採用でのAI活用｜手法やメリット・デメリット、検討時のポイントを紹介

「採用でのAI活用が可能か知りたい」
「AI技術を用いて採用業務を効率化させたい」

と考えている方も多いのではないでしょうか。

昨今、AIはさまざまな分野で活用されており、自動運転車、言語翻訳、医療診断など、ビジネス・日常生活を問わず各領域で存在感を示しています。

採用分野も多分にもれず、大量の求人データを解析して特定の条件を満たす候補者を見つけだす「AIソーシング」や、各応募者の履歴書データを瞬時に読み取り対象外を省く「AIスクリーニング」など、AI技術を応用したさまざまなツールが登場しています。

ただ一方で、データ学習を前提とするAI特有の懸念点や、「人」という複雑な要素をはらむ採用分野で採用分野で実用レベルに到達しているのかといった疑念も存在するのも事実です。

そこで本記事では、採用でのAI活用について、基本を分かりやすく解説した上で、具体的な手法、メリット・デメリット、検討する際のポイントを紹介します。

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採用でのAI活用とは

採用でのAI活用とは、母集団形成や選考といった企業が行う採用活動にAI技術を用いることです。

例えば、大量の求人データベースを高速で分析して特定の条件を満たす候補者を見つけたり、各応募者の履歴書データを瞬時に読み取り不適切な者を自動で除外したりといったことができます。

採用でのAI活用には、担当者の負担やヒューマンエラーを低減できるといったメリットがある一方で、過去データの蓄積が前提となる点や人間性やポテンシャルを判定しにくいといったデメリットも存在します。

各詳細については、以降で解説します。

そもそもAIとは

そもそもAI（人工知能）とは、コンピューターシステムが人間の知能を模倣し、学習、推論、問題解決などの認知能力を持つ技術の総称です。

機械学習によって大量のデータを取り込んで自己進化的に学んでいき、蓄積したデータを基に柔軟にタスクをこなします。

昨今、AIはさまざまな分野で活用されています。先で挙げた採用以外にも、自動運転車、言語翻訳、医療診断など、ビジネスおよび日常生活における各領域で活用の幅を広げています。

AIはルールに従うプログラミングだけでなく蓄積データからパターンを学習して柔軟性と効率性を発揮できるため、人間の活動・生活に馴染みやすいといえるでしょう。

こうしたAI技術の進化により、業務プロセスの自動化や新たなサービスの創造が可能になり、生産性向上や革新的なソリューションの提供が期待されています。

採用にAIを活用した手法

採用にAIを活用した手法を、9つ紹介します。

AIソーシング

AIソーシングとは、大量の求人データベースを高速で分析し、条件を満たす候補者を自動で見つけ出してもらえる手法です。

データベースは、特定の採用媒体が有しているものやLinkedInやFacebookといったSNSサービスなどが該当します。

多くの求職者のなかから、自社が求める条件をクリアした候補者を見つけだすことは、採用担当が担う業務のなかでもとくに時間と負担がかかりがちです。

そこでAIソーシングを用いることで、人為的な検索作業を無くし、より効率的かつ負担も少なく適切な候補者を見つけ出せるのです。

また、システムによっては候補者の動向を分析・解析して、転職可能性の高低を予測できるものもあります。

AIスクリーニング

AIスクリーニングとは、選考の初期段階で、各応募者の履歴書データなどからスキルや経験などを読み取り、不適切と判断した者を自動除外する手法です。

これにより、採用担当者の負担が軽減されると共に母集団の質を高めることができます。

履歴書はフォーマットが統一されているわけではないため、情報を正しく取得するためには、主旨や文脈の解析が欠かせません。

そのため、AI技術が有効となるのです。AIスクリーニングを活用できれば、負担軽減や時間短縮に加えて、読み間違いや情報の取りこぼしなどヒューマンエラーのリスクも低減可能です。

ただし、人間と同じように文章を理解できる自然言語処理（NLP）は発展途上です。

日本語ならではの多様な文章表現などにより選出設定が難しく、本来はピックアップすべき人材が取りこぼされてしまうリスクは否めません。

AIマッチング

AIマッチングとは、企業が求めるスキルや特性と、候補者のプロフィールを照らし合わせて、よりマッチ度が高い組み合わせを見つける手法です。

各データを解析・分析した予測により、活躍できる可能性が高い人材の獲得や定着率向上を期待できるでしょう。

ただし、AIマッチングによる自動選定では、人間性に関する文脈を上手く理解できない可能性があり、企業文化とのマッチ度や柔軟性といった内面に関わる性質の評価を苦手としています。

