採用AIとは？導入のメリット・デメリットから成功事例まで徹底解説

労働人口の減少や人材の流動化により、企業を取り巻く採用環境は年々厳しさを増しています。優秀な人材をめぐる採用競争の激化や、採用業務そのものの高度化・複雑化により、従来の人手中心の採用フローに限界を感じている企業も少なくありません。こうした状況のなかで注目されているのが、AIを活用した「AI採用」です。本記事では、AI採用の概念や採用フローにおける活用シーン、導入するメリット・デメリットなどについて解説します。

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AI採用とは、書類選考や面接、候補者データの管理など、採用プロセスの一部にAI（人工知能）を組み込み、業務の効率化や採用の質の向上を図る取り組みのことです。単にAIツールを導入することではなく、「どの工程をAIに任せ、どこを人が担うのか」という役割分担まで含めた、新しい採用の設計思想と言えます。

具体的には、求人票やスカウト文面の自動生成、応募者情報のスクリーニング、適性検査や性格診断の結果分析、AI面接における回答の評価、チャットボットによる問い合わせ対応や日程調整など、採用フロー全体でAIの活用が進んでいます。AIは大量のデータを高速かつ一貫した基準で処理できるため、工数削減、人的ミスの低減、公平性・客観性の担保などに寄与します。

とはいえ、AI採用は人事担当者や経営層の意思決定そのものを代替するものではありません。候補者との信頼関係構築や候補者の志向・価値観を踏まえた最終的な採否判断などは、依然として人が担うべき領域です。AIは「判断を任せる主体」ではなく、人の判断の質とスピードを高めるための「サポートツール」として位置づけることが重要です。

近年、AI採用の導入が広がっている背景にあるのは、労働人口の減少により、そもそも母集団が少ないなかで、人材獲得競争が激しさを増していることです。限られた母集団から自社にマッチする人材を確保するためには、学歴や職歴だけでなく、スキル、適性、価値観、カルチャーフィットなど、多面的な情報をデータとして分析する必要があります。こうした高度な分析を、担当者個人の経験や勘に委ねるのではなく、AIを活用して定量的かつ客観的に実施したいというニーズが高まっています。

また、採用担当者の業務負荷が重くなっていることも背景の一つとして挙げられます。近年は、求人媒体、ダイレクトリクルーティング、リファラル採用など、採用チャネルが多様化しており、求人票作成、母集団形成、スカウト送信、書類選考、面接調整、候補者との連絡、社内共有など、採用担当者のオペレーションが複雑化・長期化しています。その結果、「目の前の事務対応で手一杯」という状況に陥りがちです。こうした採用業務の負荷を軽減し、採用戦略の立案や候補者との関係構築など、人にしか担えない領域にリソースを集中させるため、AI採用の導入が急速に広がっているのです。

採用業務では、求人票やスカウトメールの作成、チャットボットによる応募者対応、履歴書・職務経歴書の自動スクリーニング、適性検査・性格診断の結果分析、面接のスケジュール調整など、あらゆる場面でAIの活用が進んでいます。採用業務における主なAI活用シーンを見ていきましょう。

求人票や募集要項の作成は従来、人が担ってきましたが、ゼロから文面を構築する作業は時間を要するだけでなく、担当者の文章力に左右されやすいという課題がありました。

生成AIを活用すれば、「職種名」「業務内容」「必須・歓迎要件」「勤務地・待遇」などの条件を入力するだけで、ひな型となるドラフトを自動生成できます。これにより、ベースの作成にかかる時間を大幅に短縮できるだけでなく、複数ポジションや拠点間でトーンや表現の統一もしやすくなります。AIがたたき台を作成し、人が仕上げるのが、効果的なAI活用イメージです。

求人媒体やSNSから候補者を探す「ソーシング」は従来、人事担当者がキーワード検索や条件指定を繰り返しながら、一件ずつプロフィールを確認していました。この作業は、担当者の経験や勘に依存しやすく、見落としや属人化も起こりがちです。

こうした課題を解決できるのが「AIソーシング」です。AIソーシングなら、求人票や求める人物像を学習させることで、複数の媒体・SNS上のデータからスキルや職歴、類似キャリアパターンなどを総合的に分析し、マッチしそうな候補者を自動でリストアップできます。人では追いきれない潜在候補に網をかけられるのも、AIソーシングのメリットです。

