要注意判定率22.2%が⽰す採⽤リスクの実態と、トラブルを未然に防ぐ対応策

2社に1社の割合で不正を経験

上場企業の2社に1社が、過去3年間に何らかの不正‧不祥事が発⽣したと回答しており、特に国内企業では、会計不正やデータ偽装といった組織的な不正の発⽣率が⾼まっています。

さらに、帝国データバンクの調査（※１）によると、コンプライアンス違反を起因とする倒産件数は2021年以降増加を続け、2024年には388件と過去最多を記録しました。粉飾決算や労働安全衛⽣法違反など、⾦融機関や取引先を巻き込む重⼤な問題が相次いで表⾯化しています。

⼤企業によるコンプライアンス違反が頻繁に報道されるなか、社会の⽬は⼀層厳しさを増しています。不正や不祥事は、企業イメージの低下にとどまらず、株価下落や取引停⽌、採⽤活動への悪影響など、経営全体に深刻な影響を及ぼすリスクとして認識されるようになりました。

こうした環境下では、問題発⽣後の対応だけでは不⼗分です。内部統制の強化に加え、採⽤段階でリスクを検知し、未然に防ぐ取り組みが、事業継続への影響を最⼩化する上で重要となっています。

1：レピュテーションリスクの予防

法的な懸念事項、反社会的勢⼒との関わり、ネガティブな⾵評（レピュテーションリスク）がないかをスクリーニングします。

2：申告内容、ネットリテラシーの確認

経歴詐称などの「虚偽」がないかの裏付けに加え、SNSでの不適切発⾔や情報漏洩リスクといった「ネットリテラシー」を確認し、採⽤後のトラブルを防ぎます。

『back check』のコンプライアンスチェックでは採⽤候補者の5⼈に1⼈以上の割合で採⽤選考上の“懸念すべき事項”が検出されています。

履歴書‧職務経歴書の情報をもとに、専任調査員がバックグラウンドチェックを実施する『back check』提供のコンプライアンスチェックでは、検出された情報をA（懸念なし）∕B（懸念あり）∕C（重要な懸念あり）の3段階で判定しています。

その結果、全体の22.2％が、採⽤選考において確認を要する「要注意判定（B‧C）」としてレポートされています。

さらに調査⼿法別に⾒ると、

• 電話調査による在籍確認：要注意判定 11.9％

•  Web / SNS上のスクリーニング：要注意判定 18.5％

と、これら2つの⼿法において、特に⾼いリスク検出率が⽰されています。

在籍期間や最終学歴の相違など

在籍確認やビジネスSNSのプロフィール照合により、履歴書‧職務経歴書との間に重⼤な⽭盾が発覚するケースです。

例）

• 「卒業」と記載されていた最終学歴が、実際には「中退」であった。

• 履歴書には記載のない、短期間で離職した企業の存在が判明した。

• 申告されていた役職‧ポジションが事実よりも過⼤に表現されていた。

単なる記載ミスではなく、⾃分を良く⾒せるための「故意の詐称」である可能性が⾼い場合、⼊社後のミスマッチに直結します。

未成年飲酒‧情報商材の拡散など

SNSやWeb上の発信内容から、法令違反や社会通念上問題のある⾏動が確認されるケースです。

例）

• 過去の投稿から、未成年時の飲酒‧喫煙の事実が確認された。

• 消費者庁が注意喚起を⾏っている「情報商材」や「怪しい投資案件」の拡散に関与していた。

法的処分や実害が出ていなくとも、法令遵守（コンプライアンス）意識の低さや、リスク感度の鈍さは懸念材料となります。「顧客第⼀」「誠実性」を掲げる企業⽂化との不適合リスクとしてレポーティングされます。

暴⼒的‧攻撃的な発⾔など

SNSの投稿内容から攻撃的な⾔動やリテラシーに⽋ける⾏為が⾒受けられるケースです。

例）

• 特定の個⼈、団体、属性に対する過激な誹謗中傷や⼈格否定。

• 暴⼒的‧差別的な表現の繰り返し。

• 業務に関連する機密情報や、関係者のプライバシーを匂わせる投稿。

ネットリテラシーの⽋如は、⼊社後の「炎上」や「情報漏洩」を引き起こす直接的な⽕種となります。また、攻撃的な性格傾向は組織の和を乱す要因となるため、採⽤判断における重要な「⼈物⾯」の評価指標となります。

テクノロジーと専⾨性の掛け合わせにより調査品質を最⼤化

back checkのコンプライアンスチェックは、システムによる⾃動化と⽣成AI、専任調査員の独⾃ノウハウを掛け合わせることで、調査スピードに加えて【精度‧網羅性‧正確性】を⾼い⽔準で担保しています。

⾃動検出された情報を、専任調査員が独⾃の判断基準‧根拠をもとに精査したうえで最終的な判定を⾏い、調査結果をレポート化。