AI活用で変化する採用担当者のキャリアパスと求められるスキル
採用業務では、AIの活用が大きく注目されており、導入を検討する企業も増えているようです。また、採用業務のDX化によって、採用担当者に求められるスキルセットも変化しています。
そこで今回は、AIを活用した採用活動の今後の見通しと、採用担当者に求められるスキルを解説します。
目次
AIを活用することで、採用プロセスは大きく変わる
採用活動のプロセスは、企業のビジョンに従って職種ごとに人材要件を明確化し、転職サイトや転職エージェントなどを選定。母集団形成を行って応募者を選考し、内定者を入社までフォローするのが一般的です。こうした一連の採用プロセスは、これまでは採用担当者の能力や経験に大きく依存していました。しかし、採用活動にテクノロジーを活用すると、応募者とのコミュニケーションや選考方法は大きく変わることが考えられます。
母集団形成
従来の母集団形成は、掲載料金を払って転職サイトに求人広告を出すのが一般的でしたが、デジタル化が進むとマルチチャネルに変わっていきます。採用ターゲットに応じたパーソナライズがより強化され、閲覧履歴やアクションに応じて最適な求人広告が表示されるなど、デジタルマーケティングの世界に近づいていくでしょう。スカウトメールのパーソナライズはもちろん、求人にエントリーする前に、チャットボットを始めとした様々なテクノロジーを活用して疑問解消をするなど、双方向のコミュニケーションを図るようになります。
書類選考
書類選考では、一次スクリーニングとして経験年数や転職回数などをデジタルジャッジする企業もありましたが、これからは自然言語処理を活用したAIによる評価が行われるようになるでしょう。AIによる評価のためには、過去にどのような経歴を持った人材が活躍したのかというデータを蓄積する必要があります。応募書類に記載されている内容をAIが判断し、レコメンデーションのような客観的な評価が提示されるようになるでしょう。
面接
面接についても、AIが力を発揮します。応募書類の分析だけでなく、応募者のWeb上の行動履歴から、どのような面接官が適しているのかをAIがサジェストします。面接もレコーディング機能を活用することで、AIが面接のチェックポイントや確認すべき項目を面接官に提案し、応募者の志望意欲を高めるための企業情報をサジェストします。面接データ自体も全て蓄積し、今後の選考に活用するようになるでしょう。
内定
これまでは、本人の希望や現職（前職）の年収などを参考に、入社後の年収額を決めていました。デジタル化が進むと、本人の希望だけでなく、労働市場の客観的データを活用して内定オファーの妥当額を算出することも考えられるでしょう。
採用のデジタル化に伴う、採用担当者のキャリアパスの変化
従来の採用担当者は、「人を見る目」や「説得力」などの定性的なスキルを発揮して採用活動を行ってきました。そのため、人事・採用のスキルセットはガラパゴス化しやすく、採用担当者のキャリアパスは限定的になってしまい、HR領域以外へのキャリアチェンジを難しくしていました。
しかし、採用のデジタル化が進むと、採用担当者は優秀な人材を採用して採用目標を達成するために、テクノロジーを選定・活用し、採用オペレーションを組み立てなくてはなりません。その結果、テクノロジーやマーケティングへの知識、客観的な数値に基づいた設計・分析スキルを求められるようになります。
もちろん、デジタル化によってこれまでに積み重ねた採用担当者の経験・スキルが無駄になるわけではありません。データの裏側にある因果関係を推測する際に、採用担当者としての知見やスキルが生かされるでしょう。採用活動のデジタル化が進んでSalesforceやMarketoに代表されるマーケティングオートメーションやCRMツールを使うようになると、HR領域以外の様々なキャリアパスを歩めるようになります。
また、採用オペレーションの自動化によって、採用活動のアウトソーシングが低コスト化することも想定されます。Salesforceは、「自律型AIエージェント」である「Agentforce」をリリースしました。自律したAIが動くようになれば、多くのオペレーションの自動化が加速します。オペレーション業務が中心の採用担当者は、担当業務が自動化される可能性があるので、新たな経験・スキルを身につける必要があるでしょう。
AIを用いた採用活動に必要となるスキルと倫理観
採用活動にAIを取り入れる企業が増えています。AIで注目されているのは、LLM(大規模言語モデル：Large Language Models)と呼ばれる、大量のデータとディープラーニング技術を使って処理する技術ですが、LLMは参照するデータが多いために、使い方によっては誤った情報や一般論を提示しやすいというデメリットがあります。一方、RAG（検索拡張生成：Retrieval Augmented Generation）と呼ばれる技術は、LLMにクローズドな情報を組み合わせた技術で、社内のデータを活用することで自社に最適化された情報を提示できるというメリットがあります。RAGは定義が必要になり、データが意味している因果関係などを明確にして学習させていくことが必要になります。
今後の採用担当者にはRAGを作り込むスキルが求められるでしょう。もちろん、RAGの実装は専門的なスキルが必要なので、採用担当者は生成AIに学習させるためのデータセットを作れるかどうかが重要になります。例えば、「転職回数よりも現職（前職）の在籍期間の長さが活躍可能性に影響する」「在籍期間が短い場合は○○をチェックする」など、社内に溜まっているデータをAIに学習させて、データ基盤を作り学習を繰り返します。近年、ビッグデータが注目されて社内のデータを活用する企業が増えていますが、ビッグデータは膨大な情報量が必要で、情報が不足していると導き出される結論が的確ではなくなります。 そのため、採用活動のデジタル化の場合は、ビッグデータではなく質の高いスモールデータを活用し、あらかじめデータを定義しておくことが大切です。これからの採用担当者は、デジタル化に向けた社内データの収集・設計・可視化・活用を実現できるスキルが求められるでしょう。
また、AIを活用した採用には、担当者の倫理観も求められます。従来の採用活動は、「人が選考・評価している」という前提に立っていましたが、採用にAIを持ち込むと、人生を左右する意思決定をAIが判断することになります。そのため、判断をAIに任せっきりにしてしまうと、判断を誤っても気づかずに学習が進んでしまうリスクがあります。例えば、男性の割合が多い職種で、データを蓄積するうちに母数が少ない女性の評価を低く見積もってしまうなど、データにバイアスが入っていないかをケアする必要があります。
あくまでAIは参考情報の提供にとどめるなどのAI活用の倫理方針を定め、AIが分析する際は、差別や偏見を助長するような学習をさせないように設定しなければなりません。
採用のデジタル化を実現するためのマインドの切り替え
採用活動をデジタル化するには、経験や勘に頼る採用ではなく、データやAIを活用した採用にマインドを変える必要があります。デジタル人材になるためには、マインドの切り替えだけでなく、過去の経験にとらわれずに新しいことを学習しチャレンジする姿勢も大切です。
ただし、社内に知見がなく、「デジタル化の進め方が分からない」というケースも少なくありません。GLナビゲーションは「採用DXの進め方を知りたい」「採用でAIを活用する方法を知りたい」といったご相談にお応えし、採用のデジタル化やツール導入のコンサルティングを行っています。デジタル人材としての採用担当者の育成とともに、社内でデータ基盤を構築できるように、「内製化」の支援も行っています。GLナビゲーションでも、入社2カ月の新人がSalesforceを構築できるようになり、1年経った今では生成AIやRPAを活用した採用活動に取り組んでいます。採用のDX化は、デジタル人材の育成だけでなく、採用工数の削減や個人の経験に依存しない公正な選考も実現できます。採用活動のデジタル化やAIの活用にご興味がある場合は、ぜひGLナビゲーションにお問い合わせください。
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