転職活動で少しでも自分を良く見せるため、履歴書の文章を整える。不要な経歴を削り、応募するポジションに合わせて実績を強調する。

ここまでは、ごく普通の転職対策だ。

しかし今、英国ではさらに踏み込んだ対策を取る中高年の求職者がいる。

「自分の年齢が推測できる情報を消す」のである。

英国でファッションや出版業界などの上級職を経験してきたStacey Duguid氏は、50代になって再び組織で働くことを考え、仕事探しを始めた。

ところが、それまでのキャリアでは仕事探しに大きく苦労したことがなかった彼女が、16カ月にわたり大量の履歴書を送り続けても、返ってくるのは自動返信ばかり。面接にすら進めない状況が続いたという。

そこで彼女が始めたのが、自ら「CVをボトックスする」と表現する方法だった。

履歴書から年齢を連想させる情報を減らし、長すぎる職歴を短くする。古い経歴を削り、「何十年働いてきた人物なのか」が一目では分からないようにする。

皮肉なのは、本来なら強みになるはずの「長い経験」を隠さなければならない点だ。

そして彼女が自身の経験をSNSで発信すると、「自分も同じだ」という女性たちから相次いで反応が寄せられた。

問題は単なる転職難なのか。それともAIを利用した採用システムが、知らないうちに「年齢」と「性別」に結び付いた既存の偏見を再生産しているのだろうか。

400社以上に応募しても、ほとんど反応なし

BBCはこの問題を取材するため、40歳から65歳までの女性60人以上に話を聞いている。

多くは管理職や専門職として長年働いてきた女性だった。

特徴的なのは、「以前なら仕事を探す側ではなかった」という人が少なくないことだ。

49歳のKoeyli Jaluka氏もその一人である。

製造業、企業部門、医療分野などで上級職を経験し、過去10年以上は自ら応募しなくても企業側から声を掛けられることが多かった。

ところが失職後、状況が一変する。

応募した仕事は400件を超えた。それでも企業から具体的な反応が返ってきたケースはごく一部だったという。

「シニアすぎる」と言われることもあった。

本人はこの言葉を、直接「年齢が高すぎる」と言えない企業が使う別の表現ではないかと感じている。

転職コーチから、「履歴書の最初の10年程度のキャリアを削った方がいい」と助言される女性もいるという。

つまり、

経験を増やすことではなく、経験を減らして見せることが就職対策になる。

そんな逆転現象が起き始めている。

52歳のAnna Cowie氏も、広告業界で約30年間働いてきた。しかし、ここ数年は職を得られない状態が続いている。

大手ブランドに関わり、ロンドンの大型再開発プロジェクトにも携わった経験を持つが、現在では何通の履歴書を送ったか分からないほど応募を繰り返しているという。

彼女がむしろ手応えを感じているのは、オンラインで大量応募する方法ではない。

地域イベントなどでボランティア活動を行い、実際の人間とつながることだった。

履歴書の文字列としてではなく、一人の人間として見てもらえるからだ。

この感覚は、現在の採用市場が抱える問題を象徴している。

AIは年齢を入力されなくても「年齢」を推測できる

ここで重要なのは、多くのAI採用サービスが「年齢」や「性別」を直接評価項目に設定しているとは限らない点である。

企業側も、差別を目的にAIを導入しているわけではないだろう。

それでも偏りは発生し得る。

例えば履歴書に、

「25年間の管理職経験」

「1990年代に入社」

「7年間のキャリアブランク」

「20年以上同じ業界で勤務」

といった情報が記載されていれば、年齢そのものがなくても、候補者のおおよその世代を推測することは難しくない。

さらにAIが過去に採用された人物のデータや、インターネット上の大量の情報から「良い候補者」のパターンを学習している場合、社会に存在する偏見まで一緒に取り込む可能性がある。

