SIOP（米国産業・組織心理学会）2026 参加報告

SIOP（Society for Industrial and Organizational Psychology）の第41回となる年次大会がルイジアナ州ニューオーリンズで開催されました。SIOPは米国の学会ですが、産業・組織心理学の学会としては最も規模が大きく、毎年米国で年次大会を開催しています。
会期は例年どおり大会開催前のイベントを含め4日間（2026年4月29日～5月2日）でした。

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SIOP第41回年次大会概要

SIOPは研究者・実務者の両者が参加する学会ではありますが、ここ数年と同様に全体的に実務家による発表が多く見られました。新たな概念・研究に関する発表よりも、研究を現場に実装した結果の成果・工夫・困難な点を論じるものが多い傾向が見られます。

この傾向は、AIの普及によりさらに強まっているという印象を受けました。今回参加した口頭発表のセッションでAIについて言及されないということはほとんどありませんでしたし、AI自体が実務に直結するものが多いことがそのような印象につながっています。

今回は主に雇用領域におけるAIと、DEIを取り上げたいと思います。どちらも激動のなかにある領域です。本レポートでは2026年のSIOP年次大会のタイミングでどのような議論が交わされていたかをお伝えしたいと思います。

AI規制の方向性

1つ目はAI規制の方向性です。AIの規制について、EUは雇用分野をAIの「高リスク領域」に分類し厳格な規制を実施しており、AIを補助ツールとして使うことは認められる一方、採否や評価に直結する分析機能は厳しい規制を段階的に適用していくこととなっています。昨年のSIOPではアメリカ各州でも雇用領域についての規制検討が進んでいることが報告されています。これらの動きはどうなったのでしょうか？

まず、トランプ政権はAIイノベーション推進を優先しています。2025年7月の「競争に勝つ：米国のAI行動計画」においては、3つの柱として「AIイノベーションの加速」「米国のAIインフラ構築」「国際的なAI外交・安全保障における主導権の確保」を挙げられました。一方で、現状では連邦政府によるAI利用に関する包括的な立法はなし得ていません。州法を基本とするアメリカでは連邦法は例外的なものであり、AI関連の促進・規制を連邦法で扱うコンセンサスが取れていないことが原因とされています。

では州による規制が進んでいるのかといえば、必ずしもそうとはいえない状況です。これまで規制寄りだった各州のスタンスには揺らぎが見られています。

例えばニューヨーク市は、自動雇用意思決定ツールに関する条例（特定の属性に不当に不利な結果が出ていないかの分析とWEBサイトでの開示の義務付け）をすでに施行しており、導入当初は最先端の取り組みとして評価されていました。しかし、現状では雇用側が条例に厳密に従っているとはいいがたい状況です。分析結果はWEBサイトの分かりにくい場所に掲示されていることが多く、是正を促すべき市の執行権限も小さく、実効性に乏しい状態であると指摘されています。

AI関連差別規制に積極的なことで有名なカリフォルニア州では、雇用差別についてはすでに規制を実施していますが、それ以上の規制は表明してはいるものの進んではいません。シリコンバレーを擁する同州の動向は内外に与える影響が非常に大きく、慎重な対応を迫られている状況だといわれています。

コロラド州は過去2年間では主導的な役割を果たしてきた州ですが、最近トーンダウンし、2026年6月施行予定の規制が延期見込みです。イリノイ州は規制よりも透明性・通知重視の方向へと舵を切りました。同州ではプライバシーポリシー同様に、AIの使用に対する同意を利用者から取る方向を検討しています。

各州の動きは、AIに対する規制の必要性の認識が薄れたためではありません。AIが社会全体に与える影響への懸念が拡大し、比較的初期から行われていた雇用分野の規制論議が相対的に後退したためといわれています。

