そのAIソーシング、日本では合法か。

令和7年6月1日時点(最新の公表値)で、日本国内では1283事業者が特定募集情報等提供事業者として届出を行っている。届出済みのサービスは、合計1642。職業安定法上の4区分は均等に並んでいるわけではない。一つの区分は、ほぼ空である。

第1号事業(求人企業の依頼を受けて求人情報を求職者に提供)が1502サービス。第3号事業(求職者の依頼を受けて求職者情報を求人企業に提供)が623サービス。第4号事業(求職者からの依頼を受けず、求職者情報を求人企業に提供)が6サービス。

厚労省 概況報告書 — 令和7年6月1日時点・令和8年3月公表。1の事業者が複数のサービスを提供する場合、また1つのサービスが2つ以上の号に該当する場合がある。サービス総数は事業者数を上回る。

世に数千とあるAIソーシングプラットフォーム。自社を語る言葉は、日本法でいう第4号事業の定義と、ぴたり重なる。届出は、6件。意味するところは、読者の判断に委ねる。

02ふたつの法律、ひとつではない。

日本におけるAI採用のコンプライアンスは、しばしば「データプライバシー」の話に収束する。実態は、違う。並走する二つの規律があり、それぞれに固有の規制当局・登録制度・罰則・監査周期がある。一方を満たしながら、もう一方に違反する。これは構造的に起こり得る。

個人情報保護法は「データそのもの」を規律する。日本居住の個人を識別可能な記録は、運営主体の所在国やサーバの所在を問わず対象となる。所管は個人情報保護委員会。登録は不要。域外適用あり(法第171条)。法人最高刑は1億円(法第184条)。

職業安定法は「候補者情報を求人企業に提供する行為」を規律する。AIソーシングプラットフォームが有料クライアントに対し、ランキングされた候補者リストを返した瞬間、まさにこの行為が発生している。所管は厚生労働省。届出制(4区分)。日本居住の候補者が対象。罰則は6か月以下の拘禁刑または30万円以下の罰金(法第65条第7号)。

両法は同時に適用される。カリフォルニア州に登記し、LinkedInをスクレイピングして、米国のAIインフラで処理を行い、東京の採用担当者に契約を売る。こうしたプラットフォームは、両方を満たさなければならない。一方の法律だけで済む近道は、ない。

プラットフォームのコンプライアンス説明が、一方の法律にしか触れていないなら。それは、コンプライアンス対応をしたとは言えない。

03令和4年10月の改正で、何が変わったか。

令和4年(2022年)10月1日改正前の職業安定法は、求職者か求人企業の直接の依頼を受けて動くサービスを対象としていた。公開ウェブをクローリングして候補者データベースを作るタイプ。個別の本人請求を伴わない事業形態。これは、規制のグレーゾーンで動いていた。改正は、このグレーゾーンを閉じた。

1. 定義の拡大。

   募集情報等提供の定義が再構成され、本人請求を伴わずに候補者情報を集約するクローラー型プラットフォームを取り込む第4号区分が新設された。設計された場所がどこであれ、多くのAIソーシングツールがこの区分にすっぽり収まることになった。

2. 登録制度の創設。

   候補者情報を求人企業に提供する目的で収集を行うすべての事業者は、事業開始前に厚労省に対して届出を行う義務を負う。無届けでの事業運営は、刑事犯罪である。法第65条第7号により6か月以下の拘禁刑または30万円以下の罰金。法第67条(両罰規定)により、法人も同時に処罰される。

3. 継続的な義務の付加。

   届出済み事業者は、複数の義務を負うことになる。毎年8月末日までに概況報告書を提出。的確な表示の維持。苦情への対応。個人情報保護法とは別に課される、個人情報保護義務。そして、検索結果のランキングに用いる主要因の開示義務。最後の義務は、AIスコアリングプラットフォームを真正面から想定したものだ。

ランキングに用いられる主要因は公開対象である。一方、その主要因を計算するアルゴリズムのコードおよび計算手順そのものは開示対象外である。AIは例外扱いされない。

04個人情報保護法のコンプライアンス・スタック。

個人情報保護法は、一回きりの適合判定ではない。データのライフサイクルに沿って、異なる地点で適用される、義務の積層構造である。AIソーシングプラットフォームは、全ての層を満たしてはじめて、このスタックに適合する。

