2025年7月、パーソルホールディングスは「パーソルグループAI基本方針（以下、AI基本方針）」を公開しました。策定から約1年が経過し、グループ内におけるAI活用はどのように変化してきたのでしょうか。

本方針の策定に携わり、現在はAIガバナンスの推進担当である岩崎に、これまでの歩みを振り返りつつ、新たに見えてきた課題やその解決に向けた取り組み、今後の展望などについて話を聞きました。

「本当に必要？」から始まった、AI基本方針策定の道のり

AI基本方針を策定した背景を教えてください。

総務省と経済産業省が公表した「AI事業者ガイドライン」がひとつの契機になりました。

AIが業務効率化の手段にとどまらず、経営戦略の実現に欠かせない要素になっていくとすれば、ガバナンス担当者など一部の有識な社員だけがAIの適切な利活用を理解していればよいという状況ではなくなります。

また、AIは従来のITとは異なり、精度や挙動が変化しうるため、幅広い論点を継続的に見て再考していく必要があります。お客さまからの信頼を勝ち取るには、AIに対する基本的なスタンスや向き合い方についてグループ全社で認識を合わせるべきだという議論から、AI基本方針の策定に至りました。

当時、社内の反応はいかがでしたか？

当時はいまほど他社事例がなく、お客さまからAI活用について問われることもほとんどありませんでした。そのため、社内でも「本当に必要なのか」「今取り組む必要があるのか」という声もありましたね。「ガバナンス」という言葉に対して、現場から警戒感を持たれることも多かったように感じます。

策定時を振り返ると、どのような点に苦労がありましたか？

最も難しかったのは、グループ各社の事業特性を踏まえながら、全社が納得できる文言にまとめることです。

パーソルグループは、人材派遣や人材紹介といった中核事業のほかにも、BPOやソフトウェア開発など、多様な事業を展開しています。人材派遣や人材紹介は、求職者個人との接点が強い一方、BPOなどの請負事業は企業向けサービスが中心です。そのため総論では賛同を得られても、各論になると「この表現では伝わりにくい」「自社の事業実態にはそぐわない」といった意見が寄せられていました。

また、社外の法律や倫理に詳しい弁護士や大学の研究者の方々から助言をいただいたり、「EU AI Act」や米国国立標準技術研究所(NIST)の「AI Risk Management Framework」、内閣府の「人間中心のAI社会原則」、AI事業者ガイドラインなども参考にしながら検討を重ねました。

半年以上をかけて条文を固め、2025年7月1日ようやく公開にこぎつけました。改稿は6回以上におよんだと思います。

策定にあたって重視したことは何ですか？

AI活用においては、当初から「人間中心」の考え方を大切にしてきました。

AI活用にはまだ明確な正解がない領域も多いからこそ、人が責任を持って判断することを前提に、安全性を確保しながらAIの可能性を最大限に引き出す。その両立を目指すことが策定において最も重視しました。

AI基本方針とともに進めたルール・ガイドラインの策定

AI基本方針を実際に機能させるための取り組みについても聞かせてください。

AI基本方針は策定しただけでは意味がありません。その志を実際の事業や業務に落とし込むには、AIプロダクトやAIサービスを企画する際に、リスクを確認・評価し、適切な対策を講じる仕組みが必要です。

そこで、AI基本方針の策定と並行して、推進体制の整備とAIレビュ―ガイドラインの策定を進めました。グループ各社と協議を重ねながら運用ルールを定め、合意形成を図ったうえで運用を開始しました。

AIガバナンスはクルマの「ハンドル」のようなものだと思います。物事を前に進めるにはアクセルが必要ですが、アクセル操作だけでは目的地にたどり着けません。私たちの役割は、業務の各所に潜むリスクを明らかにしながらAI活用を安全かつ迅速に実現するためのハンドリングを支援することにあると考えています。

推進体制の整備とガイドラインの策定において大変だったことはありますか？

苦労したのは、グループ共通のルールとして定めるべき領域と、各社の判断に委ねる領域の線引きです。また、リスクの大きさに応じた判断基準をどのように整理するかにも時間を要しました。

特に後者については、例えば社内業務の効率化のためにAIを利用するケースと、お客さま向けのプロダクトやサービスへAIを組み込むケースとでは、求められる管理レベルが大きく異なります。

そのため※リスク分類を4つの評価基準で判断し、1つでも該当すれば高リスク案件として審査対象。それ以外については活用を後押しする仕組みに整理しました。グループ統一基準に基づく審査は各社が主体的に実施し、私たちはルールやガイドラインを「リビングドキュメント」と位置付けながら、技術や法規制の変化に合わせて継続的にアップデートしています

※：リスク分類（①利活用目的そのものが高リスクか〔人の評価・採用・異動など〕／②AIの出力結果を社外に提供するか／③アルゴリズムやプロンプト等のロジック開発を委託するか／④グループ全体に提供するサービスで使うか。ひとつでも該当すれば高リスク）

約1年で変化したAI活用の中身と、新たに浮上した課題

AI基本方針の公開から約1年。グループのAI活用はどう変化しましたか？

社内業務での活用はこの1年で急速に広がりました。
そして今後は、事業に直接貢献するようなプロダクトやサービスへのAI実装が増える見込みです。すでにAI面接サービスや、求職者と求人企業のマッチングをAIで行うサービスなど、社外向けの活用も始まってきています。

