人材獲得におけるAI

AIの進歩により、人事部門がこのテクノロジーを使用してワークフローを改善するための強力なユースケースがいくつか生まれました。組織は、機械学習や生成AI、自然言語処理（NLP）その他の高度な自動化およびAIツールを使用して、採用エクスペリエンス全体を向上できます。AI搭載ツールは、組織がコストを削減し、可能な限り最高の候補者を見つけるのに役立ちます。

AIを使用している組織では、仕事の強化にAIを使用する見込み客も増えます。マッキンゼー社は、調査回答者の88%が、仕事の効率化のために生成AIを使用していることを発見しました。¹そのため、就職活動の過程でそのようなことに遭遇するのは、より快適なことかもしれしれません。

AI駆動型人材獲得により、有望な候補者の発掘・評価・採用にかかる時間が短縮され、組織の採用プロセス全体が改善されます。

人事部門は、あらゆる規模の組織において非常に重要です。採用担当マネージャーには、最終的に組織全体の健全性につながる多くの責任があります。これらの責任の中には、より労働集約的なものもありますが、広範な戦略的思考は必要ありません。

そのため、採用担当者は人材獲得にAIを使用すると、次のようないくつかの重要な目標を達成できます。

1. 候補者のエクスペリエンスの改善
2. 採用戦略の強化
3. 従業員の満足度の向上

AIは、求職者が仕事に応募するかどうかを判断するために必要な情報の発見にも役立ちます。求人内容に不明な点がある場合は、チャットボットなどのAIツールを使用して、役割や要件について具体的な質問ができます。さらに、優秀な人材、特に情報技術分野で働く人材は、将来の雇用主がAIテクノロジーを使用してワークフローを改善することを望んでいるでしょう。

手作業が人事担当者の責任から取り除かれれば、より戦略的な取り組みに集中できるようになります。AIアルゴリズムを活用することで、人事担当者の負担を軽減できるため、優秀な候補者との質問に答えたり、入社すべき理由を補足したりするために多くの時間を割けるようになります。

人事担当者には、事業中に完了しなければならない手作業がいくつかあることでしょう。AIがその責任の一部を引き受けることができれば、人事担当者は候補者とのやり取りという、よりやりがいのある活動に集中できるようになります。

1. アイデアとスクリプトの生成
2. 候補者のスクリーニング
3. 従業員の迅速なオンボーディング
4. カスタマイズされた求人広告
5. 一方向の動画面接

生成AIを使用することで、人事担当者が迅速な意思決定を行い、従業員からの困難な質問に対応できるようになります。従業員はChatGPTなどの無料ツールを使用して候補者と話すときに潜在的なスクリプトを生成することもできますが、組織は、より業種・業務に特化した生成AIツールを構築またはライセンス供与することで、候補者と機会について話し合うことができるようになります。

組織はAIを使用して候補者のソーシャル・メディアへの投稿などの公開情報を分析し、潜在的な危険信号を特定できます。AIを使用してリアルタイムで潜在的な候補者を精査することで、時間とリソースを節約できます。

新入社員は、組織が新入社員を受け入れて仕事を開始するまで、本当の意味で従業員になることはありません。AIはそのプロセスを促進し、新入社員がそれぞれの業務に集中できるように迅速に設定します。

採用チームは、採用過程で作成しなければならない求人広告の数に圧倒されてしまうことがあります。また、大勢のオーディエンスにアピールするために、大まかな説明をデフォルトにすることもあります。AIは、採用担当者がそのような時間のかかる作業を自動化し、さまざまなタイプの候補者向けにカスタマイズされた多数の求人広告を作成するのに役立ちます。

組織は、対面の面接の前に、AIを使用して候補者に関する一連の質問ができます。ただし、このオプションを使用する組織は、潜在的に候補者が辞退してしまわないように、このプロセスとその理由を説明することに細心の注意を払う必要があります。

戦略的な人材獲得と管理のアプローチには、いくつかの重要な側面があります。

1. 監査の役割とタスク
2. 適切なツールの特定
3. 責任あるAIの構築
4. テストと学習

組織は、現在の人材獲得ワークフローとリソースを特定する必要があります。そうすれば、組織や候補者、従業員など、すべての関係者に有効なAI駆動型採用戦略の構築を開始できます。

人事チームが導入できるAIツールやテクノロジーには、無料または有料の、一般的および業界固有のAIツールやテクノロジーが混在しています。経営陣は、ITチームや人事スタッフと連携して、人材獲得戦略を強化する最適な投資を特定する必要があります。