取得(法第20条) — 適正な取得。情報源の利用規約に違反する手段による取得は不可。利用目的(法第17・18・21条) — できる限り具体的に特定し、公表すること。範囲を超えないこと。安全管理(法第23条) — 組織的・人的・物理的・技術的な安全管理措置。海外処理を伴う場合は外的環境の把握。第三者提供(法第27条) — クライアントへの各提供について、同意・オプトアウト届出・委託のいずれの枠組みで処理するか。越境移転(法第28条) — 外国における処理がある場合、追加的な同意取得および情報提供の義務。データ主体権利(法第32〜35条) — 開示・訂正・削除・利用停止請求への応答。本人がアクセス可能な仕組み。

最初の層、法第20条。これが、海外プラットフォームの大半が最初に破綻する地点である。個人情報保護法は「適正な取得」を求める。公開されているという事実だけで、「適正」にはならない。利用規約が自動収集を禁止しているなら、ログアウトしたブラウザから到達できるかどうかと関係なく、スクレイピングは法第20条上の「適正な取得」には当たらない可能性が高い。

日本にサーバを置けば、解決するのか。

海外AIプラットフォームの典型的な反論は、こうだ。「データはAWS東京リージョンにある。日本国内のサーバ上にある。だから個人情報保護法の越境移転規律は適用されない。」個情委はこの反論に、正面から答えている。

個情委ガイドライン Q&A:国内事業者が外国の第三者に個人情報の取扱いを委託する場合、当該事業者は、当該外国における個人情報保護制度を踏まえた安全管理措置を講じなければならない。この義務は、当該個人情報自体が日本国内のサーバ上に保管されている場合にも適用される。

含意は、こうだ。モデルの推論が米国所在のOpenAI、Anthropic、Googleのインフラ上で動いているなら、たとえストレージ層が日本国内にあっても、運営事業者は外国の主体を介して個人データを処理していることになる。法第23条(外的環境の把握を含む安全管理措置)が、適用される。委託・第三者提供のどちらの法的構成を取るかによって、法第28条(越境移転規律)も検討対象に入る。

日本の十分性認定の枠組みで、日本の個人情報保護制度と同等の水準にあると認められているのは、EUと英国のみ。米国は含まれていない。日本居住の候補者データを米国インフラに送るプラットフォームは、十分性を盾にできない。

「サーバは日本にある」では、答えにならない。推論がバージニア州で動いているなら、なおさら。

05主要プラットフォームの構造的欠陥。

いま日本市場に積極的に売られているAIソーシングプラットフォームの多くは、米国で開発され、英語で販売されている。上記二つの法律のどちらも、前提にしていない。これらのプラットフォームには、共通のコンプライアンス・ギャップのパターンがある。パターンは偶然ではない。設計思想に由来する、構造的な欠陥である。

1. データサプライチェーンが、スクレイピングから始まっている。

   海外AIソーシングプラットフォームが訴求する「数千万プロファイル」のデータベースの大半は、直接的または間接的にLinkedInに由来する。LinkedInの利用規約(Section 8.2)は、ソフトウェア・スクリプト・ロボット・クローラー・ブラウザプラグインを用いてプロファイルデータをスクレイピング・複製することを禁じている。情報源の規約に違反して取得されたデータは、個人情報保護法第20条が想定する「適正な取得」に該当する蓋然性が低い。日本法は別個の判断基準に基づき、日本居住の本人については日本法が支配する。

2. 特定募集情報等提供事業の届出未了。

   厚労省への届出は、事業開始前に行う必要がある。海外発のAIソーシングプラットフォームのうち、届出済みの事業者はほとんどない。無届けでの事業運営は、職業安定法第65条第7号上の刑事犯罪である。法第67条の両罰規定により、法人は責任ある個人と並んで処罰される。

3. 法第23条 / 第28条非対応の越境AI処理。

   「当社は米国法人であり、個人情報保護法は適用されない」との反論は、法第171条(域外適用規定)により失敗する。「データは日本に保管されている」との反論は、個情委 Q10-25により失敗する。残された実体的な義務は、外的環境の把握、文書化された安全管理措置、そして真の第三者移転に該当する場合は法第28条に基づく同意取得または十分性認定相当の枠組みの構築である。米国は、十分性認定リストに含まれていない。