そのため、慎重な導入と人間の判断によって補完する姿勢が求められます。

AIチャットボット

AIチャットボットとは、チャット上でAIと対話を行える手法です。質問や要件を書き込むとAIがそれに適した回答を自動で行います。

採用においては、自社に興味をもった求職者からの質問を24時間365日受付け、いつでも直ぐに自動回答を行えます。

AIチャットボットの主な利点は、24時間いつでも一貫性のある情報提供が可能であることです。

また、大量の同時対応が可能であり、繁忙期や急な応募の増加にも柔軟に対応できます。
加えて、投げかけられた質問や文章はデータとして蓄積されます。

これにより、応募者は迅速かつ具体的な情報を得ることができ、企業は効率的な応募対応が可能となります。

ただ一方で、AIのため感情や複雑な状況への対応は苦手です。

AIチャットボットは、あらかじめ用意された台本パターンに基づいて応答するため、複雑な状況にはうまく対応できないのです。

また、特定の質問やフレーズに対する正確な理解が難しい場合があり、その結果として誤った情報を提供するリスクもあります。

また対話の柔軟性が限定されており、人間のような臨機応変な対話が難しいという課題もあります。このため、必要に応じて人間の介入が必要となることがあります。

AI面接

AI面接は、AI技術を活用して面接を自動化した手法です。
現時点のAI面接では、候補者はあらかじめ設定された質問に対して録画で回答し、それを基にAIが評価する方法が主流です。

AI面接を用いれば、対面での面接にかかる手間や負担は解消されます。

また、多くの候補者に対して同じ質問を均一に投げかけ、それらの回答を一貫性をもって評価することが可能です。

候補者側にとっては、自分の都合の良い時間に面接を受けられる点も便利です。

ただ、非言語的なコミュニケーションや臨機応変な対応は苦手です。

AIは言葉の理解ができても、表情やジェスチャー、感情など非言語的な要素への対応が限定的であり、この点が面接の全容を正確に把握するのを難しくしています。

面接官のAIトレーニング

面接官のAIトレーニングとは、各面接官が実施した面接内容をAIが解析・分析・評価して、面接の精度向上に役立てる手法です。

言語・非言語・時間の要素でコミュニケーションを解析して、面接官の面接スキルを定量化します。

さらに応募者の評価結果などさまざまなデータを加味して、「良い面接パターン」を特定したり、「面接課題」を発見したりも可能です。企業はこうした客観的な情報を基に面接に関する改善策などを検討できます。

ただし、本音や建前の理解や人間関係の構築など、現時点でのAIでは評価困難な部分もあります。
総じて、AIによる面接官のトレーニングは公正性や一貫性の向上に寄与する一方で、人間独自の洞察や対人スキルが必要とされる面接の特性上、完全に代替することが難しい側面もあることは理解しておきましょう。

AI性格診断

AI性格診断とは、AI技術を用いて個人の性格および行動特性を分析して把握するための手法です。

現状はパソコンやスマートフォン上で、候補者および応募者が回答した結果をAIが解析する手法が一般的ですが、応募書類などの文章やオンライン上の活動、ソーシャルメディアの投稿などから得られるデータを解析し、個人の性格傾向や行動パターンを推定する技術も発達しつつあります。

AI性格診断により、各応募者の性格を客観的に評価できるのはもちろん、診断結果に基づいて候補者が関心を持ちやすい切り口で採用マーケティングを実施するといった応用も可能です。

ただ、個人プライバシーに対する懸念もあります。とくにオンライン上での行動履歴から情報を収集するケースでは、意図せぬプライバシー侵害のリスクが存在します。

また、特定の属性やグループに対して偏りが生じる可能性も考慮すべきでしょう。

AIによる求める人物像の言語化

AIによる求める人物像の言語化とは、自社が重視する価値観や企業文化、仕事の進め方、精度、募集ポジションに必要な能力などへの回答を通じて「自社が求めている人物像」を言語化してくれる手法です。

