生成AIを用いた採用設計
採用業務のどこに、どう使うか。活用場面の整理から、AIモデルのチューニングまでを設計します。
ISSUE & SOLUTION課題と解決
- 生成AIを採用活動に使いたいが、どの業務のどこに使えるのかを整理できていない。
- ChatGPTに書かせてみたものの、どこかで見たような一般的な出力しか返ってこない。
- AIにどこまで任せてよいのか判断がつかず、人とAIの役割分担を決められない。
- 採用業務を場面ごとに分解し、業務効率を上げる活用と、業務の質を上げる活用を切り分けて整理できる。
- 汎用のAIモデルに採用設計の知見と自社の採用データでチューニングを施し、自社の文脈に最適化された出力を得られる。
- 最終評価は人が行う前提で、AIが人の作業を裏で支援する形から始められるため、現在の運用に無理なく載せられる。
OVERVIEWサービス概要
生成AIを用いた採用設計は、採用業務のどこに生成AIを使うかを整理し、汎用のAIモデルを自社の採用に最適化していくことを支援するサービスです。ツールの導入そのものではなく、AIに何を学ばせ、どこまでを任せるかという設計を担います。
生成AIは、従来のAIと何が違うのか
生成AIは、従来のAIが決められた行為の自動化を目的とするのに対し、さまざまなコンテンツを生成したり、そのために学習したりできることが大きな特徴です。
膨大なデータのパターンや関係を学習し、言語の理解と文章生成において人間以上のパフォーマンスが実現できることは、すでに周知の事実です。
これらを採用活動に活用することは、私たちにとって今後数年の間の命題になると言えるでしょう。
採用活動における、生成AIの活用場面
RDIでは、採用活動における生成AIの活用場面を次のように整理しています。ポイントは、「業務効率を向上させる活用」と「業務の質を向上させる活用」を分けて考えることです。効率化だけを目的にすると、評価の精度という肝心の議論が置き去りになります。
| 採用業務における活用場面 | 業務効率を向上させる活用 | 業務の質を向上させる活用 |
|---|---|---|
| 1. 求職情報の作成 | 「職種名」「業務内容」などの定型的な情報を入力することで、それ以外の内容を補完して即時に自動生成。 | 過去の成功事例を教師データとしてAIに学ばせることで、求職者の興味を喚起し魅力的に感じる求職情報を生成。 |
| 2. 書類選考 | スキルや経験など、設定した評価観点でAIが即時に評価を実施。書類選考の工数を劇的に短縮し、早期対応を可能に。 | 見落としをなくすとともに、関連スキルや経験に関する評価が（担当者の能力によらず）可能。 |
| 3. QA対応など コミュニケーション |
回答もしくは回答案を即時に自動生成。回答作成の工数を劇的に短縮し、早期対応を可能に。 チャットボット等により、完全自動化した運用形態も可能。 |
過去の採用コンテンツや社員インタビュー、就職サイトのポジティブな情報をAIに学ばせることで、応募者の興味を喚起し魅力的に感じる観点を踏まえた対話型の回答を生成。 |
| 4. 面接・ グループワーク |
選考設計によっては人的工数を削減するが、AI評価が社会通念上認知されるまでは、人的工数はそのままに、AIが人の作業を裏で補足支援する（最終評価は人が行う）形で進める。 | 各面接官ごとの評価のバラツキを排除。事前にAIに学習させた観点と基準により、客観的で一貫性のある評価案を作成。 評価案をAIが生成して評価者を支援することで、評価者の視点を整える（育成面）。 |
| 5. ハイパフォーマー分析 （求める人材像構築） |
従来に比較して、はるかに工数を削減して実施可能。 | 人事情報・採用情報をAIに学ばせて分析することで、ハイパフォーマー予測に有益な観点（能力・スキル・経験）を導き出す。 最終合格者を決定する際の人材像とする。 |
| 6. 選考プロセスの 分析・改善 |
従来に比較して、はるかに工数を削減して実施可能。 | 採用広報、インターンシップ、書類選考、面接、内定者フォローなど、採用活動情報をAIに学ばせて分析することで、選考における高評価者の辞退を防ぎ入社に至るために有益な観点（採用プロセス）を導き出す。 |
このうち4. 面接・グループワークは、AIによる評価が社会通念上どこまで認知されるかに左右される領域です。現時点では最終評価は人が行う前提に立ち、AIは評価者を裏で支援する役割として設計します。
自社の採用活動における、生成AIの実装
ではそれらをどのように具現化していくか。そのアプローチには、次の3つのポイントがあります。
1ChatGPTなどのAIモデルを基盤として活用
現実的な選択肢としては、ChatGPTなどの既存の汎用的なAIモデルを基盤として活用し、コストと実装スピードを担保するべきだと考えます。自社で一からモデルを作ることは、採用の領域では割に合いません。
