＜学会発表＞ 2026年度 人工知能学会全国大会（第40回）に参加・発表しました
2026.06.30
私たちは、ユーザーの皆さまに安心してサービスを使っていただくために、「パーソナルデータ指針」や「リクルートAI活用指針」に基づき、ガバナンスに取り組んでいます。
このたび、その取り組みの一環として、2026年度 人工知能学会全国大会（第40回）に参加し、私たちの研究内容の発表を行うとともに、さまざまな方の発表内容を拝聴しました。
今後も、このような機会を通じて学びを重ね、日々変化する社会からの期待に真摯に向き合いつつ、テクノロジー活用の推進に貢献できるよう、私たちの学びを継続して発信してまいります。
●学会概要
2026年度人工知能学会全国大会（第40回）
・開催日時：2026年6月8日(月)～12日(金)
・開催場所：Gメッセ群馬＋オンライン
●発表内容
「金融与信におけるLLM埋め込み表現の公平性監査：線形プローブによる職業バイアス増幅メカニズムの解明」
山口 伸弘（株式会社リクルート データ＆ＡＩガバナンス室 レスポンシブルテクノロジーユニット レスポンシブルＡＩグループ マネジャー）
本論文は、金融分野でのLLM活用において、学習データに由来する社会的バイアスによる不当な与信拒絶の懸念に対し、「職業属性」が金融リスク評価に与える影響と増幅メカニズムについて検証したものです。
「説明可能フェアネスに向けたフェアネス指標の構造推定と寄与分析」
大原 一輝（株式会社リクルート データ＆ＡＩガバナンス室 レスポンシブルテクノロジーユニット レスポンシブルＡＩグループ）
本論文は、採用選考や融資審査などの領域でAIが用いられる際に重要とされる公平性の監査と説明において、実務で参照される群公平性指標が、指標悪化の要因や指標間の不一致の理由を説明できない課題に対し、サブグループレベルの指標変動を構造的に説明する事後診断フレームワークを提案するものです。
「LLMを用いた採用活動における公平性検証：擬似人格による求人選択バイアス分析」
北原 康佑（株式会社リクルート データ＆ＡＩガバナンス室 レスポンシブルテクノロジーユニット レスポンシブルＡＩグループ）
本論文は、採用活動におけるLLMの公平性の課題を明らかにすることを目的としており、LLMに転職プロセスにおける特定の求職者のキャラクター（擬似人格）を与えると、実社会の性別ステレオタイプを反映する問題について検証したものです。
免責事項：
・プライバシーセンターに掲載している情報は2026年6月30日時点の情報です。最新の状況については逐一反映を行っていきますが、記載内容と齟齬がある場合、現状を優先します。