採用におけるAI活用で知っておくべき5つのポイント

生成AIの進化が全業界で注目を集めており、採用分野の企業がこれらの動向に関心を寄せているのも不思議ではありません。調査によると、67%もの人事担当者がAIが採用プロセスにポジティブな影響を与えると信じています。定型業務の自動化や入力されたデータからの学習により、AIは採用プロセスを大幅に向上させる可能性を秘めています。

一方で、生成AIの台頭に対して懸念を抱く採用関係者も少なくありません。自分たちの仕事がAIに奪われるのではないか、または採用プロセスに欠かせない「人間らしさ」を失わせるのではないか、という不安が挙げられています。

こうした状況を踏まえ、採用分野におけるAIに関して知っておくべき5つのポイントをまとめました。最新の進展についての知識を深め、AIの利点を活用しつつも「人間らしさ」を維持することで、この急速に進化する分野の課題を乗り越えることができるでしょう。

この問いに答えるには、まず、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）、人工知能（AI）、機械学習（ML）、という3つの用語を区別する必要があります。それぞれに独自の機能があり、異なるレベルの人間の介入が必要になるためです。

RPAは、繰り返し行う定型業務を自動化し、人々がより創造的な課題に集中できるように設計されています。しかし、RPAはあらかじめ定められたルールに基づいてしか動作できません。

一方、AIはデータから学び、新しいタスクに適応しながら、時間とともに進化する能力を持っています。この進化を支えるのが機械学習のさまざまな形態です。たとえば、予測型タレント分析（過去のデータを基に将来の結果を予測する手法）や自然言語処理（人間の言語を解釈する技術）は、機械学習に依存しています。

AIとRPAを区別する最大の特徴は、AIがより少ない人間の介入で意思決定や推奨を行える点です。

他のAIとは異なり、生成AIはパターンを認識してデータに基づく予測を行うだけでなく、その名の通り、新しいコンテンツを生成する能力を持っています。生成AIは、「敵対的生成ネットワーク（GAN）」という仕組みを通じて学習します。このプロセスでは、「generator」（生成ネットワーク）が新しいデータを生成し、「discriminator」（識別ネットワーク）がそれを評価して、本物のデータと偽物のデータを区別します。これにより、generatorはどちらが本物であるかを学ぶのです。

しかし、この学習プロセスには時間、十分なデータ入力、そして人間による指導や倫理的なアプローチが必要です。ChatGPTを試したことがある人は、時折、説得力はあるものの、意味をなさない回答が生成されることを経験したかもしれません。現在の生成AIの主な課題としては、不正確、誤情報、偏った内容の生成や、倫理に反する、さらには犯罪に利用される可能性のあるコンテンツを生成するリスクが挙げられます。

生成AIが採用分野に与える影響は、まだ十分に解明されておらず、現在も発展途上にあります。しかし、すでにいくつかのソーシングツールやHRテクノロジープラットフォーム（LHH RPOのテクノロジーパートナーを含む）が、生成AIを機能に組み込むことを発表しています。

LHH RPOでは、私たちのチームが市場におけるあらゆる技術革新に遅れることなく対応できるよう努めています。ソーサー、リクルーター、BIスペシャリストは、すでに日常業務で生成AIを活用しており、リサーチやソーシング、情報分析を強化するために使用しています（AIが生成したコンテンツを人間が確認しながら判断し、活用しています）。

また、LHH RPOは「従来型」のAIを活用したツールの使用でも豊富な経験を有しています。採用におけるAIの一般的な活用例は以下の通りです：

候補者へのアプローチ
AIツールは、ソーシャルメディアやオンラインプラットフォームを通じたターゲット型のコミュニケーションを支援します。一部のツールでは、求人広告の文言が性別バイアスを含まないように調整することが可能であり、これにより、従来は男性が多い業界で女性の才能を引き付けることができます。たとえば、あるテクノロジー企業の性別格差を解消する際、LHH RPOはテキスト分析を専門とするツールに投資し、女性候補者にアピールする表現を用いて求人広告を最適化しました。その結果、顧客は性別比率の目標を達成することができました。

