なぜ今、採用にAIが必要なのか｜「効率化」の時代から、“配置最適化”の時代へ

皆さん、こんにちは。山本です。
私は現在東京の東の方にいるのですが、毎日が段々と夏っぽくなってきました。
朝ゴミ捨てやコンビニに行く時の履物はスニーカーからサンダルになりました。
家にいるときは靴下を履かなくなりました。スリッパも夏用に変えました。
例年苦しんでいる花粉症の季節を通り過ぎると、
季節の移り変わりに情緒を感じている暇もなく夏がやってきます。

さて、そんなことはさて置き、
今回は「なぜ採用にAIが必要なのか」という本質的なテーマにメスをいれていきたいと思います。

【はじめに】AI採用は「流行」ではなく必然になりつつある

最近、採用に関するご相談をいただいたり、お客様との商談の中でかなり高い頻度で聞かれる言葉があります。

「AIって結局、本当に使えるんですか？」

正直、その感覚はすごく分かります。

私自身、事業計画や市場調査、競合分析などをAIに下書きさせながら進めることがありますが、結局「これ本当か？」と疑ってしまい、自分でほぼやり直すことは今でも普通にあります。

便利なのは間違いない。
でも、まだ“完全には信用し切れない”。

ただ、それでも私は、これからの採用にAIは必要不可欠になっていくと考えています。

これはおそらく採用・人材の領域に関わらず全ての領域において言える事ではないかと思っています。

それは、「AIが流行っているから」でも、「工数削減できるから」でもありません。

※何度も言う通り、AIで効率化は当たり前であり、焦点を当てるべき本質は別のところにあると考えています。

つまり、もっと根本的な理由があります。

なぜ採用にAIが必要なのか

採用判断が、人間だけでは追い切れなくなっている

さて、ここからは弊社が担う領域「採用」に関する内容に入っていきます。

今の採用は、昔と比べて圧倒的に情報量が増えています。

現代の採用で扱う情報

• 履歴書
• 職務経歴書
• 面接内容
• 適性検査
• 動画データ
• SNS情報
• リファレンス
• 過去の評価
• 配属後の成果
• 定着率

これらに限らず他にもいろいろとあるのでしょう。

とにかく情報量は膨大であり複雑です。

企業側は、これらを見ながら「この人は活躍するか」を判断していくわけです。

しかし現実問題として、人間だけで処理するには限界があります。

色々な話しを聞いている中で、ふと思うときがあります。

情報量と複雑さが人間が処理できる限界点を突破してきているなと・・・

「優秀な人」と「活躍する人」が一致しなくなっている

採用では、こんなことが普通に起きています。

よくある採用ミスマッチ

• 面接では優秀に見えたが、入社後にミスマッチが起きる
• コミュニケーション能力は高いが、現場適性が低い
• 面接では不器用だったが、現場で圧倒的に活躍する

つまり今の採用は、

「能力を見るゲーム」ではなく、

“どんな環境で、その人が力を発揮できるかを見るゲーム”

に変わり始めています。

変え始めようと意識している企業も増えていると私自身感じます。

採用も時代の流れと共にあり方を変えてきました。

採用の歴史って実は200年程度なものです。

人類の歴史と比べたらこの領域はまだまだ浅のです。
※この手の話しはまた別の記事で触れていきます。

要は、先ほども話した限界点の到達による、変革のフェーズに入っているものだと思っています。

AI採用の本質とは何か

変革のフェーズに入ってきて、採用でのAI活用に徐々に焦点があてられるようになってきました。

ではAI活用する採用のあり方とはどんなものなのか。

AIは「面接官」を置き換えるものではない

まず初めに書くべきはこのトピックスだと考えます。

ここはかなり誤解されやすいポイントです。

私は、AIが”100%”人事を代替するとは思っていません。

むしろ逆です。

AIによって、人事が“本来見るべきもの”に集中できるようになる。

つまり最終判断はいつまでも人間である必要があると考えます。

AIが得意なのは「大量データの傾向分析」

例えば、採用現場では以下のような判断が求められます。

採用現場で本当に見たい情報

• どんなタイプが定着しやすいか
• どの上司との相性が良いか
• どんな業務で成果を出しやすいか
• 離職リスクはどこにあるか
• ストレス要因は何か
• 配置適性はどこか