スカウトメールやオファーメールを人が一通ずつ作成する場合、候補者の経歴確認、文面の作成、表現の微調整など、決して少なくない時間がかかるうえ、その「質」も担当者のスキルに左右されてしまいます。また、多忙な現場では文面のテンプレ化が進み、開封率・返信率が伸びないという課題も生じていました。

生成AIを活用すれば、候補者の職務経歴やスキル、興味関心に応じて、訴求ポイントを変えた文面を自動生成できます。たとえば、「エンジニア志望」「若手」「リモート希望」など属性に合わせてトーンや切り口を調整でき、短時間でパーソナライズされた文面を量産することができます。

人が応募者対応をおこなう場合、電話・メールでの質問対応や応募受付を担当者が一手に引き受けることになります。対応時間は平日日中に限られるため、業務が集中すると返信が遅れてしまうこともあるでしょう。また、担当者によって回答にバラつきが出るリスクもあります。

AIチャットボットを導入すると、募集要項や選考フロー、福利厚生などのよくある質問に24時間・365日、自動で回答できるようになります。さらに、希望職種や勤務地、経験年数などの基本情報を会話形式でヒアリングし、そのまま応募受付までつなげることも可能です。

エントリーシートや履歴書、職務経歴書を人が目視でチェックする場合、一通ずつ読み込み、条件との照合や仕分けをおこなう必要があります。応募数が多いほど工数が膨らむほか、担当者ごとに選考基準がブレてしまい、判断のバラつきも生まれがちです。

AIを活用してスクリーニングをおこなえば、学歴や職務経験、スキル、キーワード、志望動機の傾向などを機械的に抽出し、自社の採用要件にどの程度合致しているかをスコア化できます。これにより、「どの候補者を優先的に見るべきか」がひと目で分かり、担当者はスコア上位層の見極めや例外的な候補の再チェックなどに時間を使えるようになります。

適性検査や性格診断の結果を人が分析する場合、回答シートやレポートを一つひとつ読み込み、経験則から「どの部署・ポジションに合いそうか」を判断するのが一般的です。この作業は時間を要するだけでなく、担当者の主観に左右されやすいという課題があります。

適性検査や性格診断の結果分析にAIを活用すれば、候補者の検査結果と活躍社員のデータを掛け合わせ、思考特性・行動特性・ストレス耐性などを多角的に分析し、配置の候補を自動でレコメンドできます。大量の候補者を同じ基準で比較できるため、公平性とスピードが格段に向上します。

面接のスケジュール調整を人手でおこなう場合、候補者の希望日程のヒアリングに加え、面接官や会議室の空き状況を個別に確認する必要があります。メールやチャットで何度もやり取りを重ね、ようやく日程が確定するケースも少なくありません。さらに、候補者や面接官の予定変更が発生すると、そのたびに再調整が必要となり、担当者の負担は大きくなります。

面接のスケジュール調整にAIを活用すれば、面接官・会議室のカレンダーとの連携によって自動的に空き枠のみを抽出できるため、候補者にスムーズに日程を案内できます。加えて、日程確定後のリスケ案内やリマインドメールも自動送信が可能です。

AI面接とは、AIが面接官の役割を担い、質問・対話・記録・分析までを自動でおこなう仕組みのことです。応募者がWebブラウザやスマホから回答する様子を録画し、回答内容や話し方、表情や視線の動きなどを多角的に分析することができます。

人が面接をおこなう場合、どうしても面接官の主観が入ってしまうため、全員を同じ基準で評価するのは困難です。その点、AI面接は、あらかじめ設定した評価軸に沿って一貫したスコアリングができるため、公平性が向上し、比較もしやすくなります。また、面接官の数や時間の制約を受けないのも、AI面接のメリットです。

採用KPIを人が管理する場合、媒体ごとの管理画面やExcelを使って応募数や通過率、採用単価などを集計し、グラフやレポートを作成する必要があります。この方法ではデータの所在が分散しやすく、入力ミスや計算ミスも起こりがちです。

