応募者追跡システム（ATS）により、人材マネージャー、採用担当者、および大学進学選考委員会は、大量の応募者履歴書を効率的に処理できるようになった。従来、この選考プロセスは手作業で行われており、応募件数の多さから大きな処理ボトルネックが生じるとともに、人為的なバイアスが多数発生する問題があった。一方で、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）の登場や、既存の自動応募者スクリーニング手法への導入可能性が進む中で、新たなバイアスおよび公平性に関する課題が浮上している。本研究では、候補者選考の文脈において、ChatGPTおよびその他のOpenAI LLMに見られる社会的バイアスの事例を特定し、定量的に評価することを目的とする。これにより、これらのモデルの活用が採用プロセスにおける既存のバイアスや不平等を助長する可能性を明らかにしたい。