就活生にとって、
今や就職活動はそれ自体が
何か課外活動の一種である
ようにも感じられてしまいます。


エントリーシートや履歴書を
何度も書き直したり、
就活情報サイトを閲覧したり、


友達と説明会の情報交換をして
志望企業の選択をしていくのは、
結構大変な労力であると思います。


このように、就活を大変な労力と
感じているのは就活生だけではない
というのをご存知でした?


実は企業の人事部の人たちも、
就活生が動き出す時期となりますと、
徹夜に近いハードワークを
強いられていた時代もあったのです。


そうした傾向が、この数年
人工知能の活用で少しずつですが、
変わりつつあるようなのです。

 

AI(人工知能)の活用で変わる就活のフィールド

企業には、企業活動をするうえで
求める人材像があり、


就活生にとっては
未来の自分の居場所を
どこにしていくかを探していくのが、
いわゆる就活というものです。


企業と就活生の間には
マッチングという言葉があり、
お互いの意思がマッチング
しなければ良き結果は生まれません。


マッチングなどというと、
一種の出会いゲームでも
あるかのように思われがちですが、


このマッチングは非常に
重要なことなのです。


そのために企業は、
就活生に採用サイトへ
エントリーすることを求め、
エントリーシートという書類の
提出を就活生に求めています。


エントリーシートの中には
いくつかの設問があり、
採用側はその回答を読むことで


就活生のおおよその人物像を判別し、
直接対面する面接というレベルに
あげるかどうかを決めていきます。


人気企業であれば、
エントリーしてきた就活生全員に
会うことは疎か、


エントリーシートを全部丁寧に
最後まで読みこむことも至難の業
であるのが現状であるようです。


このように、さばき切れないほどの
エントリーシートの中には、
企業が求めるレベルに
達していないものや、


設問を取り違えて記述している
内容のものもかなりあるようなのです。


企業の採用担当者にしてみれば、
無駄と思われる作業はできるだけ効率化して、


自社の業務に活かせる能力を
持った就活生と一刻も早く会いたい
という気持ちになっているのも事実です。


そこで、最近では人工知能を活用して、
求める人材のマッチング作業を
効率的にする動き
みられるようになってきました。


それが、人工知能である


「AI」
を駆使した人材採用です。

ソフトバンクは、IBMのAIシステム
「Watson(ワトソン)」を利用して、


就活生の総合職志望者用
エントリーシートを対象にして
評価基準を行っているそうです。


これは、設問2つのうちAIが1問、
残りの1問は人事担当者が
判断するそうです。


AIは、設問の回答を3段階で評価し、
それをもとに人事が書類選考の
可否判断を行っているそうです。


これによって、一説によりますと
人事担当者の作業時間は、
75%程度軽減できる
予想されているとのことで、


ほかにもいくつかの企業が
AIを活かした人事採用方法を
取り入れているようです。

 

 

進化するAIの能力でミスマッチを防ぐAI「適性検査(ミツカリ)」

 

そのうちの一つと言われるのが、


「適性検査(ミツカリ)」


というサービスで、


AIが応募者の
価値観やタイプを分析して、
企業の社風などとの
マッチング度を測るシステムで、


既に700社の企業が導入するほどの
高い活用度を示しています。

ベンチャー企業ミライセルフが
提供する「ミツカリ」は、
就活生と企業側(部署単位)の両者で、


10分程度適性検査(性格診断)を受けさせ、
その回答をAIが人物タイプ分けして、


就活生がどの部署や部門との
相性が良いかを提示してくれるそうです。


こうしたマッチ度を分析できることから、
採用面や入社後の配属先での
ミスマッチを防ぐことができる
というのが特徴の「AI」ツールです。

 

 

「AI」による、人材採用の行方

これからの人工知能の
開発の方向では、
人材採用における利用として


書類選考やマッチングシステム以外に、
実際の人事部が行う業務をする
可能性もあると言われています。


それは、一部の企業が
導入しているにとどまっていますが、


「AI」を搭載したロボット面接官
の登場です。

「AI」を搭載したロボットが
就活生に質問をして、
それに就活生が回答していき、


回答の内容の判別はもちろんの事、
答えた時の声の抑揚や表情


また仕草などで状態を分析する
システムになっているようです。


このように人材採用に関して、
就活生のデータなどを
学習させたAI(人工知能)が、


企業の人事部の労力負担の
軽減と採用コストの抑制のために


役立つとされ、今後活用の幅を
広げようとしていくようです。