4. コールドメール送信モデルが、特定電子メール法に違反している。

   日本の特定電子メール法は、商業メール送信前の事前オプトイン(事前同意)を要求する。これは米国のCAN-SPAM体制(オプトアウト経路を備えた未承諾メールを許容)の真逆である。日本居住の候補者へのコールドアウトリーチ用にメールアドレスを供給するプラットフォームは、送信のたびに直接的なコンプライアンス露出を作り出すことになる。本法の適用判定基準は、送信者の所在地ではなく、受信者の所在地である。

機能しないオプトアウト経路。

一部のプラットフォームは、クライアントへの候補者データ提供を、個人情報保護法第27条第2項のオプトアウト制度に基づく構成として整理しようとする。令和4年(2022年)改正は、オプトアウト経由で取得されたデータ、または不正取得されたデータについては、この経路を閉じた。

これを法第20条の「適正な取得」要件と併せて読むと、実務上の帰結は鋭い。上流のデータが、規約上スクレイピングを禁じるサイトから取得されていれば、それは「不正な手段による取得」に当たる蓋然性が高い。この判断が論点に挙がった瞬間、オプトアウト提供の経路は、下流側で使えなくなる。最初のスクレイパーも、再販事業者も、再販データの上に構築されたAIプラットフォームも、すべてだ。位置付けられる経路が、存在しない。

個人情報保護法第171条は、日本国内に居住する個人に係る個人情報を、日本に向けたサービス提供に関連して取り扱うあらゆる事業者に域外適用される。本人の居住地が判定要素であり、事業者の所在地ではない。

物理的距離は、管轄からの隠れ蓑にはならない。個情委の管轄は、本人の所在に追随する。

06リクナビDMPフォロー判断。

リクナビDMPフォロー事案は、日本の採用データ領域で最も影響力のあるエンフォースメント事案だ。今もそうである。個情委は令和元年(2019年)8月、続いて12月に、株式会社リクルートキャリアおよび親会社の株式会社リクルートに対し、勧告を発出した。厚労省は職業安定法に基づき、行政指導を併せて発出。本件は、令和2年(2020年)の個人情報保護法改正を、直接的に加速させた。

リクナビDMPフォローは、内定辞退率(学生候補者が内定を辞退する確率)を予測するモデルを構築していた。予測値は、フォローアップを優先する目的で、35社の大企業クライアントに販売された。トヨタ自動車、三菱商事、デンソー、本田技研工業の研究部門など。当初7,983名、後の調査で26,060名にまで拡大したこれらの学生から、第三者提供に対する有効な同意は得ていなかった。リクルート側は、Cookieベースの識別子とハッシュ化を使った回避策を試みていた。個情委は、回避策を講じても本質は変わらないと判断した。

本件から、AIスコアリングに対して、何が確立されたか。第一に。候補者データに対するAIによる予測またはスコアリングは、本人に対して具体的に開示すべき利用目的に該当する。「サービス向上のため」のような一般的な文言では、足りない。第二に。AIが生成した候補者に関する予測値を求人企業クライアントに提供する行為は、当該予測値が複製ではなく派生情報であっても、個人データの第三者提供である。法第27条が、適用される。第三に。ハッシュ化、仮名化、あるいは「当社側では個人を識別できない」という構成は、受領側が再識別可能である場合には機能しない。個情委は本件において、この主張を「極めて不適切」として明確に退けた。

07令和8年改正法案。

令和8年(2026年)4月7日、内閣は「個人情報の保護に関する法律等の一部を改正する法律案」を閣議決定し、第221回特別国会に提出した。本法律案は、実質的には再調整である。一定の統計処理およびAI学習用途について同意要件を緩和する一方で、重大な違反に対する取り締まりは、大幅に強化される。施行日は、公布後2年以内の見込み。

1. 課徴金制度の創設。違法な取扱いから事業者が経済的便益を得た重大事案に対する、課徴金制度が新設される。課徴金額は、売上高ではなく、得られた財産上の利益の相当額に基づいて算定される。GDPRの売上比率モデルではなく、不当利得の没収(disgorgement)に近い設計である。適用要件は3つあり、すべて満たす必要がある:違反が1,000人を超える本人に影響を与えていること、事業者が相当の注意を怠っていたこと、具体的な権利利益侵害があること。