AIと雇用については裁判も起こされています。Mobley 対 Workday, Inc.事件ではAIを用いた採用ツールが年齢差別に、Harper 対 Sirius XM Radio, LLC事件では黒人差別につながっているとのことで訴訟が提起されました。またKistler et al. 対 Eightfold AI Inc.事件では、AIによる判定がブラックボックスであり、応募者に改善のしようがない点が争点となっています。しかしいずれの裁判も判決が出ておらず、途中経過も分からず、現時点では判断がつかない状況です。

あまりにも大きなテーマとなってしまったAIについての規制論議の行方は不透明であり、これからの動向が注目されます。

AIと候補者体験（採用CX）

候補者体験（採用CX）は近年日本でも注目されている概念です。この領域は、AIにより大きな影響を受ける可能性が指摘されていました。ここでは候補者体験とAIを扱ったセッションを2つご紹介したいと思います。

まず「Humanizing AI in the Candidate Journey: Building Trust, Fairness, and Personalization」では、AIを用いた採用における透明性の重要性が紹介されました。AIの使用は早い段階から繰り返し候補者に開示することが重要、との指摘です。

ガートナー社の2025年レポートによると、70％の組織がAIを使用していますが、候補者の約半数しかAI使用を認識していません。そしてAIを用いた採用プロセスは、候補者の約半数しか「公平」と感じていないとのこと。このような状態で、AIをどのように使用しているかを明らかにしないまま「AIはバイアスがない」と主張するだけでは逆効果になる場合があるとの指摘がなされました。

一方で、AIが採用プロセスに関与していることや、その具体的な役割を応募者が理解した場合、公平性への認識は最大で約70％向上するとのことです。また、LLMを活用した個別のコミュニケーションの有効性や、採用に至らなかった候補者へのフィードバック提供も、企業ブランド向上に資することが語られました。

次に「Candidate Feedback Now, Next, and Beyond: Building a Better Applicant Experience」というシンポジウムでは、採用におけるフィードバックは「不採用通知のみ」や「音信不通（ゴースティング）」が多数であり、充実したフィードバックを受けた経験のある人は少数であることが述べられました。これに対し、フィードバックのROI（投資対効果）は高い、という主張がなされます。

適切なフィードバックは、候補者については公平感・透明性の向上、自己成長の機会、尊重されている実感につながり、企業側にとっては雇用ブランドの向上、内定承諾率のアップ、さらには入社後の離職率の低下にもつながるとのことです。実際に採用コスト削減につながった例、肯定的な体験をした候補者が、その企業を他者に推奨する確率が2倍になった例などが紹介されました。

さらにAIによりパーソナライズされたフィードバックを高速・大規模に実施可能になったことが述べられました。一方で、人はパーソナライズされた体験は好むが、ターゲットにされる（企業が自分を監視・分析し、操作しようとしているように感じられる）ことは好まない、という発言もありました。これはAIの使用については透明性を確保し、候補者がどのプロセスでAIが使われているかを理解・合意できる必要があるという意味です。候補者が知らない間にAIを使われるのではなく、AIの使用に対し主導権を握れるようにすることの重要性がここでも指摘されています。

一方で、不合格だった候補者へのフィードバックは法的リスクが高いとされてきましたし、会場からも懸念の声が上がりました。それに対しては、フィードバックの内容を、特定の「コンピテンシー（能力要件）」に限定し、かつ肯定的なトーンで構成することで、法的なリスクを低減しつつ、候補者にとっても有益な情報を提供できるという回答がなされました。とはいえ、法的リスクの懸念は根強く、それゆえにフィードバックは現在でも大きなムーブメントにはなっていないということも述べられました。

フィードバックの重要性の認識が高まり、AIの活用も進むなかで、実際に採用場面でどの程度のインパクトになってくるか、今後の変化が注目されます。

DEI

DEIについては、前回（2025年）のSIOPはまさに混乱の渦中でした。トランプ大統領は就任直後からDEIに関する大統領令を矢継ぎ早に出し、連邦政府すべての省庁に対しDEI施策の廃止を指示すると共に、民間企業のDEIの撲滅にも働きかけるよう指示しました。

