採用におけるAI活用とは？メリットや導入方法・注意点を解説
2018年時点で、AIを試験的に導入または使用している北米、英国、中国、インドの組織のうち、23%が人事・採用領域で導入しているというデータがあります。
多くの組織は、他のビジネス領域で価値を示した後に、人事領域におけるAIの活用を実証しているようです。特に、従業員や候補者に直接接する場面においてAIの活用が増えてきています。
採用のプロセスには、いまだに時間のかかる手作業が多く、分析は担当者の判断や直感によって進められているのが事実です。しかし、2018年のLinkedInのレポートでは、採用担当者とリクルーターの67％が「AIによって時間が短縮されている」と回答しています。
採用におけるAI活用のイメージ
AIを活用したテクノロジーや採用管理システム（ATS）には、以下のような活用例があります。
- 「入力→モデル→出力」の一連の経験・学習プロセスを経て作成されたAIモデル（機械学習モデル）を使用して職務記述書のテキストを改善する。
- システムに入力された要件に基づき、要件を満たさない応募者をフィルタリングする。
- AIによるスクリーニングシステムで、キーワードマッチング、アルゴリズム、採用データをもとに候補者をランク付けし、適格な候補者を探し出す。
- AIによるチャットボットで、候補者の質問などに素早く回答する。
- 採用にかかわるスケジュール管理を自動化する。
- 予算の範囲内かつ候補者にとって魅力のある報酬額を割り出し、オファーレターを作成する。
採用活動にAIを活用する5つのメリット
採用活動にAIを活用することで得られる5つのメリットを紹介します。
1. マッチング作業の能率化
仕事のスキルや給与、傾向といった大量の情報をかみ砕いて、候補者と採用ポジションをマッチングさせる作業は、AIの得意分野です。具体的には、以下のような活用方法があります。
- AIと機械学習によって給与基準などの要素を予測評価する。
- 自然言語処理（NLP）を用いて候補者の履歴書からスキルや職歴、経験年数などの要素を認識・抽出する。
- 抽出した情報を採用企業側が評価しやすいようにまとめる。
候補者側にとっても、調査に費やす時間は将来的に減る可能性が出てくるでしょう。
2. 意思決定の補強
候補者の回答を分析・解釈し、現在の欠員やその他の潜在的な職務に対する候補者の適合度やパフォーマンスをAIによって予測することで、合否の意思決定を補強できます。
3. 採用コストの削減
面接日時の設定や候補者へのフォローアップメール送信などにかかる時間を短縮し、1人当たりの採用コストを削減することができます。
また、AIの活用によって候補者の適合性を向上させることで、トレーニングコストなどの間接的な採用コストも削減できます。
4. 採用担当者のバイアスの軽減
採用活動は、担当者の経験や勘による無意識のバイアスが影響しやすい領域です。AI活用のベースとなる膨大なデータに基づいた意思決定の支援や、あらかじめ設定された基準に基づいた評価により、このような担当者のバイアスを軽減してくれる役割もあります。また、レジュメの個人情報部分の盲検化（評価者のバイアスが影響することを避けるために、あえて情報を伏せること）や、書類選考の自動化など、担当者の経験とデータを上手く組み合わせるために正しくAIを導入すれば、公正な採用プロセスや選考につながります。
5. 採用チームの少数精鋭化
人事部や採用チームは、間違いなく非常に重要な機能を担っており、その業務は多岐に渡ります。しかし、多くの企業では、いまだにサポート的な立ち位置として捉えられていることが原因で、人員不足や、ツールを導入するための予算不足に陥りがちです。
人事部門の仕事のうち、最も時間のかかる仕事のいくつかをAIによって自動化できれば、人事・採用担当者はより多くのコア業務にリソースを投入でき、少数精鋭化につながります。
採用活動にAIを活用する３つのデメリット
AIは完璧とは言い切れません。それゆえに、AIを採用活動に利用することに関するデメリットも多く存在します。
1. データの正確性・信頼性の問題
AIを活用した採用管理システム（ATS）の大きな欠点は、フォーマットの選択肢に惑わされやすいことです。例えば、求められるすべての資質を備えた候補者がいたとしても、応募書類や履歴書に使用されている箇条書きのスタイルが適合していないだけでAIのリストに登録されないといったリスクがあります。
