負担の大きい人材採用時の書類選考
AI活用で効率化を実現

有能な人材を採用し続けることは、企業経営にとって重要な課題。しかし、採用に伴う業務量は非常に大きく、人事部門にとって大きな負担になっている。このような状況を放置しておけば、本来であれば採用すべき人材を見逃すといった、ミスも発生しやすくなるだろう。人材採用の効率化に役立つのがAIの活用だ。ここではその具体的なアプローチと、すでに始まっている実証実験の内容を紹介する。

増大する書類選考の負担、適切な吟味が行えない危険性も

最近は通年採用も少しずつ広がり始めたが、日本企業の多くは今でも新卒一括採用を重視している。人材不足が進む状況下で、優秀な学生を獲得するための競争は激化する一方だ。ここで大きな課題となっているのが、書類選考の負担増だ。最近はインターネット経由のエントリーシート提出が一般的になり、1人の学生が数十の企業にエントリーシートを提出することも珍しくない。

こうなると企業の人事部門の採用担当者は何千、何万という膨大な数のエントリーシートに目を通さなければならなくなり、非常に大きな業務負担となっている。結果として採用担当者の残業が増える。実際の人手での選考作業では、悩ましいボーダーラインの書類の判断に時間がかかってしまっている。

書類選考を複数の担当者で行う場合には、選考基準を統一しにくいという問題もある。選考基準にゆらぎがあれば、採用すべき人材を不合格にするだけではなく、不採用にすべき人を合格させてしまう危険性も生じる。

そこで是非とも検討したいのが、書類選考におけるAIの活用だ。この業務をAIで効率化することで、採用担当者の負担を大幅に軽減できる。選考基準の統一も容易になるだろう。

このような取り組みはすでに始まっている。では具体的にどのようにAIを活用すればいいのか。そして実際の取り組みでは、どのような効果が得られているのだろうか。

AIだけではなく人手も組み合わせて判定することが重要

「どのような人材を採用すべきかは、個々の企業の業種業態や企業文化によって異なりますが、過去の応募者データや採用実績から、その企業独自の採用傾向を見つけ出すことは可能です」。富士通 AI& IoTオファリング統括部でAI&データアナリティクス推進部長を務める佐藤 卓也は、このように語る。「これらのデータによって採用傾向を学習させたモデルを構築することで、新たな応募者に対してAIが選考合否を予測できます。その企業の採用計画や業務課題を考慮しながらこの予測結果を活用することで、採用の質向上や選考の効率化が実現できます」と続ける(図1)。

図1 図1:人材採用の書類選考におけるAI活用のイメージ。過去の応募者データや採用実績から、その企業の採用傾向を考慮したモデルを構築し、
そのモデルをもとに選考の合否を予測する。AIによる予測結果には、「○/×」による合否予測に加え、合格予測スコアも含まれる

続きは、こちらからお読みいただけます

負担の大きい人材採用時の書類選考
AI活用で効率化を実現

概要

  • 増大する書類選考の負担、適切な吟味が行えない危険性も
  • AIだけではなく人手も組み合わせて判定することが重要
  • 90%以上の確度で予測が的中することを実証実験で検証
  • 実証実験の成果をまとめ上げZinraiのAPIとして提供

ページの先頭へ