第5章: オファー・内定と採用の法律 — 公正な採用選考とAI規制

採用は「自由」ではない

選考を通過した候補者に内定を出し、入社してもらう——この最終フェーズには、エンジニアが見落としがちな法律とルールの層が存在します。 「誰を採用するかは企業の自由」と思われがちですが、実際には公正性を担保するための法規制が幾重にも関わっています。 そして近年は、AI採用という新領域に対して、世界各国で新しい規制が生まれています。

内定の法的性質 — 「内定」は契約である

日本の採用で特徴的なのが「内定」の存在です。多くの人は内定を「採用しますという口約束」と捉えていますが、 法的にはもっと重い意味を持ちます。最高裁の大日本印刷事件（最二小判 昭和54年=1979年7月20日）は、 採用内定の通知により「始期付解約権留保付労働契約」が成立すると判示しました。

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  A[採用内定の通知] --> B[始期付解約権留保付\n労働契約が成立]
  B --> C[始期付\n入社日という就労の始期がある]
  B --> D[解約権留保付\n一定の取消事由があれば\n会社が解約できる権利を留保]
  D --> E[内定取消は\n解雇に準じた制限を受ける]
  E --> F[客観的に合理的で\n社会通念上相当な理由が必要\nなければ解約権の濫用で無効]

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ここから導かれる実務上きわめて重要な帰結が、内定取消の制限です。 内定は労働契約の成立なので、その取消は解雇に準じた制限を受けます。 すなわち、内定取消が客観的に合理的な理由を欠き、社会通念上相当として是認できない場合は、解約権の濫用として無効になりえます。 一方的な内定取消は損害賠償の対象にもなりえます。「内定を出したが、やっぱりなかったことに」は、法的に簡単には許されないのです。

公正な採用選考 — 何を聞いてはいけないか

採用選考は本人の適性・能力のみを基準とすべき、というのが厚生労働省「公正な採用選考をめざして」の基本理念です。 憲法第14条（法の下の平等）を踏まえ、以下の2類型に関する事項は採用基準にせず、把握・質問もしないことが求められます。

面接で場を和ませようと「ご実家はどちら？」「ご家族は何をされている？」と聞くのは、(a)に抵触する典型例です。 悪意がなくても、本人に責任のない事項を採用判断に持ち込むことは公正な選考に反します。 また、合理性のない身元調査や健康診断も避けるべきとされています。

採用に関わる主要法令

公正な採用選考の理念を、具体的に支える法令群があります（日本、2026年6月時点）。

AI採用の規制 — 世界の最前線

履歴書の自動スクリーニングやAI面接が広がる中、AIによる採用判断に対する規制が世界で整備されつつあります。 主要論点は、過去データの偏りを再生産する統計的バイアス、判断根拠が不透明な説明責任、そして候補者への告知と人間による監督です。

EU AI Actは、採用・選考に使うAI（求人広告のターゲティング配信、応募書類の分析・フィルタリング、候補者評価など）を高リスクに分類し、 雇用主に人間による監督・候補者への透明性確保・労働者への通知などの義務を課します。 NYC Local Law 144は、自動採用判断ツール（AEDT）に対し、独立したバイアス監査・結果の公表・候補者への事前通知（10営業日前）を義務づけ、違反には罰則があります。

エンジニア視点: 公平性は「あとから足せない」非機能要件

本章のまとめと次章へ

日本の内定は「始期付解約権留保付労働契約」であり、その取消は解雇に準じた厳しい制限を受けます。 採用には職業安定法・男女雇用機会均等法・個人情報保護法など多数の法令が関わり、 厚労省「公正な採用選考」は本人に責任のない事項や本来自由であるべき事項を採用基準にしないことを求めます。 AI採用にはEU AI ActやNYC Local Law 144といった新しい規制が生まれ、既存法もAIに及びます。 公平性と説明可能性は、エンジニアにとって設計段階から織り込むべき要件です。

ここまでで採用ファネルの全ステージを一巡しました。では、この一連のプロセスをどう数値で捉え、改善していくのでしょうか。 第6章では、採用のKPI設計とファネル分析——エンジニアが最も力を発揮できる領域に踏み込みます。