AI（見極め）×人（動機付け）の「ハイブリッド面接」で採用の質もスピードもアップ！採用難を切り抜ける⁉面接手法とは

採用難の中で求める人材を他社よりも早く獲得するため、採用活動のスピードアップに取り組んでいる企業も多いのではないでしょうか。面接回数や時間を短縮しながらも自社にマッチする人材を見極める。この難しい課題に対応するため、最近では選考プロセスにAIを導入するケースも珍しくありません。

数多くの企業の採用を支援する株式会社人材研究所 代表取締役社長の曽和氏は「転職希望者をAIが見極め、人が動機付けする採用手法が新たなスタンダードになる」と指摘します。AIにはどこまで選考プロセスを委ねることができるのでしょうか。また、中堅・中小企業でも取り入れることができるのでしょうか。本記事では人とAIが協働して面接を進めることを「ハイブリッド面接」と定義し、その可能性について聞きます。

合否連絡が「即日」の企業も。選考スピードによって途中辞退率が大きく変わる

——採用が以前にも増して難しくなり、採用活動のスピードアップを目指す企業が増えています。実際に選考プロセスのスピード化は採用成功に寄与するのでしょうか。

曽和氏：スピードアップは間違いなく重要です。最も影響があるのは選考の途中辞退率でしょう。私自身の経験やお客さまの支援においても、選考プロセスがスピードダウンすることで辞退率が高まってしまう事態に遭遇してきました。一次面接を通過した転職希望者が二次面接に来てくれなかったり、他社に決まって選考を辞退されてしまったりといった状況です。

この対策はなかなか難しいのも事実。辞退率を下げようとしても急に企業ブランドは高まらないし、待遇や面接担当者のスキルも一朝一夕には伸ばせません。割けるコストにも限界があります。しかし選考プロセスのスピードアップであればそんなにお金もかからないし、やろうと思えばできる。企業には今、転職希望者に辞退する暇を与えないくらいスピーディーに選考を進めることが求められているのだと思います。

——理想的なスピード感とは。

曽和氏：採用がうまく進んでいる企業は、書類選考を一両日中には終わらせていますね。面接日の設定は転職希望者の都合もあるのでなんとも言えませんが、面接後の合否通知については、早ければ当日中に行う企業も。また、面接自体の回数や時間も短縮化の傾向にあります。

採用活動全体では、応募後2週間〜1カ月以内に決着をつけなければ遅いと言われています。実際に1カ月を超えると辞退率が急激に高まると感じますね。転職希望者の心理としては、待たされることで「自分が吟味されている」と後ろ向きに感じてしまうもの。そうして他の企業へと気持ちが向かってしまうのです。

ただ、面接回数を減らしてスピードアップを図れば、人材見極めの精度が下がってしまう恐れもあります。この問題に対処するため、最近では面接にAIを導入する企業も増えてきました。

バイアスが入り込む「人によるジャッジ」の限界を超えるために

——面接にAIを活用することにはどのような意義があるのでしょうか。

曽和氏：そのことについて考える前に、これまで人が担ってきた面接にも再度目を向けてみましょう。

ここ数年来、人事の世界では従来型面接の精度の低さが問題視されてきました。神戸大学大学院の服部泰宏教授は2016年に出版した『採用学』（新潮選書）において、適性検査やケーススタディ、ワークサンプルといった手法と比較し、人による面接は最も見極めの精度が低いと指摘しています。これは面接に携わる人たちに大きなインパクトを与えました。

その後は一次選考を適性検査にして、転職希望者を絞ってから面接する企業が増えました。新卒採用ではこの動きが顕著ですが、中途採用でも適性検査を最初の関門とする企業が増えてきているのです。

最近ではピープルアナリティクスによって面接担当者の判断をデータ化し、科学的に判断基準を整えていこうとする動きもあります。

——なぜ人による面接は精度が低いのでしょうか。

曽和氏：人間は、人をジャッジするときにどうしてもバイアスがかかってしまうものです。面接で聞ききれなかった部分があれば、勘と経験を基に足りない情報を穴埋めしてしまう。相手が言っていないことも穴埋めして理解しようとするからバイアスが入り込むわけですね。

これを防ぐためには、穴ぼこだらけの情報に何を付け足すべきかをデータから類推し、その結果をファクトベースで評価することが必要です。この役割を担う最たる例がAIです。

人ではなくAIがファクトベースで評価できるようになれば、必然的に選考のスピードアップにもつながるでしょう。母数が多くても、仮に100人の転職希望者が相手でも、AIであれば1日で判断できますから。