候補者の評価
AIを活用したテストや顔認識ソフトウェアを用いたビデオ面接は、候補者の性格を把握し、リクルーターの直感を補強し、企業文化に合う人財かどうかを確認するのに役立ちます。また、これらのツールは候補者のスキルを評価・検証するプロセスも向上させます。たとえば、金融サービス業の技術職を採用する際、LHH RPOは視線追跡ソフトウェアを活用した評価ツールを導入し、テストの正当性を確保しつつ、自動的に候補者を選定しました。このテクノロジーを活用することで、175人のJava開発者をわずか9日間で採用しました。

さらに、一部のAI評価ツールは従来の面接プロセスを省略することで、採用期間を大幅に短縮します。たとえば、大量採用が必要な臨時の事務職員を対象に、LHH RPOは第三者の評価ツールを活用し、200名の候補者を書類選考、確認からオンボーディングまでわずか4週間で完了しました。

調査によると、23%の採用担当者がAIに仕事を奪われることを恐れており、採用プロセスにおいて人間が不可欠だと考えるのはわずか15%に過ぎません。しかし、LHH RPOがAI搭載のボットを活用した経験からすると、AIが仕事を奪う懸念は過剰心配の可能性があります。LHH RPOのタレントソーシングディレクターであるマイケル・マッカーシー氏が指摘するように、RPAの一環としてソーシングボットを導入した結果、人員削減どころか、ソーシングの専門家の数が約10倍に増加しました。適切なテクノロジーを導入することで、人事部門の作業効率は飛躍的に向上するのです。

もちろん、生成AIが意思決定を学び、推奨を行うポテンシャルを持つことを考えると、一部の懸念は残ります。しかし、AIが「人間らしさ」を完全に代替することはできないと考えています。

LHH RPOは、採用担当者、候補者、クライアントの成功には「人間らしさ」が不可欠であることを理解しています。現在のところ、私たちは生成AIを人間を代替するのではなく、人間を支援するテクノロジーとして捉えています。現在の生成AIの機能から見ると、それはLHH RPOのサービスを支える重要な特性や価値を欠いていることが分かります。これらには以下のものが含まれます：

パーソナライズされたアプローチ：AIは膨大なデータを分析し、パターンに基づいて推奨を行うことができますが、人間のようなパーソナライズされた対応を提供することはできません。LHH RPOは、各クライアントに専任のアカウントマネージャーを割り当て、関係を築くことによって、クライアントに対してカスタマイズされた「人を中心にした」アプローチを提供し続けています。

共感力と感情的知性：AIは人間の感情を理解し共感することができませんが、これは効果的なタレントマネジメントソリューションを提供するために不可欠です。LHH RPOでは、従業員が高い感情的知性と共感力を持って、クライアントと候補者のニーズや懸念をより良く理解できるようにしています。

柔軟性と適応性：AIは特定のタスクをこなすことは得意ですが、イノベーションを必要とする予期しない状況には適応しづらいことがあります。人財サービスにおける柔軟で適応力のあるアプローチを完全に保証できるのは、人間の直感と意思決定だけです。

人間の判断：AIはデータに基づくインサイトを提供することができますが、人間の判断を完全に代替することはできません。したがって、LHH RPOは引き続き従業員の専門知識と判断力を活用して、情報に基づいた意思決定を行い、クライアントに価値を提供しています。

AIは採用分野の特定の側面を大幅に改善し、効率化できる可能性があります。ただし、強固な関係を築き、個別のニーズを理解し、クライアントや候補者にパーソナライズされたサポートを提供するために必要な「人間らしさ」を完全に代替することはできないことを忘れてはなりません。業界が進化し、新しいテクノロジーを取り入れていく中で、採用担当者はAIの利点を活用しつつ、この分野で成功するために不可欠な人間的な要素を維持するバランスを取ることが重要です。