採用管理・選考管理における人工知能(AI)の活用

主観による採用・選考の課題

採用や選考は、人間の持つ主観に左右されやすい業務の1つです。たとえば採用の際、「第一印象を重視する」という面接官がいます。物腰や第一声などが数秒で決定され、ここに客観的な判断基準は存在しません。

また、人は自分によく似た人物に共感を覚える傾向にあり、主観に頼った判断では多様性が不足しやすいとの指摘もあります。さらに、このような主観的な人事では、採用や配置の理由をデータで残すことができず、人事現場の混乱の元になったり、非効率性を招いたりします。

関連記事

watch_later 2020.01.17

採用のよくある失敗事例と原因を公開！成功のためのポイントは？

続きを読む ≫

人工知能（AI）で公正な判断と効率化を実現

主観的な人事から脱却するために期待されているのが人工知能（AI）を活用した採用管理・選考管理システムです。ここでは、採用と選考の意思決定を人工知能（AI）が支援することのメリットを紹介します。

効率的な書類選考が可能

あらかじめ例年の採用基準を人工知能（AI）に学習させることで、選考官によるバラツキを排除し公正な選考を実現します。また、優秀な社員達のES（エントリーシート）を分析させることで、求職者の中から将来活躍できる優秀な人材を見抜けます。逆に、内定辞退した者の分析に活用している企業もあるようです。

時間と場所を選ばない採用が可能

企業によっては、人工知能（AI）による面接・面談を取り入れています。これにより、主観的な判断の排除だけでなくオンラインでいつでもどこでも面談を受けることが可能になります。

人工知能（AI）で選考の過程を効率化することで、より多くの求職者の応募を受け付けることができるようになり、採用担当者は空いた時間を活用して実際に応募者と向き合う時間を増やせるメリットもあります。

人工知能（AI）の「機械学習」とは

人工知能（AI）は「機械学習」という仕組みがあります。

機械学習とは、コンピュータがビッグデータなどを解析して学習する技術です。分析対象の一定の法則性などをコンピュータに覚えさせ、テストを繰り返すことで精度や汎用性を向上させていきます。対象となるデータは量が多いほど望ましく、それだけコンピュータの学習効果は上がります。

わかりやすい例では。将棋や囲碁などのゲームがあります。コンピュータにルールを教えておいて、後は勝負のデータを分析することでコンピュータが機械学習でどんどん強くなっていきます。

AIを活用した人事関連部門の事例

採用の現場以外にも人事関連部門で人工知能（AI）を利用したサービスはあります。

求人広告の効果測定と最適化

機械学習と自然言語処理を利用した、求人広告の効果測定サービスが提供されています。求人広告、職務記述書、勧誘メールなどのテキストを分析して、企業が求めている人材を得られるかを判断します。

使われている単語の解析はもちろん、文章の長さや使用する形容詞、単語のつながりなどを解析し、採用までにどれだけ時間がかかったか、求めていた人材が見つかったかの関連性をチェックします。この分析結果を元に改善点も提示され、求人広告掲載前に修正して広告効果を向上できます。

人工知能（AI）を使った人材紹介サービス

これも機械学習を利用した人材マッチングサービスです。求人（企業）側と求職（人材）側のデータを大量に集め、それらを機械学習で解析することにより、企業が求める技能や経験を持つ人材を自動で推薦します。

両者の事前データは、詳しければ詳しいほど効果があります。このため、企業側では自社の詳細データとともに、どのような人材を求めているかを具体的にデータ入力しておきます。

応募する人材側でも、自分の能力や経験、どのような職種を探しているかをデータ入力し、コンピュータが両者のデータを突き合わせてマッチングします。求人側と求職側いずれにも、正確性やスピード化のメリットがあります。

以上のようにAIを活用することで、採用を効率できます。下記の記事では、採用の効率化について紹介しています。気になる方はぜひ、参考にしてください。

関連記事

watch_later 2020.01.17

採用業務を効率化する方法！時間とコストのムダを削減するには

続きを読む ≫

評価データの数値化を活用して自社に合った人材を獲得しよう

面接から得られた印象や、採用担当者の経験に基づいて評価することがすべて否定されているわけではありません。しかし、公正で効率的な採用を実現するために、AIの活用は有効です。

システムの活用によって効率化した時間を活用して、面接など応募者とじっくりと話す機会を増やすことで、採用のミスマッチを減らすことができるのではないでしょうか。実際の製品や活用事例を見てシステムの導入を検討してみましょう。