また、ハイパフォーマーに関するデータは比較的簡単に揃えられますが、不採用となった候補者のデータや、退職者のデータを収集することは、そう簡単にはいきません。個人情報保護に関する法規制を鑑みても、厳格な手順が必要であったり、個別に同意を得る必要があったりするなど、データを過去にさかのぼって採集するには時間がかかり、数年間待たなければなりません。
このように、データを網羅的に揃えるには時間がかかる点もデメリットと言えます。
2. 画一的な組織になる恐れ
例えば、実務経験が少なくても、性格や趣味、対人関係、人柄などから、そのポジションに適した人材がいることは、採用においては珍しくありません。しかし、AIはトレーニングデータに基づいて評価を決定するため、人間的な要素や情報を考慮できないAIの場合、そのような候補者は書類選考で除外される可能性がさらに高くなり、組織の多様性が大きく損なわれる可能性があります。
画一化された集団からは、創造性が発揮されづらい可能性があるなど、さまざまなリスクが伴います。将来的には、候補者を網羅的な視点で評価できるAIが登場する可能性があるかもしれませんが、現状は難しい状況です。
このようなリスクを回避するためには、AIを活用する前に、多様性や偏向、バイアスに関するリスクアセスメントを実施したり、人間的な要素を考慮するような採用プロセスを追加したりするなどの手だてが必要になるでしょう。
3. 候補者の納得度と倫理的な問題
候補者のスクリーニングにAIを活用した場合、データによってAIが判定した結果は、候補者側からすると納得のいかない結果になる可能性があります。また、人事としても責任感のない判断になる恐れがあります。
さらに、以下の事例のように、不公平や差別といった倫理的な問題につながる可能性もあります。
倫理的な問題が浮き彫りになった事例
アマゾン・ドット・コムでは、2014年からAIを活用した人材採用システムの開発を進めていました。しかし、システムの試験期間中に、開発したアルゴリズムが女性よりも男性を優遇することを発見しました。これは、同社がこれまでに受け取ってきた技術職における履歴書（そのほとんどが男性の履歴書）を使ってAIツールを訓練したことが原因と考えられます。一方で、女性を連想させる単語を使用している履歴書は減点される傾向も出てしまいました。このように差別的なスクリーニングとなってしまう問題が浮き彫りになったことで、同社はシステムの開発・運用を中止するに至りました。
このように、使用するデータに内在する偏りによって、不公平や差別が生じる可能性があります。AIは社会集団間の雇用格差を広げるのではないだろうかという懸念が残っています。
採用におけるAI活用が有効な企業の特徴
採用プロセス全体を通して正しい方法でAIを使用することは、企業に大きなメリットをもたらします。特に、以下のような企業では、AIを活用することのメリットが大きいでしょう。
- 大量採用している。
- スペシャリストの採用に苦労している。
- 戦略立案などのコア業務にかける時間が足りない。
例えば、毎年、数百人～数千人を採用する企業の場合、資格や特定のスキルを必要としない候補者を探すとなると、応募が途絶えることはないでしょう。そこで、労働市場分析、コンピテンシー特定、スキルマッチング、職務内容や候補者ランキングの偏り検出から始め、アポイントメントのスケジュール調整や一般的な質問への回答にチャットボットを使用することで、候補者体験（採用CX）と、採用業務の効率を大幅に向上させることができます。
また、スペシャリストやその他の希少なポジションの採用に苦労している企業も、AI技術に投資するメリットが大きくなります。AIによって、候補者の回答を分析・解釈し、現在の欠員やその他の潜在的な職務に対する候補者の適合度やパフォーマンスを予測することができるためです。
また、反復的な管理業務にAIを活用することによって、生まれた余剰時間で採用担当者が戦略的な業務に集中できるようになるはずです。
採用におけるAI活用の手法10選
採用にAIを活用するといっても、プロセスごとにさまざまな手法があります。ここでは、10の手法を紹介します。
- AIソーシング
- AIスクリーニング
- AIマッチング
- クラウド型AIチャットボット
- AIスケジューリング
- AIドリブン面接
- 顔分析ツールを活用した面接
- AI認知・性格テスト
- AIによる候補者データベース管理
- AIによる候補者のソーシャルメディア分析
1. AIソーシング