そこで問題になるのが、

「AIが差別している」のか、それとも「人間社会の差別をAIが学習している」のか

という問いだ。

おそらく両者を完全に切り離すことはできない。

スタンフォードの研究で見えた「女性は若い」というAIの思い込み

この懸念を裏付ける研究も出ている。

スタンフォード大学などの研究者による研究では、オンライン上の画像や映像、そして大規模言語モデルが、職業と年齢、性別をどのように結び付けるかが調べられた。

研究チームは54種類の職業について、典型的な男性名または女性名を使い、ChatGPTに3万4500件を超える仮想の履歴書を生成させた。

すると、女性名で作成された履歴書は、男性名のものより「若く、経験が少ない人物」として描かれる傾向が確認された。

さらに生成された履歴書を評価させる実験では、同じ条件から出発したにもかかわらず、年齢の高い男性が高く評価される傾向も報告されている。

ここで注意したいのは、この研究が「実際に企業で使われているすべての採用AIが中高年女性を落としている」と証明したものではないことである。

一般的な生成AIに含まれる社会的ステレオタイプを調べた研究だ。

しかし、もし同様のモデルや考え方が履歴書作成、候補者検索、スコアリング、推薦などに使われるようになれば、その偏りが採用プロセスに入り込むリスクは無視できない。

AIは何もないところから偏見を生み出しているのではない。

インターネット、文章、画像、過去の人間の判断。

そこに存在した価値観を大量に学んでいる。

社会が長年持ってきた「管理職なら男性」「女性なら若い方が望ましい」といった暗黙のイメージまで取り込んでしまえば、AIはそれを高速かつ大規模に再生産する装置にもなり得る。

「キャリアの空白」が能力不足として処理される危険

とりわけ女性に影響しやすいのが、キャリアブランクだ。

育児、介護、家族の事情などによって、一時的に仕事から離れる女性は少なくない。

人間の採用担当者なら、

「この期間は育児をしていた」

「その前には10年間の管理職経験がある」

「復帰後に使えるスキルは十分ある」

など、履歴書の背景を読み取れる。

ところが機械によるスクリーニングでは、キャリアの空白が単なる「欠損」や「注意すべき要素」と処理される可能性がある。

人間にとっては説明可能な人生の事情が、機械にとってはスコアを下げるデータポイントになってしまうわけだ。

こうした問題は女性だけに限定されない。

病気から復帰した人、家族を介護していた人、起業して失敗した人、長期間フリーランスだった人、海外生活をしていた人など、「一直線ではないキャリア」を歩んだ人すべてに関係する。

今後AI採用が広がれば、「きれいな職歴を持つ人」だけがアルゴリズムに理解されやすくなり、複雑な人生経験そのものが不利になる可能性がある。

「AIだけが原因」と断定するのも危険

ただし、現在の厳しい転職市場をすべてAIのせいにすることもできない。

企業の採用予算削減、景気への不安、求人1件当たりの応募者増加、リモート応募による競争の広域化、企業が求める条件の細分化など、複数の要因が同時に存在するからだ。

BBCが取材した女性たちについても、「AIによって落とされた」と個別に証明することは難しい。

そもそも企業は、

どのAIサービスを使ったのか。

どの時点で自動処理されたのか。

何点以下を落としたのか。

誰が最終判断したのか。

といった情報を応募者に説明しないことが多い。

求職者から見えるのは、

「応募した」

「すぐ不採用メールが届いた」

あるいは、

「何の連絡もなかった」

という結果だけである。

だからこそ不信感が生まれる。

AIによる選考が問題なのか、担当者が履歴書を読んで落としたのか、求人そのものが事実上停止していたのかすら分からない。

「落とされた理由が分からない」という状況が、AI採用の最大の問題の一つなのかもしれない。

AIと自動化で失われる仕事、一方では12,100件のデジタル職が不足

問題は採用だけではない。

City of London CorporationのWomen Pivoting to Digital Taskforceは、AIと自動化によって2035年までに多数の女性の仕事が置き換えられる可能性を指摘している。

