生活的支持者

ChatGPTやClaudeなどの生成AIが普及する中、採用・人材紹介の仕事も大きく変わり始めています。

これまでリクルーターは、求人票の作成、候補者の検索、履歴書の確認、スカウトメールの作成、企業への営業、面接調整、フォローアップなど、多くの業務を一つ一つ手作業で行ってきました。

しかし、その中にはAIを活用することで効率化できる業務が数多くあります。

例えば、多くの候補者プロフィールを確認する場合、求人で必要となる経験やスキルをあらかじめ整理し、AIを使って比較のポイントを明確にすることで、確認すべき候補者を効率よく絞り込みやすくなります。

新しい企業を開拓するときも同様です。企業の事業内容や採用状況、募集職種などの公開情報を整理し、どのような人材ニーズが考えられるのかを検討する際にAIを活用できます。

これからのリクルーターに求められるのは、候補者を探したり、メールを書いたりする作業の速さだけではありません。

AIで情報収集や定型業務を効率化し、その分の時間を候補者や企業とのコミュニケーション、採用戦略の提案、マッチングの判断に使うことが重要になります。

AI時代のリクルーターは、単に人と求人をつなぐ仕事から、情報とテクノロジーを活用しながら採用成功までを支援する仕事へと変化していくでしょう。

リクルーターの重要な仕事の一つが、求人に合う候補者を探すことです。

LinkedInや人材データベースには多くの候補者が登録されていますが、人数が増えるほど、誰にアプローチすべきかを判断するための時間も増えていきます。

ここでAIを活用できます。

まず求人票の内容をAIで整理し、企業が求めている条件を細かく分解します。

例えばSales Managerの求人であれば、営業経験年数だけを見るのではなく、BtoB営業の経験、担当業界、マネジメント経験、新規開拓経験、語学力、出張への対応など、採用判断に影響する条件を整理できます。

さらに、必須条件と歓迎条件を分けておけば、候補者を確認する際の基準も明確になります。

履歴書を確認するときにもAIは活用できます。

候補者の経験と求人条件を比較し、どの経験が募集ポジションに関連しているのか、反対に面接で確認すべき点は何かを整理することで、リクルーター自身の確認作業を効率化できます。

例えば、業界経験は十分にあるもののマネジメント経験が明確ではない場合や、勤務地は問題ないものの出張への対応可否が分からない場合など、次の面談で聞くべきポイントを事前に整理できます。

一方で、AIによる評価だけで候補者の可能性を判断するのは適切ではありません。

履歴書だけでは分からない経験や、別の職種でも活かせるスキルを持っている候補者もいます。最終的にはリクルーター自身がプロフィールや会話を通じて判断することが重要です。

AIは候補者を選ぶ存在ではなく、リクルーターがより多くの情報を効率よく整理するためのアシスタントとして活用することが大切です。

リクルーターの仕事は、求職者を探すことだけではありません。

新しく採用支援を必要としている企業を見つけ、その企業がどのような採用課題を抱えているのかを考えることも重要です。

例えば、企業のウェブサイト、求人ページ、ニュースなどの公開情報をAIで整理すると、事業内容や最近の動きを短時間で把握しやすくなります。

新しい店舗をオープンするレストランであれば、マネジャーやシェフ、サーバーなどの採用が発生する可能性があります。

新しい工場や拠点を開設するメーカーであれば、エンジニア、プロダクション・マネジャー、営業、経理、人事（HR）など、複数のポジションで採用ニーズが生まれる可能性があります。