候補者を探すプロセス（ソーシング）は、人事・採用担当者の仕事の中で最も難しく、最も時間のかかる作業の一つでしょう。実際に、多くのリクルーターが新しい手法の発見や、コスト削減に多大な時間を費やしています。
AIを活用した採用管理システム（ATS）は、さまざまな情報源の有効性と妥当性を評価し、データを確認し、各情報源から新入社員の離職率や応募者のうちの有能な候補者の数など割り出すことができます。
例えば、以下のようなことを実施できます。
- LinkedIn、Facebook、その他多くのプラットフォームを解析・検索し、適切な経歴を持つ候補者を見つける。
- 候補者との関係性構築のために、パーソナライズされたメールやSNS、対面機会の創出、手紙などの手段を用いて連絡をとる。
- 候補者が転職する可能性を予測する。
2. AIスクリーニング
自然言語処理（NLP）技術の進歩により、抽出された情報に対するAIの理解性能は大きく進歩しました。米国においては、採用担当者の55%がAI採用への投資を行っており、採用チームやリクルーター自身の目に触れる前に、AI技術を利用して履歴書をスクリーニングしている企業も多くなってきています。
ただし、履歴書には決まったフォーマットがなく、ルールベースの構文解析はあまりうまくいきません。情報を正しく解析するためには、文脈の分析が必要なのです。
自然言語処理（NLP）ベースの履歴書の構文分析プログラムを使うことによって、以下のようなメリットを享受できます。
- 求職者や採用担当者がフォームに情報を再入力する必要がなくなる（候補者体験の向上と、手間の軽減）。
- 履歴書の読み疲れによって、興味深い候補者を取りこぼすリスクを軽減できる。
ただし、自然言語処理（NLP）はまだ発展途上であり、完璧ではありません。書き方、キーワードの未記載、その他の設定ミスにより、優秀な候補者が除外されてしまう可能性もある点には留意しなければいけません。
3. AIマッチング
「Semantic Search」というアルゴリズムを利用すると、キーワードを見るだけではなく、AIと組み合わせることで、候補者の検索機能を拡張することができます。このAIツールは、アルゴリズムと検索条件を組み合わせて、事前に入力した特性、優先順位、キーワード（特定および関連）に基づき、各候補者にランキングスコアを付与します。そして、迅速な候補者登録 候補者リストが作成・整理され、リクルーターは最も価値のある候補者を簡単かつ迅速に探し出すことができるようになり、候補者一人ひとりを適切なポジションに配置することができます。
手作業による候補者マッチングは、手間と時間のかかるプロセスであり、ヒューマンエラーやコストのかかるミスにつながる可能性がありますが、AIマッチングでは、これらのリスクを軽減することができます。
4. クラウド型AIチャットボット
なかなか連絡をしてこない企業や連絡をしても何ヶ月も返信のこない企業は、候補者体験を著しく低下させます。また、人事・採用担当者としては、時間やリソースの不足に加え、求人広告に対する応募の大半が応募資格すら満たしていないことや、候補者全員とうまくコミュニケーションをとるのに苦労していることでしょう。大量採用の場合ではなおさらです。
AIチャットボットは、採用プロセスを管理し、24時間365日メッセージングツールを介して候補者とコミュニケーションをとるソフトウェアです。上記のような問題を抱える人事部門や採用チームにとって強力なツールとなり、時間やコストを節約し、候補者体験を向上させるのにも役立ちます。
このツールをAI化することによって、以下のようなメリットを享受できます。
- 履歴書や連絡先などの応募者情報を、処理しやすいように構造化された方法で収集する。
- 候補者の知識、経験、スキルに関する重要なスクリーニング質問をする。
- 資格、面接試験の結果、あるいは全体的な取り組みなどの指標に基づいて応募者をランク付けし、消極的な候補者を排除する。
- 候補者からの募集職種や応募方法に関するFAQに回答する。
- 人事部門や採用担当者との面接をスケジュールしたり、チャット中に人間の採用担当者の交代を促進したりする。
- 応募状況についての最新情報を、採用担当者に提供する。
上記のアクションを24時間365日行い、同時に数十人、数百人の応募者に対応し、その情報を任意の管理システム/データベースに供給・蓄積することができます。
5. AIスケジューリング
AIを活用したプログラムでは、人事部門や採用にかかわるメンバーのスケジュールを確認し、候補者とやり取りしているメールの文面から、適切なスケジュールをAIが即座に設定することができます。これにより、スケジュールのミスを防止することができます。