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AIによって「これまでは気付いていなかったハイパフォーマー」が見つかる？

——人とAIが協働して面接を進める「ハイブリッド面接」の可能性についてお聞かせください。人とAIが共に力を発揮するためには、どのように役割分担すべきでしょうか。

曽和氏：AIが転職希望者を見極め、人が動機付けをしていく。これが採用活動のスタンダードになっていくのではないでしょうか。

初期選考ではAIや適性検査によって転職希望者を絞り込み、絞られた人に対してチェックのための面接や動機付けの面接をする。そんな企業が実際に増えています。

——こうした手法にはどのような効果を感じますか？

曽和氏：興味深いのは、生産性向上という分かりやすい成果だけでなく、「新たな真実の発見」という価値もAIによってもたらされていることです。たとえば、これまでは目を向けていなかった意外なタイプの人材が、実は自社にとってのハイパフォーマーであることに気付くケースもあります。

ただしこの効果には裏表もあります。「人事×AI」の領域は、マーケティングなどと比べて、どんなデータをAIに学習させるべきかを判断するのが非常に難しい。自社のデータを学習させているだけでは自社のバイアスを超えられないし、おかしな方向に学習したAIを使うと大変なことになる場合もあるのです。

少し前の事例になりますが、エンジニア採用にAIを導入している外資系大手IT企業では、AIが女性の転職希望者を理不尽に次々落としていくという事件がありました。その原因は社内の既存エンジニアに男性が多く、男性のデータばかりを学習していたからだとされています。こうした事態を避けるためには、ビッグデータを持っている外部サービスを活用すべきなのかもしれません。

——中堅・中小企業にも取り入れやすい方法はありますか？

曽和氏：お勧めは「HireVue」（ハイアービュー）という動画面接サービスです。アメリカで開発されたサービスですが、日本にもローカライズされて広く活用されています。たとえば、企業が設定した設問に転職希望者が動画内で回答すると、発言内容や表情、声のトーンなどをAIが分析して適性検査結果のようにアウトプットしてくれる機能があります。

こうしたサービスを活用すれば、中堅・中小企業もスモールスタートでハイブリッド面接を導入できるのではないでしょうか。

AI導入の第一歩は、まず社内で活用してみること

——人事が採用活動にAIを本格導入していくためには、どのような準備が必要でしょうか。

曽和氏：勘と経験で採用活動を回している状態からいきなりAIを導入しても、前述のように良いデータを与えられず、効果的ではないかもしれません。AIを本格的に活用したいと考えるなら、まずは統計分析をやってみるべきだと思います。

統計分析と聞くと難しく感じてしまうかもしれませんが、「とりあえず自社にあるデータをエクセルに入れて、いろいろと考えてみる」といった入り口でもいいでしょう。

特に意識していただきたいのは、何らかの機能やサービスを採用に使う前に、まず自社のメンバーに対して使うことです。たとえば適性検査を社員に受けてもらうことで、「誰がどんな職種で成果を出しているか」「自社のハイパフォーマーはどんな人か」といったデータが得られるはず。それをベースに適性検査なりAIなりを採用活動に導入すれば、本格的な効果を体感できるはずです。

——採用時の要件定義そのものも変わっていくのかもしれませんね。

曽和氏：はい。要件定義はともすれば「役員や部門長などに希望を聞き、その内容を整理して終わり」になりがちです。しかしこの要件定義が正しいとは限りません。社長は「素直な人がほしい」と言っているけど、実際に活躍しているハイパフォーマーは生意気で野心的な人ばかり…というケースもよくあります。

これは求人広告とスカウトサービスの違いに似ているかもしれません。求人広告は対象が不明確なメッセージでも広範囲に届きますが、スカウトサービスは使いこなそうとすればするほど、ターゲティングの精度が重要になりますよね。

AIを活用できる今だからこそ、私たちは本当の採用基準を明らかにできるようになったのです。社内人材の適性検査をして統計分析し、リアルな要件定義ができれば、採用活動全般のブラッシュアップにつながるはずです。

写真提供：株式会社人材研究所

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取材後記

AIの本格導入というと高いハードルに捉えてしまいがちですが、適性検査などの既存サービスを社内で活用し、その結果をデータとして集めるというステップであれば、実行イメージを持ちやすいように感じました。曽和さんが指摘していた「本当の採用基準を明らかにする」取り組み。これを面倒だと思うのか、それともチャンスだと捉えるのかで、今後の採用力が大きく左右されるのかもしれません。

企画・編集／海野奈央（d’s JOURNAL編集部）、野村英之（プレスラボ）、取材・文／多田慎介