影響は研究者にも及び、前回のSIOPでは以下のような動き・懸念が指摘されていました。

• DEI関連の職位削減や部署縮小、研究予算の停止
• 研究者が職を得るために、DEIの研究者であることを隠したり、DEI関連の研究業績を抹消しようとしたりという動き
• ビザで入国している外国人研究者の場合、強制送還や一度海外に出た際の入国拒否の恐れ（永住権をもっていたとしても）

DEIにとっては強烈なバックラッシュですが、今回のSIOPではどのような状況になっていたのでしょうか？

まず、差別に関わる法律（公民権法など）は変わっていません。
一方、法律によらず大統領令で定められていた「アファーマティブ・アクション（積極的差別是正措置）」などは全廃されました。今回のSIOPの約1カ月前には連邦政府との契約企業への人種・性別に基づくAAP（積極的差別是正措置計画）義務が消滅すると共に、そのような措置を行うことが禁止されました。

AAPの禁止を受けて、「虚偽請求防止法」による連邦契約企業への監査が行われており、少なくとも25社が監査の対象となり、内部告発も奨励されています。その結果、禁止されているDEIプログラムを実施したとされる企業に多額の罰金を科す例が出てきました。例えばIBMは2019年からのプログラムを調べ上げられ、司法省と1700万ドルで和解することとなりました。

法律も条文は変えられないのですが、これまで立法趣旨を踏まえた解釈がなされてきていたところ、条文だけを見て解釈するという方向に変化してきています。例えば、公民権法の立法趣旨はマジョリティの差別からのマイノリティの救済でした。それはマジョリティが差別の対象になることを想定していないということでもあり、例えば白人（マジョリティ）が黒人（マイノリティ）から差別された、という訴えは、非常に認定のハードルが高い面がありました。

しかし、条文だけを見ればマジョリティ・マイノリティという文言はなく、現在は条文だけを基に実態を見て判断するようになってきています。それを受けて職場での白人に対する黒人からの差別が事件化された例も出てきています。

ここで留意すべきなのは、DEIの禁止は差別の肯定ではなく、あくまで反差別から来ているということです。背景にあるのは「実力主義」であり、アファーマティブ・アクション等で「実力以外で評価される」ように見える施策への反感です。

実は今回のSIOPでも、「Diversity, Equity, Inclusion, and Accessibility」のセッションは49件となっています。含まれる内容が若干異なるため単純比較はできませんが、前回の「Inclusion/Diversity」のセッション数56件からそこまで大きくは減っていない印象です。これは反差別の研究は禁止されていないため、DEI研究が看板を付け替えることで生き延びられているということでもあります。

一方、差別につながるような性別・人種などの情報取得自体をやめるべきという議論も起きています。これに対し、研究者からは実際に発生している差別の実態を把握することが不可能になるため、引き続き取得するべきだという提言がなされています。

日本でも必要のない属性情報は取得しないという流れができつつありますが、その場合特定属性が不利益を被っている場合の立証が困難になる、という観点も重要であると感じました。

まとめ

今回のレポートは研究内容というよりもトレンドを中心に記載させていただきました。今年度のSIOPのセッション名を見ても、「Artificial Intelligence（AI）」「Selection（選考）」「Current Events（時事問題）」「Humanitarian（人道）」など、ここ数年では見られなかった文言が多く登場しており、現地では変化の激しさを肌身で感じました。今回取り上げたテーマは特に変化が大きかった領域であり、社会環境が研究分野に直接的に影響する事例として貴重であったと考えています。

SIOPは、研究発表主体の純然たる「学会」でもなく、企業観点が強い「見本市」でもない、HR分野での実装事例およびそのトレンドをつかむことができる、他にあまり類のないイベントであると感じています。弊社でも引き続きSIOPの動向を追っていきたいと考えています。