AIを活用すれば、ATS（採用管理システム）や求人媒体のデータを自動で取り込み、応募〜内定までの各ステップのKPIをリアルタイムで集計・可視化することができます。さらに、「どの媒体のコスパが悪いか」「どの選考フローで離脱が多いか」など、ボトルネックを自動で洗い出し、改善策まで明確にすることができます。

タレントプールの管理を人がおこなう場合、過去の応募者やカジュアル面談者、内定辞退者などの情報を手作業で整理し、「どんな人がどこにいたか」を思い出しながら探すことになります。

タレントプールの管理にAIを活用すれば、職務経歴やスキル、選考結果や面接評価コメントなどを横断的に解析し、「今回のポジションにフィットしそうな人」「前回はタイミングが合わなかったが、今なら再アプローチしたい人」を自動で抽出できます。これまでの候補者データから、掘り起こし候補を継続的にレコメンドしてくれるため、母集団形成コストの削減や指名採用の強化につながります。

AI採用を導入するメリット

AI採用は、採用業務の工数削減や担当者の負担軽減にとどまらず、評価基準のバラつきを抑えた公平で一貫性のある選考を実現します。AI採用を導入する主なメリットを見ていきましょう。

AI採用の大きなメリットとして挙げられるのが、採用担当者の工数削減と負担軽減です。求人作成、書類スクリーニング、候補者対応、日程調整といった定型的な反復業務をAIに任せることで、大幅な業務効率化につながります。その結果、担当者はオペレーションに追われることなく、「どんな人材を採るか」「どのように口説くか」といった戦略立案や候補者との関係構築など、より付加価値の高い業務にリソースを投下できるようになります。

AI採用を導入すると、すべての候補者を同じ基準・同じロジックで評価できるようになり、選考の公平性や一貫性が高まります。採用担当者や面接官の無意識のバイアスを軽減し、多様な人材を公正に比較できるようになります。その結果、「なぜこの候補者が通過したのか」「どの点が評価されたのか」をデータに基づいて説明しやすくなり、採用判断に対する透明性が高まります。

採用業務そのものの精度を高めることができるのも、AI採用を導入する大きなメリットです。書類選考やスクリーニングにおいて発生しがちなヒューマンエラーや見落としを抑制できるだけでなく、過去の選考データや活躍人材の傾向を学習させることで、判断の質を継続的に向上させることが可能です。これにより、「入社後に活躍する可能性が高い人材」や「自社のカルチャーと親和性の高い人材」を、より高い確度で見極められるようになります。

AI採用を導入するデメリット・注意点

AI採用には多くのメリットがある一方で、ある程度の学習データが必要になることや、数値化できない要素の判断が苦手なことなど、デメリットも存在します。こちらでは、AI採用のデメリットや注意点を整理しています。

AIが本来の力を発揮するには、ある程度の学習データや自社の採用・人事データが蓄積されていることが前提になります。データが少なかったり偏っていたりすると、スコアリングやレコメンドの精度が上がらず、「現場感覚とズレた結果」がアウトプットされることもあります。そのため、AI採用の導入初期はデータの整備・チューニングに時間をかける必要があります。

数値化されたデータの分析はAIの得意分野ですが、人柄や価値観、チームとの相性、将来の伸びしろなど、定性的な要素の判断は苦手です。そのため、AIのアウトプットだけに頼っていると、候補者の人間的な魅力を見落とすリスクがあります。「定量評価はAI、総合判断は人」というように明確に役割分担をして運用することが重要です。

AI採用を導入するうえでは、候補者の評価基準を明確に定義しなければいけません。そのため、どうしても「基準に当てはまる人だけ」が選ばれやすくなります。一見すると公平で効率的な手法に見えますが、似たタイプの人材が集まりやすくなり、組織の多様性や新しい発想が生まれにくくなるリスクがあります。また、AIに学習させるデータ自体に偏りがある場合、そのバイアスが評価基準として固定化されてしまう点にも注意が必要です。

AIの判断を鵜呑みにするのではなく、「基準から少し外れた人材も候補に含める」「定期的に評価軸を見直す」など、人の目を入れた柔軟な運用が求められます。

AIは、想定外のケースやイレギュラーな事情への対応は得意ではありません。たとえば、家庭の事情を踏まえた勤務時間・勤務地の調整、選考期間中の体調不良への配慮、キャリアの空白期間にある背景の理解など、文脈をくみ取った判断は人にしかできない領域です。AIの判断をベースにしつつ、最終的な調整や個別の配慮は必ず人がおこなう前提でAI採用を設計することが重要です。