6. AIドリブン面接
AIが評価する面接では、候補者は自分の姿を撮影しながら、決められた質問に答えていきます。そして、その面接をAIツールで分析し、面接担当者との対話が行われる前に候補者をAIがランク付けします。
既存の従業員でモデルを訓練し、顔認識や言語・内容分析などの技術を使って、面接を受けた候補者の将来のパフォーマンスを予測するのが一般的です。
7. 顔分析ツールを活用した面接
AIを使ったデジタル面接プラットフォーム「HireVue」では、同ツールを導入したユニリーバなどの企業において採用活動にかける時間が約90％減り、候補者が取らなければいけない時間も5万時間以上削減できたといわれています。
候補者は録画されたビデオ面接で、あらかじめ選択された質問に答えます。AIによる顔認識技術が、応募者の顔の表情や体温、発汗、声紋、姿勢、ボディランゲージ、スピーチパターン、語彙の選択などの非言語情報を把握し、それらを元に採用を判断することができます。
このように、AIを活用した面接は今後、「人材を見極める領域」により進出してくることが予想されます。
8. AI認知・性格テスト
開発部門や上級管理職では、専門性やリーダーシップに関するテストが一般的に行われていますが、それ以外の職業では実施する頻度は少ないと思います。
AIによる認知・性格テストを入社前評価に導入することで、より大規模に、より信頼性の高い結果を得られるようになります。チーム全体をテストすることで、チームに足りない個性を見つけ、そのギャップを埋めたり、将来の仕事ぶりを予測したりすることができるようになります。ただし、信頼度の高いテストの実施には必要なサンプル数を集めるためにある程度の期間がかかる点に留意が必要です。
9. AIによる候補者データベース管理
前回の募集ではポジションにマッチしなかった候補者が、今回の募集では最適だということもあり得るでしょう。候補者のプロフィールが登録された最新のデータベースがあれば、新しい人材をチームに加える際に、以下のようにAIを活用できます。
- 情報が古くなっていないか、不足していないかをAIが継続的にチェックすることで、データベースを完璧な状態に保つことができる。
- 空きポジションを埋めるために適切な候補者と自動的に連絡を取ることで、需要に見合った供給が可能になる。
- 転職希望者を予測し、その情報と求人情報を関連付けられる場合もある。
- 時間を大幅に節約することができる。
10. AIによる候補者のソーシャルメディア分析
ヘイトスピーチ、ネットいじめ、脅しなどに候補者が関わっていないか、採用前に分析する「ソーシャルメディア分析」は、すでに一般的に行われていることも多いでしょう。AIを用いた分析によって、大量の応募者を評価し、迅速かつ徹底的に分析を行うことが可能になります。
具体的には、以下のようなメリットがあります。
- 候補者のソーシャルメディアを分析する担当者のバイアスを排除することができる。
- 候補者のよりリアルなイメージを把握し、候補者がどのような人物であるかをより深く理解することができる。
ただし、どのような規制や法律が適用されるかを十分に確認する必要があります。また、誰もがソーシャルメディアを利用しているわけではなく、ソーシャルメディアを利用していない人が優秀な候補者ではないとは限りません。
また、アカウントは持っているがほとんど更新をしない人や、偽のアカウントを持っている人もいる点にも注意が必要です。
AI採用の導入フロー
他のすべてのビジネステクノロジーと同様に、最適な採用ソリューションを選択するための画一的なアプローチはありませんが、AIで採用プロセスを効率化するために欠かせないプロセスを紹介します。
1. AIの活用方針を立てる
AIに採用プロセスをすべて任せる必要はなく、すべての組織とそのリーダーは、AIを活用する度合いをコントロールできます。透明性、公平性、説明責任といった要素を重視した方針を立てることは、AIを採用業務に取り入れる前にすべきことでしょう。
2. 適切なシステムを選定する
そもそも採用のシステムは頻繁に入れ替えるものではありませんし、投資が必要なものです。また、人的資本管理業務を支えるとても重要なシステムです。新しいシステムを導入すると決めたら、「導入する目的は何か」「その目的を達成するにはどのようなシステムであるべきか」「複数の候補の中から選ぶために重視する要素は何か」などをよく考え、整理をしたうえで導入してください。
