チャットbotで煩雑さが劇的に減少
今まさに広がりつつあるAI人材選考、人間による評価とのすみ分けは
有望な求職者を見極める採用活動にAI技術を取り入れる動きが、企業の間で広がっている。だが注意しなければならない幾つかの落とし穴が存在する。
AI(人工知能)技術が今後、人間の仕事を奪うのではないかと恐れている人が少なくないが、「AI技術には代替できない」と大半の人が考えている仕事が1つある。それは「採用面接」だ。
人材の獲得から育成、定着を図るためにAI技術の活用を考える動きが、企業の間で広がっている。この分野でのAI技術活用に関しては、あまりピンとこない人もいるだろう。実は組織内で適材適所を確実に実現するという点で、人の代わりにAI技術を使って採用活動をすることで、大きなメリットが得られる可能性がある。
企業が採用活動において直面する大きな課題の一つは、膨大な量の履歴書、オンラインの応募者プロフィール、求職者からの問い合わせをふるいに掛けることだ。特に小売り、倉庫・物流、外食など、離職率が高い業界では雇用プロセスの管理の面で大きな課題がある。相当数の候補者群の振り分け、連絡、面接という、うんざりする仕事が過重労働をしている管理者の肩にのし掛かる。
人材発掘プロセスの自動化
AI技術関連の新興企業は、機械学習などの手法を導入し、インターネットの求人掲示板の精査、履歴書の分析、志願者からのメールの振り分けを自動化している。こうしたシステムは、履歴書の分類と分析をほぼ無数にこなすことができる。そして明らかに組織に合わない人材に自動で不採用通知を送り、一方で最適な候補者を採用企業に示す。
より高度なAI技術をベースにしたシステムになると、特定の職務の中から有能な従業員のプロフィールを作成し、それに類似したプロフィールを持つ候補者を探し出す。
こうしたAI技術をベースにしたシステムは、人間よりはるかに広範囲のデータベースや候補者のソースにアクセスできるため、従来の方法では見落としてしまう恐れのあった候補者を拾い上げることが可能だ。ソーシャルメディアなどオンラインでの候補者の活動を探し出し、採用企業が興味を持ちそうな点や懸念される点について、多くの情報を提供する。
オンラインの求人情報作成や管理にもAI技術をベースにしたシステムが利用されている。こうしたシステムは、汎用(はんよう)的な1つの求人情報を複数の求人サイトで使い回すのではなく、個別にカスタマイズした多様な求人情報を作成する他、各求人サイトからの問い合わせにもそれぞれ適した形で応対する。予測分析を使用し、職務、勤務地、スキルといった募集要件に最適化した求人情報を作り上げることもできる。募集していたポジションが埋まればその投稿を削除し、新しい募集に置き換えることも可能だ。
人間が採用を決定する際には、偏見の問題に悩まされることになる。応募条件に一致するスキル、学歴、職歴を探すようにトレーニングされている機械学習アルゴリズムを使うことで、こうした偏見絡みの問題の多くを解決できる。機械学習システムは多種多様な候補者群を選び出すことで偏見を排除する。偏見の問題は、採用担当マネジャーが手近なネットワークから、手っ取り早く欠員を補充しようとすることに起因するのだ。
機械学習システムの良しあしはトレーニングデータに左右される。機械学習を採用活動に取り入れるならば、偏ったデータでトレーニングしてはいけない。
面接と雇用プロセスの改善
AI技術をベースにしたシステムが最適な候補者を見つけた後、人間がさらに数を絞り込むことになる。ここでもAI技術をベースにしたシステムは、候補者の評価プロセスの効率化に役立つ。
機械学習をはじめとするAI技術を使い、自動的に会話をする「チャットbot」は、候補者と直接やりとりして面接時間を決める。採用担当者との面会に先立って候補者に一般的な質問をして、この回答に基づいて候補者のランク付けや評価をする。こうすることで採用プロセスがさらに円滑になる。
チャットbotは勤務時間や企業情報など、その仕事に関連する候補者の質問に答えることもできる。候補者はいつでも質問の回答をもらえるようになり、採用担当者は煩雑な問い合わせへの対応のために身動きが取れなくなることもない。
さらに魅力的なのは、AI技術を使用して候補者と動画で面接できることだ。新興企業の中には、顔認識技術を利用して、一次審査に動画によるオンライン面接を導入し始めているところが少なくない。このアプローチには効率化と標準化という点で多くの利点がある。ただし顔認識モデルが適切にトレーニングされていなければ、偏見に対する潜在的なリスクを生むことにもなる。例えば女性や少数人種の候補者を不公平に扱うことなどだ。
偏見が入り込むと、募集要件を満たしている候補者が次のステップに進めない事態に陥る。これはシステムが、しぐさや感情的な反応について女性より男性のものを好意的に受け取るように重み付けされていたり、少数人種の顔を含むデータセットのトレーニングが欠落していて、感情などのシグナルを読み違えたりすることから起こり得る。候補者選定のプロセスで使用する顔認識システムは、さまざまな候補者の年齢、性別、人種、その他の身体的特性からトレーニングすることが必須だ。
チャットbotによる自動選考に通過した候補者は、まだ機械には担うことができない心の知能指数(EQ)や対人関係の評価といった人間による選考に進む。
AI技術をベースにした採用活動用のシステムは、補足質問など面接後のサポートも可能だ。採用プロセスのどこまできているのかを候補者に知らせたり、候補者からの追加の質問に答えたりする。
AI技術を活用する人事部門の増加
採用過程が終了した後も、AI技術をベースにしたシステムは従業員の新人研修、求められるスキルセットのテストと評価、業績評価の支援などで組織に価値をもたらす。
人事・労務関連の業務は、多くの法規制への順守に加え、健康保険や福利厚生、有給休暇の管理などに関連するタスクによって困難さを増している。AI技術は、こうしたプロセスの円滑化に役立っているのと同じように、人事特有の問題の解決にも利用される。
実際、従業員の管理業務においてAI技術を活用した音声アシスタントを採用する機運が高まっていることを考えれば、人事部門がAI技術をあらゆる業務で活用する未来もすぐそこまで来ている。AI技術に仕事を奪われようとしていることを懸念している人は少なくないが、今のところAI技術は適切な人材を見つけ、定着させることに役立つと考えられる。
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