AI採用の導入で失敗しないためのポイント

AI採用が注目され、導入する企業も増えていますが、使い方を誤ると評価の偏りや候補者体験の悪化を招くおそれもあります。こちらでは、AI採用の導入で失敗しないためのポイントについて解説します。

AI採用で失敗しないための出発点は、「AIの得意なこと・苦手なこと」を正しく理解することです。AIは大量データの処理やパターン分析には優れたパフォーマンスを発揮しますが、候補者の感情や価値観、将来の伸びしろを総合的に判断することは得意ではありません。「AI＝人知を超えた万能ツール」と考えていると、誤った意思決定をしてしまうリスクがあります。採用業務におけるAIの得意な作業・不得意な作業の具体例を押さえておきましょう。

・大量の応募・人事データを高速に集計・分析する

・エントリーシートや職務経歴書を自動でスクリーニングする

・求人票やスカウト文面のドラフトを自動生成する

・候補者情報を属性・スキルごとに分類し、タグ付け・ランキングする

・面接日程の候補提示や調整、リマインドを自動でおこなう

・媒体別応募数や通過率など採用KPIを自動集計し、傾向を可視化する

・候補者の人柄や価値観、面接時の空気感なども含めて立体的に理解する

・チームメンバーとの相性やカルチャーフィットを肌感覚で見極める

・家庭の事情、健康状態、キャリアの迷いなど、個別の背景に配慮して柔軟に判断する

・面接中の沈黙や言い淀み、表情のわずかな変化から本音や迷いをくみ取る

・候補者の不安に寄り添い、対話を通して信頼関係を築き、本音を引き出す

・スペック外だが「面白そう」「将来伸びそう」と感じる例外的な人材を拾い上げる

AIはあくまで、定型業務の自動化や一次スクリーニング、判断材料の整理・可視化を担うサポートツールとして位置づけることが重要です。個別事情を踏まえた判断、候補者との信頼関係の構築、選考過程で生じた不安や疑問へのフォローなどは、人が担うべき役割です。この前提を明確にしたうえで、「どの業務をAIに任せ、どこからを人が判断するのか」を整理することで、AI採用は初めて効果を発揮します。

AIが提示するスコアやレコメンドは、意思決定を支援するための参考情報にすぎません。最終的な採否や配属は、候補者との対話で得た情報や組織の現状、将来の事業戦略などを踏まえ、人事や経営が総合的に判断することが不可欠です。AIの分析を踏まえながらも最終判断を人がおこなうことで、長期的な組織戦略と整合した採用意思決定が可能になります。

AI採用を導入する際の手順

AI採用で効果を上げるためには、活用方針や目的を明確にしたうえで、最適なシステム・ツールを選定し、運用・改善を繰り返す必要があります。AI採用を導入する際の基本的な手順を見ていきましょう。

AI採用を導入する際には、まず「どの業務を、何の目的でAI化するのか」という活用方針を明確にすることが重要です。そのために、自社の採用フローを俯瞰し、「工数が過剰にかかっている工程」「評価が属人化している工程」「データを十分に活用できていない工程」など、課題を具体的に洗い出します。

そのうえで、「書類選考にかかる工数を◯％削減する」「母集団の質を高める」「面接評価のバラつきを抑える」など、AI採用によって達成したいゴールを設定します。目的・ゴールを明確にしておくことで、AIシステム・ツール選定の軸が定まり、運用フェーズでも判断がブレにくくなります。

AIの活用方針や目的が明確になったら、それに適したAIシステム・ツールを選定します。対応可能な業務範囲や機能面はもちろん、既存のATS（採用管理システム）との連携可否、セキュリティレベル、操作性、ベンダーのサポート体制、料金プランを含めた費用対効果まで、複数の観点から総合的に比較・検討することが重要です。