特に以下3点は最低限確認しておきましょう。
- 採用プロセスとの適合性
- 他システムとの連携の柔軟性
- カスタマーサポートの充実度
また、人事部門におけるAIは、候補者の発見や選別の際に、多くの力仕事をこなしてくれる素晴らしいツールである一方で、最終的に必要なのは、履歴書の裏に隠された人物を知るための生身の人間であることを忘れてはなりません。
3. ベンダーとのすり合わせを行う
システムを選定することができたら、ベンダーとの窓口を決め、プロジェクトマネジメントを推進する必要があります。当然ながら、導入後に運用するのは自社です。ベンダーに丸投げせずに、積極的にプロジェクトマネジメントに関与していきましょう。
ここで留意すべきポイントがあります。ほとんどのAIツールベンダーは、「バイアスを減らす、あるいは完全に取り除く」と主張しています。しかし、AI採用の歴史を振り返ると、実際にはAIによってバイアスが軽減されるどころか増幅された事例もあります。偏った採用アルゴリズムや人種差別に至るようなケースも見られました。
前提として、「採用プロセスにおいて、バイアスを取り除いている」と主張するベンダーに対しては、慎重になるべきでしょう。以下の質問に対して、しっかりとした回答があることを確認してください。
- システムはどのようにトレーニングされているのか？ 独自のデータか？購入したデータか？
- どのようなデータを使ってシステムを学習させているのか？
- どのような部門、どのような職種、どの程度のデータの多様性があるか？
- 偏りを排除するために、トレーニングデータをどのように体系的に評価しているのか？
- 日本だけでなく、EUと米国で提案されている政策に準拠しているか？
- システムは完全に透明で、すべての決定が追跡可能か？
また、バイアスを減らすための最初のステップとして、バイアスが存在することを認識することも必要です。社会環境や世の中の常識は常に変化していることを忘れてはなりません。ベンダーマネジメントする際には、こういったシステム以外のナレッジマネジメントやリスクマネジメントも必要になります。
まとめ
AIは、業務効率、意思決定の質、候補者と従業員の体験を向上させることで、人事プロセスのパフォーマンスを高める大きな可能性を秘めています。AIベースのソリューションは、限られた予算で価値の高いサービスを提供しようとする人事・採用担当者にとって大きなメリットをもたらすでしょう。
今後さらにAIを使った採用活動が加速し、プラットフォームの精度と有効性が向上し続けていくにつれて、AIモデルのガバナンスを担保する必要も出てくるでしょう。また、AIが実行するステップの成果を常に見直し、それが期待に沿っていることを確認・更新・再訓練することの必要性も高まっていくと考えられます。
人事担当者は、人事プロセスを再構築し、非効率性を軽減し、ビジネス価値を高める機会を引き出す方法を模索し続けるマインドを持つことが大切です。
参考
- The 2018 Gartner AI Enterprise Perceptions
- LikldIn『LinkedIn 2018 Report Highlights Top Global Trends in Recruiting』
- Predictive Hire社『Automation with humanity: Puttiong the candidate first』
- Business Insider『We tried the AI software companies like Goldman Sachs and Unilever use to analyze job applicants』
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Person
鈴木 秀匡
鈴木 秀匡
日立製作所やアマゾンなど、一貫して管理部門のビジネスパートナーとして人事総務労務業務に従事。現在は、欧州のスタートアップ事情や労働環境、教育事情の背景にある文化や歴史、政治観など、肌で感じとるべくヨーロッパへ家族移住を果たし、リモートで日本企業の人事顧問やHRアドバイザリーとして独立。三児の父。海外邦人のコミュニティプラットフォームのための財団法人立上げなど、日本のプレゼンスを上げていく活動にも奮闘中。
- 人材採用・育成 更新日：2023/06/08
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