こうした情報をAIで整理することで、単に企業リストを作って連絡するのではなく、どのような採用課題がありそうなのかを考えたうえでアプローチできるようになります。

営業メールを作成するときも同様です。

全ての企業へ同じ内容を送るのではなく、新拠点の開設や事業拡大、長期間募集している求人など、その企業ごとの状況に合わせて内容を調整することができます。

AIを使えば、一度に多くの企業を調べることは可能になります。

しかし、AI時代の企業開拓で重要なのは、連絡件数を増やすことだけではありません。

企業を理解し、その企業が抱えている可能性のある採用課題を考え、相手に合った情報を届けることが、これまで以上に重要になります。

候補者を見つけた後も、リクルーターには多くのコミュニケーション業務があります。

スカウトメール、求人説明、面接日程の調整、面接前のフォロー、企業への推薦、面接後の確認など、一人の採用が決まるまでには多くのやり取りが発生します。

複数の候補者を同時に担当している場合、こうした業務だけでも大きな負担になります。

AIは、文章作成や情報整理を効率化する場面で活用できます。

例えばスカウトメールを作成するとき、候補者の経験と求人内容を比較し、その人のどの経験がポジションに合っているのかを整理したうえで文章を作ることができます。

同じ文章を大量に送るのではなく、候補者ごとに関連する経験を反映させることで、より個別性のあるコミュニケーションにつなげられます。

また、面接前には履歴書と求人内容から確認したいポイントを整理したり、企業へ候補者を紹介する際には、長い経歴の中から求人に関連する部分を分かりやすくまとめたりすることもできます。

面接後のメモについても、希望条件、転職理由、強み、確認事項などを一定の形式で整理しておけば、その後のフォローアップがしやすくなります。

ただし、AIによる効率化が進むほど、候補者との直接的なコミュニケーションはむしろ重要になります。

転職理由や将来の希望、どのような職場で長く働きたいのかといった情報は、履歴書だけでは分かりません。

AIで文章作成や情報整理の時間を減らし、その分を候補者との会話に使うことが、これからのリクルーターには求められます。

AI時代のリクルーターにとって、特に重要になるのが企業への提案力です。

企業から求人票を受け取り、条件に合う候補者を探して紹介するだけであれば、求人サイトやAIによるマッチングサービスでも一部を担えるようになっています。

その一方で、なぜ採用がうまくいっていないのかを考え、企業と一緒に改善方法を検討できるリクルーターの役割は、より重要になります。

例えば、求人を数カ月掲載しているにもかかわらず採用できていない場合、給与水準、経験条件、勤務地、仕事内容、選考スピードなど、さまざまな原因が考えられます。

AIを使えば、それらの可能性を整理し、どの項目から確認するべきかを考える材料を作ることができます。

また、応募数、面接数、辞退数、オファー数、採用数といった過去のデータがあれば、選考のどの段階で候補者が離れているのかを分析することもできます。

応募は多いのに面接へ進む人が少なければ、選考条件が厳しすぎる可能性があります。

面接には進むもののオファーが受諾されない場合には、給与、福利厚生、仕事内容、選考期間などを改めて確認する必要があるかもしれません。

重要なのは、AIに答えを決めてもらうことではありません。

AIを使って可能性やデータを整理し、それを基にリクルーターが企業と話し合い、改善策を考えていくことです。

これからのリクルーターには、人材を紹介するだけでなく、企業が採用しやすい環境や仕組みを一緒につくる採用パートナーとしての役割も求められるようになるでしょう。

AIによって、候補者検索、求人内容の整理、企業リサーチ、スカウト文面の作成、面接準備、採用データの分析など、リクルーターが日常的に行っている多くの業務を効率化できるようになっています。

しかし、AIが普及したからといって、リクルーターの役割がなくなるわけではありません。

むしろ、情報整理や定型業務をAIに任せられるようになることで、候補者の希望を深く理解することや、企業が本当に必要としている人材を考えること、双方の間に立ってより良い採用方法を提案することなど、人だからこそできる仕事の重要性が高まっていきます。

これから求められるのは、AIを使えるリクルーターというだけではなく、AIを使って生まれた時間や情報を、より良いマッチングや採用支援につなげられるリクルーターです。

同時に、AIを利用する際には、候補者の個人情報や企業の機密情報の取り扱い、AIによる評価の偏りなどにも十分に注意し、人による確認と判断を残しておく必要があります。

採用の現場では今後、AIと人をどのように組み合わせるかが、採用のスピードだけでなく、マッチングの質にも影響していくでしょう。

aiTWorks, Inc.でも、採用活動を支援する「HRAIT IQ+ Ver. 2.0」や、今後スタート予定のキャリア・スキル支援サービス「Career8」などを通じて、AI時代に変化する採用とキャリアを支援する取り組みを進めています。

AIによる効率化と、人によるコミュニケーションや判断。それぞれの強みを活かしながら、企業と求職者の双方にとってより良い出会いをつくることが、これからのリクルーティングに求められていくのではないでしょうか。

詳細・お問い合わせ：https://hr.aitworks.com / Email：hr@aitworks.com