AI採用は、最初から全社展開を目指すのではなく、特定の採用フローや部署・職種・拠点に限定した試験運用から始めることが重要です。小さく導入し、効果検証と改善を繰り返すことで、運用上の課題や自社に合った使い方を見極めやすくなります。試験運用では、書類通過率や工数削減率、現場からのフィードバックなどを指標に、評価基準や運用ルールを細かく調整していきます。一定の効果と現場の納得感が確認できたら、導入範囲を段階的に拡大していきましょう。

AI採用の導入事例3選

AI採用はすでに多くの企業で導入されており、成果が見え始めています。こちらでは、AI採用を導入している企業の事例をご紹介します。ご紹介する企業は「ソフトバンク株式会社」「サッポロビール株式会社」「吉野家株式会社」の3社です。

ソフトバンク株式会社は、新卒採用選考において応募者をより客観的かつ統一された軸で評価することを目的に、動画面接の評価にAIシステムを導入しています。

同社の取り組みでは、株式会社エクサウィザーズと共同開発したAIシステムを活用し、インターンシップ選考で提出された動画データと、熟練の採用担当者による評価を学習させることで、新たに提出された動画の評価を自動で算出します。AIシステムが合格基準を満たすと判定した動画は合格として次の選考へ進め、不合格と判定した動画については人事担当者が動画を確認し、最終判断をおこなうことで選考の正確性を担保しています。

このAIシステムの導入により、動画面接の選考作業にかかる時間は約70％削減され、創出された時間を応募者とのマッチングを促進する新たな施策に充てています。

※参考：新卒採用選考における動画面接の評価にAIシステムを導入～より客観的かつ統一された軸での評価を実現～ | 企業・IR | ソフトバンク
https://www.softbank.jp/corp/news/press/sbkk/2020/20200525_01/

サッポロビール株式会社は、新卒採用のエントリーシート選考においてAIを活用しています。

同社の新卒採用は、大勢の応募者から短期間で選考することが求められ、膨大な時間を要する点が課題でした。AI活用を決めたのは、こうした課題を改善し、より一層コミュニケーションを重視した採用活動を目指すためです。試験導入において、人事担当者がエントリーシート選考にかける時間をこれまでの約40％削減できる効果を得たことから、本格導入に至りました。

具体的には、過去のデータを学習させたAIに応募者のエントリーシートを読み込ませ、合格基準を満たす評価となった応募者を選考通過とし、それ以外は人事担当者がすべて内容を確認し、最終的な合否判断をおこないます。AIの客観的かつ一貫性のある判断基準を活用し、より適正な選考につなげています。

※参考：新卒採用のエントリーシート選考においてAI（人工知能）を活用 | ニュースリリース | サッポロビール
https://www.sapporobeer.jp/news_release/0000008998/

吉野家株式会社は、アルバイト採用において、AIを使用した面接サービスを一部エリアで実験導入しました。

飲食業界において深刻な人手不足が続くなか、同社はアルバイトの雇用拡大を図る取り組みの一つとしてAIを使用した面接サービスの導入を決定しました。AI面接の導入により、応募者は店舗の指定日時に合わせる必要がなく、自身の都合に合わせていつでもどこでも面接が可能になります。面接時間も「もっと早く」のコンセプトで5〜10分ほどに設定され、店長との面接の日程調整や一次面接の負担を軽減。選考期間の短縮、直前キャンセルの抑制に加え、資質診断を通して採用後のミスマッチ防止や定着率向上といった効果を見込んでいます。

※参考：吉野家 HR テックを活用、アルバイト採用に AI 面接サービス「SHaiN EX ライト」導入スタート！
https://www.yoshinoya.com/wp-content/uploads/2018/11/news20181115.pdf

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まとめ

AI採用は、求人票の作成、チャットボットによる問い合わせ対応、応募書類のスクリーニング、面接、さらには採用KPIの自動集計・分析に至るまで、採用プロセス全体の効率化と精度向上を実現しうる手段です。一方で、十分なデータ蓄積が必要なことや数値化しにくい要素の判断が苦手であること、多様性が損なわれるリスクなど、留意点も存在します。

AI採用を成功させるために重要なのは、AIを定型業務や判断材料の整理を担う「サポートツール」として位置づけ、最終判断や候補者との関係構築は人が担うという前提を明確にすることです。本記事で紹介した活用シーンや注意点などを参考に、自社の採用課題に即した形でAI採用を導入することが、成果につながる第一歩になるでしょう。

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