各質問に答えていくことで、自社が採用すべき人材の特性を明確化できます。

例えば、行動と熟考、計画と臨機応変、それぞれどちらが望まれるのかなどが明らかとなります。

それらを基に、求人情報への掲載内容や採用メッセージ、採用広報向けのキャッチコピーなどを検討可能です。

参考：「求める人物像AI診断」サービスを正式リリース

AIによる人材データベース管理

AIによる人材データベース管理とは、AI技術を用いて大量の求職者および従業員の情報を効率的かつ効果的に管理する手法です。

応募書類、履歴書、入社後の活動記録、業績や評価など、さまざまな情報を自動的に処理・分析し、人材プールを構築・維持します。

例えば、以下のようなことを可能にします。

こうした機能は、一部のATS（採用管理システム）に搭載されています。ATS（採用管理システム）について詳しく知りたい場合は、こちらの記事をご覧ください。

参考：ATS（採用管理システム）とは？人事・採用担当者が使うべき理由とは

採用にAIを活用するメリット

採用にAIを活用するメリットを整理して紹介します。具体的には、以下の4つです。

担当者の負担を軽減できる

採用担当者の負担を軽減できる点は、最も分かりやすいメリットでしょう。

AIを採用活動に用いることで、大量の応募書類の分析や評価、候補者との初期段階コミュニケーションなどを自動化できます。

これにより、採用担当者の負担は軽減され、捻出できた時間を活用して、より戦略的な業務に注力することも可能です。

公平な判断を行える

AIを活用することでより公平な判断を行える点もメリットといえます。

AIは、アルゴリズムによって一連の手順および一貫した基準に基づいて候補者を評価するため、感情や人間の主観的な判断に左右されることなく客観的かつ公平な評価を行えます。

同じ基準に基づいて全ての候補者が評価されることで、人間の無意識かつ潜在的な偏見や差別を排除できます。

これにより、選考プロセスが公正かつ平等に進行し、多様性を尊重した人材の選定が可能となるのです。

経験やノウハウに頼らない選考を行える

AIを用いれば経験やノウハウに頼らない選考を行える点もメリットです。

AIは大量のデータを学習し、優れた人材の特徴や採用における成功事例を理解できるため、経験やノウハウに頼らない客観的データを根拠とした選考が可能となります。

これにより、経験の浅い採用担当者であっても、AIによる成功パターンの提示や指南を基に、的確な選考を行うことができるのです。

ヒューマンエラーを排除できる

AIの正確かつ合理的な判断により、人間特有のヒューマンエラーを排除できる点もメリットといえるでしょう。

AIは機械学習やディープラーニングを通じて進化し、高度な精度で情報を処理します。これにより、人為的なミスや感情の影響を受けにくくなり、一貫して正確な評価が行えます。

ヒューマンエラーの排除は、正確で合理的な採用意思決定を可能にし、企業が最適な人材を効果的に獲得できる手段となります。

採用にAIを活用するデメリット

採用にAIを活用するデメリットを整理して紹介します。具体的には、以下の4つです。

人間性やポテンシャルを判断しにくい

AIでは人間性やポテンシャルを判断しにくい点はデメリットといえます。

AIはデータに基づいた分析を得意としており、数値的な評価やスキルマッチングに強みを発揮します。

ただその一方で、個々の応募者の人間性やポテンシャルを十分に判断することは難しい側面があります。

感情や非言語的なコミュニケーションなど、人間関係構築や柔軟性といった要素を評価するのは、依然として人間の領域といえるでしょう。

過去データの蓄積が必要になる

AIを効果的に機能させるためには、過去データの蓄積が必要になる点もデメリットです。

AIは、あくまで過去データを基にした判断しかできないため、精度の高い判断を行うためには、ある程度のデータ蓄積が欠かせません。

そのため、毎年の採用人数が限られているといった蓄積データが少ない企業は不利といえます。

また、新しいポジションや変化に対応する際などまだ充分なデータが蓄積されていない場合は、AIの効果が制限される可能性があります。

蓄積された過去データによっては偏りが生じる

AIは膨大なデータから学習し、パターンを抽出しますが、そのデータが偏っている場合、偏りのある判断や選考が生じる可能性があります。

過去の採用データにおいて特定のグループに対してバイアス（偏り）がかかっていた場合、AIがそれを学習し、同様の傾向を持つ候補者を好意的に評価する可能性があります。

実例をひとつ紹介します。
某有名企業は候補者のスクリーニングにAIを活用していました。

しかし、かつて技術職に男性を多く採用していた影響を受けて、AIが女性を除外してしまっていることが判明します。

これを受け、採用業務でのAI導入を打ち切ったというケースがありました。

AIで選考されることに抵抗感をもつ応募者もいる

一部の応募者は、選考プロセスにおいてAIが主導的な役割を果たすことに対して、抵抗感を抱くことがあります。

こうした抵抗感は、感性や主観的な判断を伴わないAIが、人間に代わって選考を行うことに対する不安や疑念から生まれています。
とくに、人間同士のコミュニケーションや対話が重要な職種や、企業文化を重視したい場合に、AIによる選考が適切でないと感じがちです。