組織は、AIをプロセスに導入する前に、責任あるAIが自社にとって何を意味するのかを検討する必要があります。 AIを正しく使用しないと、評判や倫理的・法的な影響が生じます。

すべての候補者にAIテクノロジーを展開する前に、AIテクノロジーを試用することが非常に重要です。このようにして、組織はシステムにバイアスがあるかどうか、またはプロセスが候補者に懸念をもたらしているかどうかを特定できます。組織は、すべてのアクティブな検索に組み込むことを決定する前に、新しいAI強化をテストし、結果を分析する必要があります。

AIを人材獲得活動に組み込むには、プロセスがどのように機能しているかを常に評価する必要があります。組織は、どの側面が改善され、どの側面が機能していないかを確認するために、自然な工程でのレビューを設定する必要があります。

人事チームが手動の人事プロセスを合理化して、より有意義な業務に集中できるようにすることで、従業員や候補者および組織にも一様にメリットをもたらします。

1. 採用・雇用コストの削減
2. 採用決定の迅速化
3. 候補者のエンゲージメントの向上
4. 採用の質の向上

新しい候補者の募集と採用にはコストがかかる場合があります。AIは、人材獲得プロセスにおける多くの手動プロセスを合理化できます。候補者の空き状況に基づいて予約を自動的にスケジュール設定し、履歴書をスキャンして重要な専門知識を得ることにより、手作業の多いタスクに取り組む人事担当者の数を減らす必要があります。その代わり、より価値の高いタスクに集中できるようになります。

例えば、AIは面接官の空き状況に基づいて面接のスケジュールを立てることができるので、人事担当者がカレンダーをチェックして候補者と面接する適切な時間を探す手間が省けます。

AIは、いくつかの方法で意思決定プロセスを改善し、採用までの時間を短縮します。人事チームは、AI搭載採用ツールを使用し、候補者の前に迅速に連絡し、競合社よりも前に内定を出すことができます。AIは履歴書の審査を自動化し、候補者を募集中の職務にマッチングさせます。

AI を使用してより優れたメッセージングを作成することで、候補者との経過がより良い結果につながります。組織は履歴データを使用することで、過去に何が魅力的だったのか、採用担当者が候補者の注意を引くために何を使用すべきかをよりよく理解できます。AI搭載の対話により、パーソナライズされた職務の提案や特定の質問に対する回答を提供できるようになります。予測分析は、候補者の好みがどのように変化しているかを把握し、組織の採用戦略の将来性が高められます。

AIを使うと、組織は従来の手作業によるプロセスよりも少ない労力で適切な人材を見つけられるようになります。また、大切な従業員の喪失を最小限に抑えることで、人材獲得プロセスを支援する従業員の定着や、それに代わる求人活動を支援します。また、AIにより組織がどのようにして優秀な従業員を引き付けたのかを知るための指標を特定し、その成功を繰り返せるようになります。

人材獲得にAIを活用するには、いくつかの課題があります。

1. 継承されている偏見
2. スタートアップ・コストの増加
3. 人と人とのつながりの減少
4. 将来の従業員と現在の従業員の懸念

AIを動かすシステムは人間が構築しているため、人間のバイアスがそのAIシステムに引き継がれる可能性があります。組織はAIを使用して、何千もの履歴書や応募書類を精査し、組織が募集しているポジションに設定しているあらゆる基準を満たす候補者を見つけることができます。

AIテクノロジーへの投資は、プロセス初期段階では高額になる可能性があります。ただし、雇用までの時間短縮などの効率性の向上は、最終的には組織のコストを削減し、プロセス全体の価値を高められます。

AI人材の獲得に全力を注いでいる組織は、そのプロセスに人間味が欠けていると感じている候補者を失ってしまう可能性があります。このシナリオを回避する最善の方法は、AIを人間への働きかけに代わるものではなく、強化するものとして扱うことです。

将来の従業員や現在の従業員の中には、組織が特定のタスクを実行するためのAI活用法について懸念を抱いている人がいるかもしれません。組織は、テクノロジーの活用法と、それがすべての関係者にどのように役立つかについて、透明性のある方法で話し合う必要があります。アメリカ人の61%以上が、組織が採用プロセスでAIを使用していることに気づいていません。²

言語モデルが改善され、このテクノロジーを採用業務に組み込む組織が多くなるにつれて、AIは人材獲得における強力な力になっていきます。人事チームは日常業務でAIを使用しており、求人広告の掲載や履歴書の審査などの一部の機能はAIが処理することが増えています。組織がAIに任せる業務が増えるため、システムをバイアスのない、あらゆる業界で多様な候補者を識別できるように設定する努力をする必要があります。