一方、英国ではデジタル人材不足も深刻だ。

同タスクフォースによれば、金融、専門サービス、テクノロジー分野では2024年だけで1万2100のデジタル職が埋まらなかったとされる。

つまり、

「AIによって仕事を失う可能性のある人がいる一方で、企業は人材不足に悩んでいる」

という矛盾が起きている。

さらに1000人を超える女性を対象とした調査では、デジタル分野への転職に関心を持つ女性の89％が、会社から機会を提供されれば再教育を受ける意思があると答えた。

しかし、実際に現在の勤務先から再教育やデジタル職への移行機会を与えられた人は32％にとどまった。

裏返せば約68％は、その機会を与えられていない。

企業は「デジタル人材が足りない」と言いながら、既存人材の再教育には十分投資していない可能性がある。

ここに、中高年女性の再就職問題を単なる「個人の転職スキル」の問題では片付けられない理由がある。

AI採用を巡る訴訟も始まっている

米国では、AI採用ツールを巡る問題が法廷にも持ち込まれている。

人事ソフト大手Workdayを巡る訴訟では、同社のAIを利用した採用ツールによって応募者が人種、年齢、障害などを理由に不当に排除されたとする主張が争われている。

2026年6月、米連邦裁判所は一部の請求について訴訟を継続できるとの判断を示した。

ただし、これは「WorkdayのAIが差別を行った」と裁判所が認定したことを意味しない。

裁判は継続中であり、原告側の主張が最終的に認められたわけではない。

Workday側は訴えを否定している。

同社は、AIが採用そのものを決定するのではなく、応募者の資格や経験と求人条件との一致度を採用担当者に示す支援ツールだと説明している。

また、年齢や性別などの保護対象となる属性を判断に使用しておらず、AIについて継続的な公平性テストを行っているとしている。

この反論も重要だ。

AIを使えば必ず差別が増えるとは限らない。

人間の面接官にも、当然ながら偏見は存在する。

名前、容姿、話し方、出身校、年齢、性別などによって、無意識に判断が変わることは昔から指摘されてきた。

適切に設計され、監査され、人間によるチェックを組み合わせたAIなら、むしろこうした人間の思い込みを減らせる可能性もある。

問題は、

「AIか人間か」ではなく、「どう使うか」

にある。

SNSでは「私も同じ」と共感、一方で採用担当者からもAIへの不満

この問題を象徴するのがSNS上の反応だ。

 

Duguid氏が自らの求職経験を発信すると、同年代の女性たちから似た経験を訴える声が集まった。

その後のLinkedIn投稿でも彼女は、問題はAIだけではなく、履歴書の読み方、候補者の絞り込み、面接への招待、企業からの返信の有無に至るまで、採用プロセス全体に年齢バイアスが存在すると主張している。

別のLinkedIn投稿では、50代女性の失業や再就職について、「年齢が高い人は給与が高そう」「デジタルに弱そう」「柔軟性がなさそう」と企業側が決めつけているのではないかという指摘も見られる。

一方、Redditなどの採用関連コミュニティを見ると、求職者だけでなく採用担当者からAI採用ツールへの疑問が出ている。

長年採用業務をしてきたというユーザーからは、「AI面接や自動スクリーニングを追加しても、結局最後には採用担当者が候補者を見る必要があり、本当に時間短縮になっているのか」という趣旨の疑問が投稿されている。

また別の議論では、AIが役に立つ場面として、日程調整、記録作成、定型メールなどの事務作業を挙げる声がある一方、候補者の評価や順位付けのような重要判断では、説明可能性や偏りへの不安が残るとの意見が見られる。