対外的なプロダクトへの実装が動き出したことで、明確になった課題はありますか？

AIの活用方法が高度になるにつれて、バイアスをどう評価し、どのような対策を講じるべきかが、より重要な課題になっています。

また、AI基本方針の前文には「AIを活用する際は『人間中心の考え方』に基づき、人がすべきこと・AIに任せることを責任を持って判断します」という一文が掲げられています。当初は基本的な考え方として示したものでしたが、実際にAIを事業へ実装する段階になると、この考え方がより具体的かつ重みを持って問われるようになった印象です。

これまでは「人が必ず最終確認を行う」ことで、一定のリスクを下げる運用が中心でしたが、AIの活用が広がるなかですべてを人の確認に依存した仕組みには限界があります。AI活用を軸とした競争力向上や事業変革を推進するためには、「どこまでを人が担い、どこからAIに委ねるのか」を改めて整理していく必要があると考えています。

AIに判断を委ねる範囲が広がるとリスクも高まります。どう対処していくべきでしょうか？

今後、AIが自律的にデータを更新したり、AIエージェントがAIエージェントをつくったりするようになると、その管理は現在よりもはるかに複雑になるのは明らかです。そのため、誰が、いつ、どのような目的でAIを作成したのか、どのデータやシステムにアクセスする権限を持っているのか、実際にどのような処理を行ったのかを把握できる仕組みも必要になります。作成者や利用目的、付与された権限、操作履歴などを継続的に記録・確認し、意図しないアクセスや処理があった場合に検知・対応できる環境の整備について、検討を進めています。

AI基本方針やAIリスクの考え方、AIレビュ―ガイドラインの見直しについてはいかがですか？

2026年3月に「AI事業者ガイドライン」の第1.2版が公表され、内容を確認したところ、今回はAI基本方針の変更は不要と判断しましたが、今後、大幅な改定があれば見直しを図るつもりです。
一方、AIリスクの考え方やAIレビュ―ガイドラインなどについては、活用の進捗や新たな課題に合わせて定期的に改訂しています。

ルールやガイドラインについては、この1年でどのように改訂されましたか？

この1年では、従来のチェックシートを見直し、企画・要件定義段階に加えて、案件のリスクや特性に応じて開発時やリリース後に確認すべき事項を充実させました。各段階で見るべきポイントを整理することで、より実務に即した確認ができるようにしています。
また、今後見直しを予定しているものもあります。たとえば、AIを利用して制作した営業資料や提案資料は、ハルシネーションによる誤情報の混入を考慮し、現在は高リスク案件に分類しています。一方で、AIの活用や理解が進んだことで「人が確認するのは当然であり、そのまま渡すことはない」という認識が根付いてきたことから、リスク分類を見直すことを検討しています。
今後もAIの活用方法の高度化に合わせて、継続して改訂していきます。

本格化するAI時代を見据え、次に目指すガバナンスの姿

高度なAIガバナンスを実現するうえで、重視すべき観点は何だと思いますか？

AIガバナンスでは、個人情報、著作権、説明責任、公平性といった幅広い領域に関わりますが、とりわけ採用や転職、異動といった、人の人生に大きな影響を与える領域でAIを活用する場合は、AIの判断が適切か、不当なバイアスがないかをモニタリングし、妥当性を検証できる体制と環境を整えなければなりません。また、判断の根拠や責任の所在を明確にできること、最終的な判断に人が適切に関与できる設計になっていることも重要だと思います。

適切なAI活用を進めるうえで難しさを感じることはありますか？

現在、EU AI Actや、職業安定法、労働基準法など国内外のさまざまな法規制を横断的に踏まえ、採用や人材マッチングのアルゴリズムに使用するデータの利用基準を整理していますが、法律で規制されていなくても、アルゴリズムに用いるべきではないデータや、公平性の観点から利用を慎重に判断すべきデータもあります。

グレーゾーンに属するデータを一律で利用禁止にするのもひとつの手かもしれませんが、利用するには利用するだけの理由があるはずです。現実感的で実効性のあるルールを定めるには、現場の実態を把握しながら理想と現実の間にあるギャップを埋めていく作業が必要であり、その難しさを日々実感しています。

今後、とくに力を入れたい取り組みは何ですか？

今後、AI活用をさらに広げていくためには、現場がそれぞれの業務の中で注意すべき点に気づき、適切に判断できることが重要です。そのためには、一人ひとりのAIリテラシーを高めていく必要があります。

現状は、現場の審査担当者や、高リスク案件を申請する人事部門、人材マッチングを担う事業部門などには勉強会を実施していますが今後はそれでは不十分だと感じています。組織全体のAIリテラシーの底上げに資する取り組みを強化したいと思っています。

AIガバナンス担当としての目標を聞かせてください。

当面は、評価項目や判断基準そのものを最新の法規制や技術動向に合わせて見直しながら、先端のAI技術を安心して事業に取り込める環境を整えていきます。同時に、利用に注意が必要なデータやAI活用上の留意点を現場が理解し、自ら適切に判断してAIを活用できる状態にしたいと考えています。

目指しているのは、私たちのようなAIガバナンス担当がいなくても、自律的かつ健全なAI活用を可能にすることですね。究極の目標は、私たちAIガバナンス室が不要になるレベルまで、パーソルグループ全体のAIリテラシーを高めることだと考えています。

取材・文＝武田敏則（グレタケ）／撮影＝山口修司（ファーストブリッジ）
※所属組織および取材内容は2026年9月時点の情報です。
※略歴内の情報は2026年9月時点での内容です。