AIで履歴書やエントリーシートを自動チェックし、採用活動のさらなる迅速化と正当化を実現

自社とマッチする人材や入社後活躍してくれそうな人材を採用することは、企業にとって重要な意思決定の一つです。
変化の激しいグローバル社会で生き抜くためには、会社のさらなる成長及び発展につなげてくれる優秀な人材を選考段階で見抜き、採用することは人事部門における重要なミッションといえます。

一般的な採用プロセスでは、エントリーシートや履歴書などの書類選考や面接による選考などがありますが、採用担当や面接官の経験則に基づいて採用可否を判断するケースが大半を占めています。「担当者による判断」では、採用活動の効率性及び一貫性に課題が残るため、最近では採用活動にAIやITを活用したHRTech採用業務の効率化も進み始めています。

特に新卒採用の時期は一度に大勢の学生の選考を実施するため、担当者の業務負荷は非常に高くなります。
昨今では、SNSなど応募経路が多様化し、学生にとっては比較的簡単にエントリーすることができます。その結果、企業への応募者が増え、採用担当者の負荷は増える一方です。このような状況で、どの企業も早めに優秀な人材を確保しようと内定を出す時期が早くなるという傾向が見られます。エントリーシートなどの書類選考や面接選考をいかに短期間に効率的に行い、自社にマッチする優秀な人材を採用するためには、AIなどのテクノロジーを活用することが有効なのです。

人事採用業務は新卒採用、中途採用ともにある程度定型化した業務です。しかしそこには「入社後活躍できる人材なのか」「企業と学生のマッチング結果はどうなのか」を見極めるための「ひとの判断」が非常に多く存在します。単純な業務やPC上での操作を自動化するだけではないので、採用業務全体を完全に自動化することは非現実的です。しかしAIを活用して選考プロセスにおける様々な判断を自動化し、最終判断は採用担当者に任せるという適材適所でツールや「ひと」を使い分けるということが可能です。

いくつか具体的な例を挙げてみましょう。
１）明るい表情で、笑顔が多く好印象を与える人材の見極め
２）冷静沈着な人材なのか、情熱的で熱血タイプの人材なのかを見極め
３）面接時の発言などから精神年齢を判断
４）志望動機から会社合致度を予測
５）エントリーシートなどの情報から学生の属性スコアを判定
６）適性診断結果、学生の属性スコア、面接評価シートのスコアから総合的に合否判断

上記１）～４）は画像解析技術や音声認識技術、自然言語処理などのいわゆる機械学習AIで自動化することができます。また、５）及び６）は、判断基準に基づいて結果を判断するルールベースAIを活用することで、採用すべき人材を効率的・効果的に見極めることが可能です。

画像解析、音声解析、自然言語処理などの人工知能技術で導入が進んでいるのがIBM Watsonですが、
最終的な「判断」を自動化するためには、コーディングが必要です。しかし、判断ロジックをコーディングすることによって、ロジックが変更された場合の柔軟性や拡張性という点で課題が残ります。

その課題を解決するのがAEDANであり、その中核を担うのがルールベースAI　Progress Corticonです。
Corticonは、業務用語を使い、表形式のマトリックスで判断のための条件とアクションを定義します。ITスキルが高くない担当者でも、判断基準の変更や追加が可能であり、この柔軟性や可読性の高さが最大のメリットです。つまり、採用基準が変更になった場合、採用担当者が自分で変更することも可能なのです。判断基準がブラックボックスになってしまうことを警戒して、AI導入に踏み切れないという課題も同時に解決します。

ルールベースAIと機械学習AIはどちらもAI技術ですが、できることや適用箇所が異なります。
採用業務は時間がかかる上、スピーディな対応も求められる業務です。
AIを適材適所で活用することで、膨大な応募データを解析し、企業と学生のマッチング度や適性度などから、一貫した基準で最終的な採用可否を判断できるようになります。
企業が求める最適な人材を採用するために、一歩も二歩も進んだ採用活動を始めましょう！

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