2. 不正提供罪の重罰化と適用範囲拡大。個人情報データベース等の不正提供罪(現行法では法第179条上、1年以下の拘禁刑または50万円以下の罰金)について、法定刑が引き上げられる。同時に、現行の「不正な利益を図る目的」に加え、「加害目的」で行われた提供行為も処罰対象に追加される。さらに、欺罔または不正アクセスを手段とする不正取得行為について、新たな罰則が創設される。

3. 処理者概念の法定化。データ処理委託関係について、より明確な法的扱いが導入される。これは現在、OpenAI・Google・AWS等の海外インフラに対する委託構成として扱われている、法的レイヤである。コンプライアンスを重視するAI事業者には概ね有利な変更だが、同時に、非適合事業者が越境処理の論点を回避することも難しくなる。

令和4年職業安定法改正は、無届けクローラー型プラットフォームに対する刑事責任を作り出した。令和8年個人情報保護法改正案は、不当利得没収型の課徴金を追加する。EUより静かではあるが、実質的な規制である。

08コンプライアンス遵守の実態。

「コンプライアンス対応済み」を認定する単一の機関は、存在しない。代わりに存在するのは、防御可能な体制(defensible posture)。すなわち、両法律体系を満たす設計選択・登録・開示の組み合わせである。以下の10項目は、コンプライアンス担当弁護士が実務で確認する項目である。

1. 適法なデータ取得。

   ライセンス契約済みの提供事業者経由、または本人提出経由。各レコードに取得経路の記録を保持。利用規約上スクレイピングが禁止されたサイトからの収集を行わない。(個情法 法第20条)

2. 厚労省届出。

   特定募集情報等提供事業者として、正しい号区分で、事業開始前に届出済み。(職安法 第43条の2)

3. 利用目的の特定・開示。

   具体的かつ公開的に。AIスコアリング、候補者マッチング、クライアントへの提示、スカウトメール生成を含むこと。(個情法 法第17・21条)

4. 第三者提供の枠組み。

   クライアントへの各提供を、同意・オプトアウト・委託のいずれかとして明確に整理し、選択した経路が実際に機能していること。(個情法 法第27条)

5. 越境処理対応。

   海外処理者についての外的環境の把握、文書化された安全管理措置、米国法域評価。(個情法 法第23・28条)

6. 候補者の権利。

   データ主体が利用可能な開示・訂正・削除・利用停止のメカニズム。(個情法 法第32〜35条)

7. ランキング主要因の開示。

   主要因は公開対象。アルゴリズムのコードと重みは、営業秘密として保持可能。(職安法 第43条の6)

8. データ精度の維持。

   上流データ提供事業者との定期的な同期。文書化された訂正プロセス。(職安法 第5条の4)

9. 苦情相談対応。

   文書化された対応手順と専任の担当者を備えた、アクセス可能な苦情相談窓口。(職安法 第43条の7)

10. 年次概況報告。

    6月1日時点の状況についての概況報告書を、各年8月に厚労省に提出。(職安法 第43条の5)

10項目を一括して読むことが、個別の項目を読むよりも有用である。利用目的の開示が強固で、データ取得が脆弱なプラットフォームは、部分的に適合しているのではない。上流レイヤで露出している。取得が清潔だが、厚労省届出未了のプラットフォームは、プライバシーポリシーがどれほど精緻であっても、刑事責任にさらされている。これらの項目はゲートであり、平均で評価する数字ではない。

床の上:監査済みの認定。

基礎の届出を超えて、厚労省は任意の監査済み認定制度を設けている。優良募集情報等提供事業者認定制度である。本認定の監査は7つのカテゴリを対象とする:法令遵守、的確な表示、個人情報等の取扱い、情報公開、求人企業側の審査、苦情相談、その他のガバナンス事項。本認定は、採用プラットフォームに対して日本が現時点で備える、最も公開性の高いコンプライアンス指標である。

数値を一度立ち止まって見る価値がある。第4号事業として届出済みのサービスは6件。そのうち優良認定済みは1件。本認定は、形式的なものではない。HRの調達担当者にとって、ベンダー自身のマーケティング上の主張に依存しない、数少ないシグナルの一つである。

