これからもっとデータが集まって、もっと価格も安くなって使いやすくなるであろうAIを使った採用活動はどんどん増えていくと思います。
実際にエントリーシートのスクリーニングや適性検査、面接などでAIを使ったサービスを提供している会社があったり、大企業では自社用にカスタマイズして使っていたりします。
そもそもなんでAIを使いだしたかというと
効率的採用業務
これが一番大きな要素だと考えています。
これまでの蓄積されたデータや欲しい人物像などの情報を学習させ、エントリーシートから合格者を出すことでこれまで人事部の採用担当が見ていたエントリーシートを1/4にできたなどの事例もでてきているぐらい、採用業務の効率化はAIで進んでいます。
これまで採用してこなかった新たな人物像の発掘
今までなんとなく、人事部や経営層のカンで避けてきた層の発掘もあると思います。
これだけ超売り手市場で人が採れなかで、見てすぐわかる優秀な学生はみんな狙うからライバルも多く獲得が難しい。
でも、自社に合った「これから輝きそうな学生」であれば、ライバルも少なく獲得ができるかもしれないということです。
挑戦する力があって主体性のある人が欲しいなんて口で言っていても実は有名大学等の学歴で決めていたりと、面接官の好き嫌いで決めていることも少なくないと思います。
将来活かせるデータ分析
入社時だけでなく、これからリーダー、マネージャーに昇進させる時や異動などにも活用したり、人事評価にも使えるなど様々な使い方ができるのがAIのいいところだと思っています。
この部署でこの環境でこの上司だと等様々なデータを使うことで、適材適所や不足している能力のフォローや長所を伸ばす研修などいろいろな施策が考えられるようになります。
この3点が特に私がAIを導入することによって得られるメリットだと思っています。
ただ、もちろんデメリットもあります。
注意点
AIが評価したプロセスがブラックボックス化する
どこをどのように分析した結果、それが導き出されているのかがわからなくなってしまうことが想定されます。
もちろん全部が全部AIに任せることはしないと思いますが、何か失敗の言い訳が「AIが出したから」になるのは歓迎すべきものではありません。
AIが正しく評価できているかの評価が難しい
これは人間が評価しても同様だと思いますが、AIが正しい根拠が示せないことです。
導入後は、しっかり人間が補正して導いていくことが大切で、いきなり上記のような良い事ばっかりでないことをりかいして導入しないと、導入当初は手間が増えますから返ってマイナスイメージで打ち切りなんてことにもなりかねません。
今は大企業がお金と時間を使って人柱になってくれていると思いますので、中小企業はもう少し様子を見ていつでもGO！が出せるように準備や勉強しておくことが一番いいのではと私は思っています。
というか、費用的にムリ！っていうのが本音です。
以上、中小企業の担当者からでした…。
