採用活動におけるAIの導入事例を、レベル別に分けて説明します。各レベルにおいて、どのようにAIが活用されているか、具体的な企業の事例を挙げながら解説します。これにより、AIが採用プロセスにどの程度まで関わっているのかを理解できます。

レベル1：基本的なAI活用（書類選考やスクリーニング）

特徴

• このレベルでは、AIは主に応募書類のスクリーニングや初期対応を自動化し、効率化を図ります。候補者のレジュメやエントリーシートを自動で評価し、企業の要件に合った応募者を選別します。
• 基本的な情報処理に特化し、まだ最終判断には人間の関与が不可欠です。

事例

1. ソフトバンク
   • 内容: AIを活用して、エントリーシートや履歴書のスクリーニングを行い、数多くの応募者の中から適合度の高い候補者を選別。
   • 成果: 書類選考にかかる時間が大幅に短縮され、選考のスピードアップと効率化が実現。
   • ポイント: スクリーニングの正確性が高く、大量の応募者に対して迅速に対応。
2. リクルートホールディングス
   • 内容: AIを使って応募者のレジュメをスクリーニングし、特定のキーワードや経験を基に適合する応募者を絞り込む。
   • 成果: 書類選考のコストが削減され、採用担当者の作業負荷が軽減。
   • ポイント: 膨大な応募者データの中から、AIが迅速に候補者をリストアップ。

レベル2：中程度のAI活用（適性検査・パーソナリティ分析）

特徴

• このレベルでは、AIは単に書類をスクリーニングするだけでなく、適性検査や性格診断にも使われます。これにより、候補者の性格や適性が客観的に評価され、企業の文化や職務に合った人材を選別するために役立ちます。
• 応募者のパフォーマンスや将来的な能力を予測するため、採用の精度が向上します。

事例

1. 日立製作所
   • 内容: 新卒採用において、AIを利用して候補者の適性検査を実施。性格診断や行動特性を基に、候補者の職務適性を評価。
   • 成果: 適性検査の精度が向上し、職務に適合する候補者を正確に選定できるようになった。
   • ポイント: 候補者のデータを基に将来のパフォーマンスを予測し、ミスマッチのリスクを軽減。
2. 富士通
   • 内容: 適性検査とパーソナリティ分析にAIを活用。候補者の性格特性や協調性、リーダーシップ能力をデータドリブンで評価。
   • 成果: 応募者の性格やスキルセットが客観的に評価され、より精度の高い採用が可能に。
   • ポイント: データに基づく適正評価により、選考の公正性が確保される。

レベル3：高度なAI活用（面接評価・意思決定支援）

特徴