コンプライアンスは、設定である。すべてのゲートが正しい方向に開いているか、設定が壊れているか。プライバシーポリシーの文言の美しさは、この判断とは関わらない。

09受領者側の責任。

個人情報保護法は、プラットフォーム側で完結しない。日本の雇用主または採用支援企業が第三者提供事業者から個人データを受領する場合、受領側自身が法第30条に基づく確認義務を負う。義務の内容は、明快である:提供元の身元、取得の経緯、そして当該提供に適法な根拠があるかの確認。義務は受領者にあり、提供者にはない。

日本の事業者、特に上場企業が、不適合な海外プラットフォームから候補者データを購入する場合、当該事業者は、コンプライアンス問題の一部分を継承することになる。上流プラットフォームが適法な取得を立証できない場合、受領者は法第30条を満たせない。データそのものが採用担当者にとって有用であっても、本件が表面化した場合(候補者から個情委への苦情、競合による開示、規制当局による照会など)、自社が直接、個人情報保護法上のリスクを背負っていることになる。

これは、理論上の話ではない。コンプライアンスを重視する日本企業は、調達段階でこの問いを明示的に投げ始めている。期待される回答は、文書である。上流プラットフォームの届出受理通知書のコピー、データソースの文書化された記述、そして法第23条 / 第28条 / 第27条への対応状況の確認。これらの文書を提出できないベンダーは、パイロット実施に至る前の調達段階で、ますますふるい落とされている。

不適合なベンダーは、データを売ってくる。同時に、自社のコンプライアンス問題も売ってくる。法第30条が、その領収書である。

10今日から実施できるセルフ監査。

次回のベンダー評価で、以下の問いを投げかけてほしい。各「はい」につき1点を加える。ただし、48時間以内にベンダーがメール添付で送付できる文書で裏付けられた場合に限る。それ以外は、「いいえ」である。

1. ベンダーは、特定募集情報等提供事業者として厚労省に届出済みか。

   届出受理番号と号区分を提示してほしい。

2. 各候補者レコードについて、ベンダーはデータソースおよび取得経路を提示できるか。

   情報源サイトの利用規約は確認されているか。当該規約上、自動収集は許容されているか。

3. ベンダーのプライバシーポリシーは、AIスコアリング、候補者マッチング、クライアントへの提示、スカウトメール生成を、利用目的として具体的に開示しているか。

   当該開示は、日本語と英語の両方で行われているか。

4. 海外におけるAI処理について、関連する外国法域(特に米国)について外的環境の把握を実施し、評価を文書化しているか。
5. ランキング主要因は、職業安定法第43条の6に従って公開されているか。
6. 開示・訂正・削除・利用停止請求について、応答期限を備えた候補者側の窓口が設けられているか。
7. メールアウトリーチ機能について、ベンダーは商業メッセージ送信前に事前のオプトイン同意を取得しているか(特定電子メール法上の要件)。

スコア解釈。6〜7点:ベンダーは対応を済ませている。技術的な評価は、その上で実施する。4〜5点:重大なギャップあり。文書整備を契約上の条件とした、条件付き取引のみを検討対象とする。2〜3点:体制は不完全。調達リスクが高い。パイロット前に法務レビューが必要。0〜1点:ベンダーは対応を行っていない。データを買うことは、相手の問題を買うことを意味する。

11Headhunt.AI、本フレームワークに照らして。

本ブリーフィングのここまでは、一般論である。本章は、そうではない。Headhunt.AIの運営事業者である株式会社ExecutiveSearch.AIが、第8章および第10章の各項目について、他のどのプラットフォームでも辿るべき同じ順序で、どう対応しているかを記述する。確認済みの項目もある。前向き表明として位置づけ、その旨を明示している項目もある。この記述は、コンプライアンス認定書の代わりとしてではなく、透明性のために掲載した。

ITEM 01 · 厚労省届出。 Status: 届出済（受理番号発行待ち）。株式会社ExecutiveSearch.AI は、職業安定法第43条の2第1項に基づき、第4号特定募集情報等提供事業として厚生労働大臣に対する届出を完了している。届出受理番号の発行に伴い、厚労省の「人材サービス総合サイト」に当該届出が反映される。

ITEM 02 · 適法なデータソース。 Status: 確認済み。Headhunt.AIは、公開ウェブから個人データを直接スクレイピングしない。本サービスを支える候補者データベースは、確立されたグローバルデータ提供事業者との商業ライセンス契約を通じて入手している。当該契約は、株式会社ExecutiveSearch.AIによるデータ利用、および派生分析的アウトプット(候補者マッチスコア等)のエンタープライズユーザーへの提供を許諾する正式な契約である。当該契約書類は、契約上の記録として保管されている。提供事業者側のデータ収集は、収集が行われる法域における適用ある個人情報保護法令に準拠して行われている。