求職者側からは、

「以前より企業から人間的な反応がなくなった」

「AIに読まれることを前提に履歴書を書かなければならないのか」

「求人票のすべてのキーワードを入れなければ落とされるのではないか」

といった戸惑いも投稿されている。

もちろん、こうしたSNS投稿は統計調査ではない。

投稿者の体験がそのまま採用市場全体を示すものでもない。

しかし、共通して浮かび上がる感情がある。

「自分が何によって評価され、なぜ落とされたのか分からない」

という不透明感だ。

「AIに合わせて履歴書を書く」という新しいゲーム

この状況が続けば、求職者の行動も変わる。

人間に読みやすい履歴書ではなく、

「AIに評価されやすい履歴書」

を書く必要が出てくるからだ。

求人票に書かれたキーワードを履歴書にも入れる。

役職名を一般的な名称に置き換える。

古い経歴を削る。

キャリアブランクの見え方を調整する。

複雑なキャリアを単純な時系列に変える。

こうした「アルゴリズム対策」が一般化すれば、採用は別のゲームになる。

そして最も大きな皮肉は、AIが採用効率を高めるために導入された結果、求職者側もAIを使って履歴書を書き換え始めることである。

企業のAIが応募者を評価し、応募者のAIが企業のAIに評価される文章を作る。

人間同士が採用するはずだった市場に、双方の代理としてAIが立つ構図だ。

その先に、本当に「適材適所」があるのだろうか。

人間による最終確認だけでは足りない

企業側はしばしば、「最終判断は人間がしている」と説明する。

しかし、AIが最初の段階で1000人を100人に絞り、その100人だけを人間が確認する仕組みならどうだろう。

最終決定者が人間であっても、最初の900人に偏りがあれば、その人たちは最初から人間の目に触れない。

重要なのは「最後に人がボタンを押したか」ではない。

AIが採用プロセスのどこに入り、

何を評価し、

どんな候補者を上位に送り、

どんな候補者を人間から見えなくしたのか。

そこまで検証する必要がある。

企業がAI採用を本格的に使うなら、少なくとも定期的なバイアス監査、候補者へのAI利用の告知、異議申し立て手段、人間による再審査などを検討する必要があるだろう。

本当に必要なのは「年齢を消す社会」ではない

Duguid氏が履歴書から長い経歴を削る「CVのボトックス」を始めた話は、キャッチーに聞こえる。

だが、本質的には笑えない。

社会は一方で「高齢化するので長く働いてほしい」と求める。

企業は「経験豊富な人材が必要だ」と言う。

デジタル業界は「人手不足だ」と訴える。

ところが50代になった瞬間、その長い経験が「シニアすぎる」と判断されるのであれば、制度として矛盾している。

しかもAIがその矛盾を高速化すれば、一企業の採用担当者が持つ偏見とは規模が違ってくる。

AIは1日に数百、数千、場合によっては数万件の応募を処理できる。

だからこそ、わずかな偏りでも大量の人に影響する。

一方で、正しく設計されたAIなら、人間だけに任せるより公平な採用ができる可能性もある。

求められているのはAIを採用から排除することではない。

AIが何を見て、なぜその判断をしたのかを、人間が説明し、検証できる状態にすることだ。

そして何より、求職者が自分の年齢を隠さなければ「人間に会うところまでたどり着けない」採用市場を正常だと思わないことだろう。

長いキャリアは、本来なら削除すべき欠点ではない。

30年間働いて得た経験を履歴書から消さなくてもいい採用制度をつくれるか。

AI採用が急速に普及する今、その問いは50代女性だけの問題ではなくなりつつある。

私たちのほとんどは、いつか「若い応募者」ではなくなるからだ。

出典

1．BBC News：Stacey Duguid氏の求職経験、BBCが取材した40〜65歳女性の証言、AI採用への専門家の見解、Workday側のコメントなど。
URL：https://www.bbc.com/news/articles/cyvl8y141e4o

2．Stanford Report：生成AIにおける年齢・ジェンダーバイアス研究。54職種、3万4500件超の仮想履歴書を用いた実験など。
URL：https://news.stanford.edu/stories/2025/10/ai-llms-age-bias-older-working-women-research

3．City of London Corporation「Untapped Digital Talent」：デジタル人材不足、2035年までのAI・自動化の影響、最大7億5700万ポンドの退職関連コスト試算など。
URL：https://www.theglobalcity.uk/insights/untapped-digital-talent

4．City of London Corporation「Recruiting and retaining female digital talent」：1000人超の女性を対象とした調査。89％が再教育に前向きである一方、勤務先から機会を与えられた人は32％など。
URL：https://www.theglobalcity.uk/insights/recruiting-and-retaining-female-digital-talent

5．英国Department for Education：2035年までの英国労働市場・職種・スキル需要に関する公式予測。City of London側の推計でも基礎データとして利用されている。
URL：https://www.gov.uk/government/publications/labour-market-and-skills-projections-2020-to-2035

6．Reuters：WorkdayのAI採用ツールを巡る米国での訴訟について。2026年6月の裁判所判断と、Workday側の反論を報道。
URL：https://www.reuters.com/legal/government/workday-must-face-california-lawsuit-over-ai-bias-job-screening-tools-2026-06-22/

7．Workday：AI採用ツールに関する同社側の説明。AIは採用決定を行わず、保護対象属性を判断材料にせず、人間による監督を維持するとしている。
URL：https://blog.workday.com/en-us/demystifying-ai-hiring-clarifying-how-workdays-recruiting-tools-work.html

8．Stacey Duguid氏のLinkedIn公開投稿：AIだけでなく採用プロセス全体の年齢バイアスや、中高年求職者が置かれている状況について本人が発信。
URL：https://www.linkedin.com/posts/stacey-duguid-790885313_hello-everyone-i-am-a-52-year-old-woman-activity-7480211083216117760-inQX

9．LinkedIn上の関連反応：50代女性の再就職を巡り、年齢に対する企業側の固定観念や、ミドル世代の採用価値について論じた公開投稿。
URL：https://www.linkedin.com/posts/anniki-sommerville-1b42b766_seven-things-ive-learnt-from-being-made-activity-7480926047258062848-jnzI

10．Redditの採用担当者・求職者コミュニティ：AIスクリーニングが本当に採用業務を効率化しているのか、候補者評価に使うことへの不信感などを巡る公開議論。SNS反応の参考として使用しており、統計的な世論を示すものではない。
URL：https://www.reddit.com/r/recruiting/comments/1nje56u/ai_recruitment_companies_are_annoying/
URL：https://www.reddit.com/r/RecruitmentAgencies/comments/1v2iyj3/is_ai_recruiting_actually_saving_anyone_time_or/
URL：https://www.reddit.com/r/auscorp/comments/1ixfkfh