昨今、人材業界ではAI採用というキーワードが注目されています。しかしながらAI採用を的確に理解して説明できる人は僅かです。
そこでこの記事では最新のAI採用の基礎用語から最新の成功事例までを解説します。
AI採用とは？
AI採用とは、人工知能（Artifical Intelligence)を利用した採用活動を指します。具体的には採用プロセスの中で人工知能を活用することで採用業務の効率化を図ります。
AI採用が広まる背景
例年行われる採用選考では、大手企業や人気の高い企業を中心に多くの応募者が殺到し、採用担当者に多大なる業務負荷が掛かっていました。
この課題を解決する手段として、昨今、著しい進化を遂げたAI技術を採用プロセスで活用する企業が増加しています。
AI採用の活用領域は現在のところ、書類選考に限定している企業が大半です。しかし、今後、AI技術が進化することで、面接にも通常活用される日は近いでしょう。
AIが採用活動の中で果たす「役割」
AIが採用活動の中で果たす役割は、主に以下の2つです。
採用業務の効率化
従来
応募者から送られて来る膨大なエントリーシートは、採用担当者がひとつ一つ確認し、選考していました。
結果
AIを活用することで、書類選考の一次審査を省くことが可能になります。採用担当者は、AIで絞り込んだスクリーニング済の書類を確認するだけの作業でよくなり、採用業務の効率化が実現可能になります。
採用基準の統一
従来
エントリーシートの書類選考は複数の採用担当者による人海戦術で処理していました。しかしながら選考基準は人によってばらつきがあるため、ひとつのエントリーシートを複数人で選考した後に再びスコアを照らし合わせていました。
結果
これに対して、AIによる選考は件数を処理する毎に学習して行くため、選考基準にばらつきが無くなります。数値化が難しい感覚的な情報も可視化することが可能となり、採用基準が統一されるというわけです。
RPAとの違いは？
RPA
RPAとは「Robotic Process Automation」の略称で日本語にすると「ロボットを活用した業務の自動化」になります。具体的には人間が行っている業務をソフトウエアに覚えさせて自動処理することで業務の効率化を図ることです。
RPAは決められた定型業務をひたすら繰り返すことが得意です。しかし、決められたことしかできません。
AI
AIとは人工知能を活用した業務の自動化です。AIは知能を持っていますので物事を学習して自律判断することが可能となります。
AIは非定型業務が得意なので人間に準じた業務を任せることが可能です。RPAに比べるとAIは高度な業務を短時間で正確に処理することができます。
AI採用のメリット
選考業務にAIを採用するメリットは主に以下の3つです。
採用コストの低減
従来、大手企業や人気の高い企業ではエントリーシートが殺到するため、書類選考時には採用担当者だけで無く、他部門の応援を頼んで処理をしていました。このため、膨大な時間とコストを書類選考に費やしていました。
これに対してAIを活用することで人の数倍の時間で書類選考を行うことが可能となります。この結果、書類選考は他部門の応援無く処理することが可能となり、採用コストの低減ができるというわけです。
評価基準の統一が可能
従来の書類選考は評価基準を決めても個々人の価値観や性格が異なるため、選考結果にばらつきが発生するケースが多々ありました。
しかし、AIを活用することで評価基準にばらつきが無くなります。この結果、評価基準の統一が可能となります。
ヒューマンエラーを回避できる
従来の書類選考は人間による評価を行なっていたため、ヒューマンエラーを無くすことが出来ません。このため、選考結果のダブルチェック等による防止策を講じていました。この結果、採用業務に多くの負担を強いていました。
これに対してAIを活用することでヒューマンエラーを回避すると共に採用業務の負荷を軽減できます。
AI採用のデメリット
選考業務にAIを採用するデメリットは主に以下の3つです。
個人情報の保護
選考業務にAIを採用するのはメリットばかりが強調されますが、自社の基幹システムに蓄積される膨大な選考情報は個人情報の塊です。
従ってこれらの情報を確実に保護するためのセキュリティー対策は必要不可欠です。
応募者や採用担当者がAI導入に抵抗感がある
選考業務にAIを採用するのは、人間による選考を否定することに繋がり、拒否反応を示す方が数多く存在します。
この問題は今話題の「自動運転」でも同様のことが発生しています。
AI採用や自動運転は発展途上の技術であるため、今すぐに機械化されることは難しいでしょう。しかしながら技術革新の著しい分野ですので将来的には機械化されると考えます。
データの蓄積に時間を要する
人間もそうですが、勉強の成果はすぐに現れることが少なく、ある程度の学習期間が必要です。AI採用も人間同様に、導入したからと言ってすぐに成果は現れません。従ってAI採用にはデータ蓄積するまで学習期間が必要不可欠となります。
AI採用の活用・成功事例 3選
採用活動にAIを導入する企業は大手だけではありません。近年では、中小企業においても「ミスマッチの防止」「採用業務の効率化」「候補者体験の向上」といった課題解決のためにAIを活用する事例が増えています。
ここでは、中小企業がAIを採用領域に取り入れて成果を上げた3つの事例をご紹介します。
事例1：株式会社SAMURAI｜AI適性検査で早期離職率を大幅改善
プログラミング教育やIT人材育成を行う株式会社SAMURAIでは、採用の拡大に伴い「採用のミスマッチ」や「早期離職率の高さ」が課題となっていました。そこで導入したのが、AIを活用した適性検査ツール「アッテル」です。
このツールは応募者の行動特性や思考傾向を数値化し、自社で活躍する社員の傾向と比較できる仕組みを持っています。これにより、「自社で活躍できる人材」をデータに基づいて見極めることが可能になりました。
導入の結果、離職率は10％台半ばから 約4％ まで大幅に改善。さらに、入社直後から活躍できる人材やハイパフォーマーを採用できるようになり、採用活動全体の質が向上しました。（情報元：PRTIMES）
事例2：昭和鉄工株式会社｜採用チャットボットで学生の疑問を可視化
昭和鉄工株式会社では、新卒採用サイトにおける学生対応に課題を抱えていました。特に「福利厚生」や「社風」など、直接は質問しづらい内容について、学生が十分に情報を得られないまま応募・辞退につながるケースがあったのです。
そこで同社は、採用チャットボットを導入。学生が気軽に疑問を入力できるようになり、導入から1か月で1,000件を超える質問回答が発生しました。これにより、学生の本音や不安を把握できるようになり、応募前の企業理解の促進につながったといいます。
事例3：ひとり人事でも可能！AIで採用業務を効率化
中小企業では「採用担当がひとり」というケースも少なくありません。その場合、応募者管理や日程調整、書類選考などに多くの時間が取られ、採用戦略の検討まで手が回らないことが課題になります。
そこで活用が進んでいるのが、AIによる書類選考の自動化や面接日程調整ツール、チャットボットなどです。応募者のスキル・経験をスコアリングして自動で絞り込み、担当者は面接や最終判断など「人が判断すべき部分」に集中できます。また、面接評価の可視化や適性分析もAIがサポートし、属人的な判断のばらつきを減らすことが可能です。
これにより、採用プロセスのスピードが向上し、担当者の負担軽減や候補者満足度の改善につながっています。小規模な体制でも効率的に採用活動を進められる点が大きなメリットです。
まとめ
この記事ではAI採用の用語説明からメリット、デメリット、成功事例までを解説して来ました。
企業にとって採用選考は、将来の会社を担う人材を獲得する場です。
従って採用選考でAIを導入して自社にマッチした人材を選別するのは最適な選択です。
しかし、AIに任せきりにするのでは無く、最終判断は採用担当者にして貰うことが必要だと考えます。