ITEM 03 · 利用目的の開示。 Status: 現行プライバシーポリシーに記載済み。AIによる候補者スコアリングおよび関連性評価、クライアントが指定する求人要件に対する候補者プロファイルのマッチング、認可されたクライアントユーザーに対する候補者情報の提示、クライアントユーザーによる利用目的でのパーソナライズされたアウトリーチ通信の生成。各目的は、個人情報保護法第17条および第21条に従い、データ利用の前に開示される。

ITEM 04 · 外的環境の把握の開示。 Status: 現行プライバシーポリシーに記載済み。Headhunt.AIの処理インフラには、クラウドおよびAI推論用途として米国所在のベンダーが含まれる。プライバシーポリシーは、当該外国法域および関連法令(米連邦・州プライバシー法、特にCalifornia Consumer Privacy Actを含む)を識別する外的環境の把握開示を含む。各海外ベンダーとのデータ処理契約(DPA)は、当該ベンダー側のモデル学習に対する株式会社ExecutiveSearch.AIデータの不使用、最小必要な送信、短期間保持、インシデント通知を含む安全管理措置を当該ベンダーに義務付けている。

ITEM 05 · ランキング主要因の開示。 Status: 本ブリーフィングに公表済み。ESAIスコアは、クライアントが指定する求人要件に対して候補者プロファイルを評価するAIモデルにより生成される。考慮される主要因(職務経験の関連性、学歴、スキル整合性、言語能力適合性、業界経験)は、職業安定法第43条の6および関連する厚生労働大臣ガイドラインが想定する透明性の枠組みに沿って公開的に開示されている。具体的なアルゴリズム重みおよびスコアリングの内部論理は、開示されない。これらは、営業秘密として取り扱う。

ITEM 06 · 苦情相談窓口。 Status: 営業日対応の専任窓口を運用中。privacy-complaints@executivesearch.ai として運用している。本窓口は営業日に専任の社内担当者により監視され、本ブリーフィングおよびプライバシーポリシーの双方に明記されている。職業安定法第43条の7に基づく苦情処理体制の主たる受付窓口として機能する。

ITEM 07 · 優良認定(前向き表明)。 Status: 取得を視野に入れた将来の方針表明であり、確約ではない。本認定の申請に必要なオペレーション実績が蓄積された段階で、次回以降の認定機会において優良認定を申請することを検討する方針である。これは将来の方針表明であり、確約ではない。

12率直な見解。

日本のAI採用市場は、振り返れば自明となる規制統合の初期局面にある。令和4年改正が、無届け運営を犯罪化した。令和8年改正案が、不当利得没収型の課徴金を追加する。個情委には手段がある。厚労省には公開レジストリがある。日本の事業者の調達担当者は、契約締結の前に正しい問いを投げ始めている。

早い段階でコンプライアンス対応を行ったプラットフォームは、この期間に複利的にポジションを強化する。届出済み、開示済み、データサプライチェーンの整理済み、越境処理の文書化済み。「日本では取り締まらない」「データは公開されている」との前提で動いてきたプラットフォームは、その前提が間違っていたと、段階的に思い知ることになる。最初の命令が発出され、最初のクライアントが法第30条の確認義務を実行した時点で、日本市場での足場を失う事業者もいる。

日本の人事担当者および調達担当者にとって、実務上の含意は、法律の文言が示唆するよりも単純である。コンプライアンス上の問いは、もはや「このプラットフォームを使って逃げ切れるか」ではない。問いは、「このプラットフォームの法的態勢が、1ページの調達メモのレビューに耐えるか」である。

監査は、大掛かりではない。貴社内で使用中のすべてのAI候補者ソーシングツールを一覧化する。調達部門が承認したもの、現場の採用担当者が法人カードあるいは私費で立ち上げたもの、すべて含めて。各ツールに対して、第10章の7つの問いを投げる。Headhunt.AIは、この基準を満たすことを設計上の要件として構築されている。今日日本市場に販売されている海外発のツールの大半は、対応できない。

何もしないのも、ひとつの判断である。現状の延長線上にあるから、安全に感じるだけだ。