これらは、経験や勘だけでは限界があります。

もちろん経験は重要です。

ただ、採用人数が増えれば増えるほど、人間の記憶だけでは処理し切れなくなる。

だからこそ、“データを見る力”が必要になります。

そして、その大量データから傾向を抽出するのが、AIが最も得意な領域です。

AI採用ツールの役割は「判断」ではなく「解像度向上」

AIは採用を自動化するためだけのものではありません。

本質は、

“今まで見えづらかったものを見えるようにすること”

です。

例えばAIによって、

AIで可視化できること

• 会話内容の整理
• 評価の可視化
• 強み・懸念点の抽出
• 候補者比較
• エビデンス提示
• 定着傾向分析
• 配置適性分析

こういった情報整理が可能になります。

そして、その上で最終判断するのは人間です。

つまりAIは、

「判断する存在」ではなく、
“判断の解像度を上げる存在”

なんですよね。

AI採用は「効率化」だけでは終わらない

さて、ここからは、

弊社のマーケット戦略やそれをどう取っていくかの方向性のようなことを書いていきます。

AI面接だけでは競争優位にならない時代

私達は定期的に市場調査を行っています。

ご存知の方も多いのでは、最近は「AI面接ツール」がかなり増えています。

もちろん、面接工数削減や自動化は重要です。

ただ、そこだけで戦うのは正直かなり厳しいと思っています。

なぜなら、“効率化”だけなら、どの会社も実装できるからです。

そして何度もブログで言っていますが、AIを利用する時点で効率化は成立しているのです。

これから重要なのは「配置最適化」

これからのHR領域で重要になるのは、採用後です。

採用後に企業が本当に欲しいもの

• どこに配置すれば活躍するのか
• どんな環境で定着するのか
• 何が離職要因になるのか
• どのチームと相性が良いのか
• どんなマネジメントが合うのか

つまり、

「採用」だけでなく、
“配置・定着まで含めて最適化する”

時代に入っています。

ここに、これからのHRの本質があると考えています。

AIを活用する企業と、しない企業の差は広がる

これは実際に活用している企業とそうでない企業と話している中で、私が感じていることでもあります。

採用データは「資産」になる

今後、AIを活用する企業と、しない企業の差はかなり広がると思っています。

理由はシンプルです。

AIを活用する企業ほど、データが蓄積されるからです。

AIを導入していくことでエンジニアでなくてもデータを蓄積することができ、

またそれを分析などに活用していくことができます。

採用精度は「データ量」に比例していく

データが蓄積されるほど、

向上していくものがあります。それはなんでしょうか。

• 採用精度
• 配置精度
• 定着精度
• 評価精度
• マネジメント精度

これらが改善されていきます。

つまり、採用そのものが“資産化”していく、という考え方です。

逆に、感覚だけで採用をしていると、知見が蓄積されづらい。

これは長期的に見ると、かなり大きな差になります。

HR-LENSが目指しているもの

AI面接ツールではなく「HRデータ基盤」へ

私たちは現在、「HeyJob」を「HR-LENS」へリブランドしています。

これは単なる名前変更ではありません。

HR-LENSという名前に込めた意味

• HR領域に対して
• レンズを通すことで
• 判断・評価・配置を解像度高くする

つまり、

“今まで見えなかったものを、見えるようにする”

という思想です。

HR-LENSが実現したい世界

HR-LENSは、単なるAI面接ツールではありません。

私たちが目指しているのは、

HR-LENSの構想

• 人材理解
• 配置最適化
• 定着分析
• データ蓄積
• 意思決定支援

を支える、“HRインフラ”です。

AIを使えば効率化できる時代は、もう当たり前になっていきます。

その次に来るのは、

「人をどれだけ深く理解できるか」

の競争だと思っています。

【まとめ】採用でのAI活用は「人を見る力」を拡張する

AIは、まだまだ未完成です。

ツッコミどころもあります。

（昨今、だいぶ減ってきてはいますが）

でも、それでも私は、

“人間だけでは見えなくなってきたものを補完する存在”

として、AIは必要になっていくと考えています。

採用は、単なる人集めではありません。

“人の人生”と“企業の未来”が交差する意思決定です。

だからこそ、感覚だけでなく、

• データ
• 傾向
• 構造
• 配置
• 定着

まで含めて、より解像度高く向き合う必要がある。

HR-LENSは、そのための基盤を目指しています。