見込まれています。採用プロセス全体でAIを使う企業の割合（51%→68%）よりも高い水準です。

Q. 候補者側もAIを使って応募書類を作っているのですか？

はい。Forbesが報じたHireVueの調査（採用AIベンダー自身の発表のため参考値）では、候補者の約75%が応募書類の作成にAIを使用していると回答しています。2023年のResumeBuilder調査でも、人事担当者の91%が「AIが生成した応募書類を受け取ったことがある」と回答していました。

Q. 応募数が増えているのは本当ですか？AIが原因ですか？

Forbes（2026年7月）の報道では、米国で求人1件あたりの応募数が2022年と比べて増加傾向にあるとされています。ただし1メディアの報道に基づく数字であり、増加の要因を生成AIの普及だけに断定できるものではありません。求人数の変化や景気動向など、他の要因も影響している可能性があります。

Q. AIによる書類選考は公平だと言えますか？

現時点では課題が残ります。ワシントン大学の2024年の査読付き研究では、AIによる書類選考が特定の属性を持つ名前の候補者を系統的に優遇する傾向が確認されています。精度の高さと公平性は別軸で評価する必要があります。

Q. AI採用ツールに関する規制はどう進んでいますか？

ニューヨーク市のLocal Law 144（バイアス監査の義務化）、EUのAI Act（採用AIを高リスクAIに分類）、米イリノイ州のAI Video Interview Act改正など、各国・地域で説明責任を求める規制が進んでいます。ただし制度によって施行状況や執行体制には差があります。

Q. 日本企業もAIによる書類選考を導入すべきですか？

導入自体を否定するものではありませんが、精度だけでなく「どのような基準で選考しているか」を説明できる体制を同時に整えることが重要です。海外の規制動向や公平性に関する研究は、その体制づくりの参考になります。

まとめ

世界の採用現場では、書類選考へのAI活用が急速に広がっています。背景には、応募数の増加や候補者側のAI活用など複数の要因がありますが、応募が増えること自体は本来、候補者プールが広がるという機会でもあります。問われているのは、増えた応募から良い候補者を取りこぼさずに選び切れるかという、選別能力の側です。

その一方で、精度の向上と公平性の確保は別の課題として残っています。海外で進む規制の動きは、この課題への対応を企業に求めるものです。日本の採用現場においても、AI活用の効率だけでなく、選考基準を説明できる体制づくりが今後の論点になっていくと考えられます。

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参考文献、資料

• ResumeBuilder.com「7 in 10 Companies Will Use AI in the Hiring Process in 2025, Despite Most Saying It’s Biased」（2024年10月22日、n=948）: https://www.resumebuilder.com/7-in-10-companies-will-use-ai-in-the-hiring-process-in-2025-despite-most-saying-its-biased/
• SHRM「The State of AI in HR 2026」（2025年12月調査、n=1,722）: https://www.shrm.org/topics-tools/research/state-of-ai-hr-2026/full-report
• ResumeBuilder.com「82% of Hiring Managers Unable to Identify Cover Letters Written by ChatGPT」（2023年3月27日、n=1,000）: https://www.resumebuilder.com/82-of-hiring-managers-unable-to-identify-cover-letters-written-by-chatgpt/
• Forbes（Rachel Wells）「Hiring Is Now AI Vs AI. What Happens When Humans Are Engineered Out?」（2026年7月17日）: https://www.forbes.com/sites/rachelwells/2026/07/17/hiring-is-now-ai-vs-ai-what-happens-when-humans-are-engineered-out/
• Forbes（Rachel Wells）「AI Resumes Are Sabotaging The Hiring Process, 67% Of Managers Reveal」（2026年3月18日）: https://www.forbes.com/sites/rachelwells/2026/03/18/ai-resumes-are-sabotaging-the-hiring-process-67-of-managers-reveal/
• IEEE Spectrum「AI in Hiring Turns Technical Interviews into Arms Race」: https://spectrum.ieee.org/technical-interview-ai-arms-race
• Reuters（Jeffrey Dastin）「Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women」（2018年10月10日）: https://www.reuters.com/article/us-amazon-com-jobs-automationinsight/amazon-scraps-secret-ai-recruiting-tool-that-showed-bias-against-women-idUSKCN1MK08G
• Kyra Wilson, Aylin Caliskan「Gender, Race, and Intersectional Bias in Resume Screening via Language Model Retrieval」AAAI/ACM AIES 2024（ワシントン大学、査読付き）: https://ojs.aaai.org/index.php/AIES/article/view/31748
• UW News「AI overwhelmingly prefers white and male job candidates in new test of resume-screening bias」（2024年10月31日）: https://www.washington.edu/news/2024/10/31/ai-bias-resume-screening-race-gender/
• New York State Office of the State Comptroller「Enforcement of Local Law 144 (Automated Employment Decision Tools)」監査報告（2025年12月2日）: https://www.osc.ny.gov/state-agencies/audits/2025/12/02/enforcement-local-law-144-automated-employment-decision-tools
• EU AI Act（Regulation (EU) 2024/1689）Annex III: https://artificialintelligenceact.eu/annex/3/
• Duane Morris「Illinois Enacts Artificial Intelligence Law Focused on Employment Practices」（2024年8月）: https://www.duanemorris.com/alerts/illinois_enacts_artificial_intelligence_law_focused_employment_practices_0824.html

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