また、各応募者が過去に行った柔軟な判断や行動について、正当な評価をAIが行えるのかといった疑念も存在します。

確かに文面や言葉の裏にある人間ならではの工夫や努力を読み取るのは、今時点のAIでは困難でしょう。

企業としてはこれらの懸念に真摯に向き合い、将来的に採用へのAI導入に至る際は、公平性と透明性を担保できていることを強調する必要があります。

あわせて、選考プロセスにおいて人間による判断もバランスよく取り入れて、応募者に安心感を提供する努力も必要です。

採用でのAI活用を検討する際のポイント

採用でのAI活用を検討する際のポイントを、3つ紹介します。

どの選考プロセスを任せるかを明確にする

採用でのAI活用を検討する際には、どの選考プロセスを任せるのかを明確にすることが重要です。

例えば、履歴書や職務経歴書など応募データのスクリーニング、性格診断や適性試験の実施、一次面接など、個別のプロセスにAIを組み込むことで、採用担当者の負担を軽減し、効率的な採用活動を実現できます。

この段階でとくに重要なのは、自社が求める人材や採用のニーズに合わせて、どのプロセスにおいてAIが最も効果的であるかを的確に判断することです。

一般的には、ソーシングやスクリーニングといった大量のデータ解析が伴うプロセスをAIに任せることが効果的とされています。

ただ先述のように、人間と同じように文章を理解できる自然言語処理（NLP）は発展途上である点も考慮しつつ検討しなければなりません。

同様に、人間の洞察が不可欠な面接などについても慎重な検討が求められます。

少なくとも現状として採用AIのみでの選考を完結させるのは不可能なため、どのプロセスをAIに任せれば採用全体において最大限の効果と効率を実現できるかといった観点をもつことが大切です。

実践で活用できるかを確認する

AIを選考プロセスに導入する際には、実践的に活用できるかを確認することが不可欠です。

例えば、社内の既存システムやプラットフォームとの適合性はあるか、候補者とのコミュニケーションに影響はないかなどを検討します。

採用プロセスにAIを導入したものの、

「前後の選考プロセスと上手く連携できない」
「既存のシステムに蓄積したデータを反映するために膨大な移行作業が発生してしまう」

といった事態は避けなければなりません。

そのため、AI技術を用いた新たなシステム導入を検討する際には、デモンストレーションやトライアルといった機会を提供してもらうことを推奨します。

手段の目的化を避ける

AIの活用を検討する際には、技術そのものが目的ではなく、選考プロセスの最適化や効率向上などが目指すべきゴールとなります。

AIのような真新しく話題性のある技術は、非常に魅力的に感じます。

実際、他分野ではAI導入により、業務効率が飛躍的に向上したり、売上アップにつながったりといった事例も散見されます。ただし、最も重視すべきは「自社の採用活動にとって有益か否か」です。

少なくとも「AIが流行っているから」「これからはAIの時代だから」といった観点ではなく、AI導入で得られる価値を具体的に把握し、採用においてどれ程の成果をもたらしてくれるかといった観点で考えるようにしましょう。

まとめ

採用でのAI活用とは、母集団形成や選考といった企業が行う採用活動にAI技術を用いることです。

具体的な手法としては、大量の求人データを解析して特定の条件を満たす候補者を見つけだす「AIソーシング」や、各応募者の履歴書データから対象外を自動で省く「AIスクリーニング」などが登場しています。

その他にも「AIチャットボット」「AI面接」「面接官のAIトレーニング」など採用活動のさまざまな場面での活用が期待されます。

採用にAIを活用するメリットは「担当者の負担を軽減できる」「公平な判断を行える」「経験やノウハウに頼らない選考を行える」「ヒューマンエラーを排除できる」の4つです。

対してデメリットとしては、「人間性やポテンシャルを判断しにくい」「過去データの蓄積が必要になる」「蓄積された過去データによっては偏りが生じる」「AIで選考されることに抵抗感をもつ応募者もいる」の4つが挙げられます。

採用でのAI活用は日々進歩しつつありますが、現時点では全て手放しで任せられるレベルに到達できているわけではありません。

今後の更なる進歩に期待しつつ、採用でのAI活用を検討する際は「手段の目的化」を避け、どの選考プロセスを任せるかを明確にした上で、導入前には実践で活用できるかを必ず確認しましょう。

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