必要な人に、必要な範囲だけ。
人事担当者、部門責任者、経営者で閲覧できる情報を分け、役割ごとの範囲を先に決めます。異動や退職があったときの変更担当と手続きも規程に記載。誰がいつ情報を閲覧・変更したかを記録し、定期的に見直せる状態にします。
役割別閲覧範囲を分ける
操作履歴閲覧・変更を記録
定期点検権限の変更を確認
Maruyama AI｜人事AIガバナンス
便利さより先に、決めておくこと。
人事データは慎重に扱う情報です。安全性・公平性・透明性を、誰が何を見て、誰が決めるのかという運用ルールから考えます。
役割を決める
根拠を確かめる
人が判断する
運用ルールの4つの柱
自社の規程に照らして、まず確認したい論点をまとめました。タブを選ぶと各項目の考え方を確認できます。
少人数の集計は、特定リスクから考える。
部署の人数が少ないと、名前を外しただけでは個人が推測されることがあります。集計を表示する最小人数や対象期間は、自社の規模と利用目的に合わせて定めます。条件を満たさない場合は表示を抑えたり、複数部署をまとめたりする方法を検討します。
集計単位部署・期間を設定
少人数表示抑制を検討
再識別推測リスクを点検
予測の根拠と、使える範囲を示す。
予測結果だけを見て結論を出さないために、画面上で根拠となる指標や対象期間を確かめられることが大切です。データの不足や結果の限界も共有し、現場の状況と照らし合わせます。人事AIの説明方法は、導入前に実際の画面と運用条件で確認してください。
指標予測の根拠を確認
対象期間分析範囲を明示
限界不足情報も共有
AIは判断材料を提示する役割です。
採用可否、評価、配置、処遇を決めるのは人と組織です。予測結果は、面談や現場での観察をどこから始めるか考える材料として使います。解釈に迷った場合の相談先と記録方法も決め、結果だけで不利益な扱いをしない運用方針を明文化します。
AI分析と参考情報を提示
担当者本人・現場の状況を確認
組織最終判断の責任を担う
データを守る具体的な措置
技術面だけでなく、契約や日々の運用も確認します。提供条件と自社規程の両方を導入前に照合してください。
通信と保存データ
通信時の暗号化、保存データの保護方法、利用する環境と対象範囲を確認します。機密区分に応じた取り扱いを社内規程と照らします。
導入前・仕様変更時に確認操作履歴と点検
閲覧や変更の記録対象、確認できる担当者、保管期間を確認します。定期点検の担当と、想定外の操作を見つけた場合の連絡手順も決めます。
定期確認の担当を設定委託先と再委託
データを扱う委託先、再委託の条件、事故時の通知方法を契約書や説明資料で確かめます。責任範囲と問い合わせ先を記録に残します。
契約前・契約更新時に確認保存期間と削除
利用目的に必要な保存期間を決め、終了時の削除方法と完了確認の手順を確認します。バックアップを含む取り扱いも事前に照合します。
利用開始前に決定AIが決めないこと
予測結果をそのまま処遇に結びつけない。人事AIガバナンスの土台は、この責任分界です。
AIが提示するもの
データに基づく傾向や、確認を始めるための手がかりです。出力された予測には前提と限界があり、個人の事情をすべて表すものではありません。
人が担うもの
面談や現場での確認を行い、本人の状況と組織の規程に照らして判断します。採用、評価、配置、処遇の最終判断は、担当者と組織が担います。
公平性は運用の点検から
属性や部署によって予測の偏りが生じていないかを確認し、気になる結果が出たときの相談・見直し手順を決めておきます。
導入前に仕様を照合する
個人情報保護や社内規程で求める条件は組織ごとに異なります。実際の契約条件、データの流れ、権限設定を一つずつ確認してください。
導入前に確認したい項目をお伝えします
社内規程との照合に必要な論点をお知らせください。個人を特定できる情報や、実際の従業員データは入力しないでください。
お電話でのご相談 +81 6-0130-54494
メールでのお問い合わせ info@maruyama-ai.jp