ただし、これらは「世間一般に流通している知識」を学習データとしているため、そこから生成される出力も世間一般的な内容になります。そこで、汎用的なAIモデルに対して最適化（チューニング）が必要になります。
2RDIの採用設計の知見を用いてAIモデルを事前に最適化
採用活動は思い込みや印象といった主観にあふれ、まだまだ根拠の不足している分野です。汎用的なAIモデルが学習している世間一般的な情報の中に、採用設計の正しさを期待することは難しいと言えます。
また、そもそも自社の採用活動の設計が最適な採用設計になっているかどうかを判断することも、簡単ではありません。そこでまずは、客観性の高い採用設計の知見を用いて、AIモデルを事前に最適化します。
3自社独自の評価基準などを用いてさらに最適化
さらに、自社独自の評価観点や基準などの情報により、AIモデルにチューニングを施します。このチューニングによって「自社独自の文脈に最適化された言語理解と文章生成」を行うことが可能となり、高い精度でアウトプットを得ることが期待できるようになります。
自社情報が充分に蓄積されていない場合には、有益と考えられる情報の収集を早期に開始して蓄積し、質と量の両面からチューニングを繰り返していくことが望ましいと言えます。
そのうえで運用をアップデートし、高効率・高精度・一貫性を備えたアウトプットにつなげる。
OUR APPROACHRDIの特徴
RDIの強みは、AIに学ばせるべき「採用設計の知見」を持っていることです。ツールを導入しても、何を教えるかが決まらなければチューニングは始まりません。求める人材像、評価要素、評価基準、選考プロセス——AIに学ばせる中身そのものが、RDIが本業として設計してきた領域です。
生成AIを活用した採用活動支援の実績
RDIは、大手企業の採用設計を外部パートナーとして支援するなかで、採用活動における生成AI活用の可能性と課題についても継続的に検討を進めています。
TOPPAN株式会社の採用責任者・村上泰史氏と、弊社取締役・小宮健実の対談記事が、HRプロの特別企画に掲載されました。ジョブ型導入を契機とした採用戦略の変化と、生成AI活用の可能性について語り合っています。
HRプロ TOPPANの採用責任者が語るAI時代の採用戦略 ～ときには採用しない決断も必要。「求める人材像の解像度」を高めるために人事がすべきこと～ www.hrpro.co.jp企業・応募者の双方が生成AIを当たり前に活用する時代となるなか、TOPPANでも採用活動における生成AIの活用可能性について検討を進めています。
「効率化」で終わらせない
生成AIの話題は、どうしても工数削減に寄りがちです。しかし採用活動の目的は、工数を減らすことではなく、活躍する人を採ることです。効率化だけを追いかけると、評価の精度はむしろ落ちていきます。
RDIは、活用場面を整理する段階から「業務の質を向上させる活用」を必ず並べて検討します。AIに評価案を作らせて評価者を支援すれば、面接官ごとのバラツキを抑えられるだけでなく、評価者の視点を整える（育成面の）効果も期待できます。
RDIのコンセプト
そもそも選考の精度をどう捉えるかについては、採用コンセプトで詳しく解説しています。
採用のコンセプトを詳しくまず整えるのは、AIに学ばせる「中身」
評価要素や評価基準が曖昧なままAIをチューニングしても、曖昧な基準が高速に量産されるだけです。生成AIの活用は、選考設計（SERVICE 01）・面接設計（SERVICE 03）とセットで進めるのがもっとも効果的です。
FLOW導入の流れ
お問い合わせから振り返りまで、次のステップで進めます。
- 1お問い合わせ・ご相談現状の課題やご要望をお聞かせください。
- 2ヒアリング・活用場面の整理現在の採用業務の流れ、既存の評価基準やデータの蓄積状況をうかがいます。
活用場面の表をもとに、どこから着手するかを優先順位をつけて整理します。 - 3ご提案・範囲の合意対象とする業務、AIに任せる範囲と人が行う範囲、成果物の内容をご提案し、合意します。
評価要素や基準が未整備の場合は、選考設計（SERVICE 01）からのご提案をさせていただくことがあります。 - 4チューニングと試作採用設計の知見と、自社の評価観点・基準・過去データをもとにAIモデルをチューニングし、実際の出力を見ながら調整します。
- 5納品・運用への組み込み成果物を納品し、使い方をご説明します。既存の運用のどこに組み込むか、誰が最終判断をするかまで確認します。
- 6振り返り・継続的なチューニング実際の出力と選考結果を振り返り、蓄積されたデータで質と量の両面からチューニングを繰り返します。
FAQよくある質問
Q費用はどのくらいかかりますか？
Q合否の判定をAIに任せることはできますか？
Q自社の採用データがほとんど蓄積されていません。
Q評価要素や基準が曖昧なままでも依頼できますか？
Q応募者の個人情報を扱うことに不安があります。
Q特定のAIサービスを導入する必要がありますか？
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