人材紹介・職業紹介でのAI活用術

人材紹介・職業紹介に、そもそもAIは必要なのか

人材紹介でAI活用を考えるときに見るべき軸は2つです。1つは、同じ判断を月に何度繰り返しているか。もう1つは、その判断を間違えたときに何が起きるかです。

求職者一人の転職先を誤れば早期離職につながり、企業との取引そのものが細ります。両方が大きい業務から手をつけるのが順当です。

この2軸を当てはめると、AIが効くのは次の業務です。

• 登録者の職務経歴書と求人票の要件を突き合わせる書類選考
• 求職者ごとに文面を変える求人紹介の連絡やスカウト
• 推薦した候補者がどの段階で見送られたかの振り返り

いずれも求人票に書かれた要件や過去の推薦記録という決まったものさしがあり、そこに照らす判断を一日に何度も繰り返しています。

反対に、初回のキャリア面談と内定条件の交渉は、AIに寄せないほうがよい業務です。面談では、求職者が転職理由として口にした言葉の裏にある本音を、表情や言いよどみから拾います。

交渉も、企業の提示と求職者の希望のどちらを動かすかを、その場で決める仕事です。最後に求職者の人生を預かる判断は、紹介した人が負います。

ただし、この線引きは業務の単位で変わります。同じ書類選考でも、資格や経験年数の確認は要件に照らせますが、経歴に空白がある理由をどう読むかは面談を担当した人にしか判断できません。そこで次は、人材紹介の仕事を工程に分けて見ていきます。

求人開拓から内定・入社まで、負荷が大きいのはどの工程か

人材紹介の仕事は、企業から求人を預かってから、紹介した人が入社するまで一本の線でつながっています。工程に割って眺めると、要件という決まったものさしに照らす作業と、相手の話を聞きながら毎回考える作業が、はっきり分かれます。

人の時間と神経がいちばん削られるのは、スクリーニングです。求人票に書かれた必須要件だけを見るなら突き合わせは単純ですが、実際に見送りを決めているのは、求人企業の担当者が面談の場で口にした条件のほうです。

前職の企業規模、転職回数の見方、マネジメント経験の中身。これらは求人票に載らないまま、コンサルタントの頭の中に残ります。

さらに、同じ求職者は他社のエージェントにも登録しています。推薦が一日遅れれば、同じ候補者が別のルートで先に企業へ届き、紹介そのものが成立しません。書かれた要件と書かれていない要件を二重に照らしながら、しかも速さを競う。ここに負荷が集中します。

この工程が軽くなると、コンサルタントの時間は要件の突き合わせから判断の割れる候補者へ移ります。求人票の不足も選定の段階で繰り返し引っかかるため、求人票作成の工程にも戻って効きます。

表で「極小」とした内定・入社は、提示された条件と求職者の迷いを両方聞いた上で、その場で落としどころを探る仕事です。どちらの言い分も動くため、ここは人が担う工程のままです。

人材紹介・職業紹介で最初に取り組むべきAI活用、3つ

着手の順番は、同じ判断の繰り返しの多さと、外したときの影響の大きさで決まります。第1セクションの2軸で見ると、書類選考の突き合わせ、求人紹介の連絡文、そして見送り理由の振り返りが上位に並びます。

職務経歴書と求人要件の突き合わせを、先に済ませる

動き出すきっかけは、求人企業から預かった募集要項が求人一覧に登録されることです。AIは登録者の職務経歴書と、社内にまとめた要件の読み替え表、過去の推薦が通った経歴と見送られた経歴の記録を参照し、要件への適合度と足りていない項目を候補者ごとに書き出します。

書き出した結果は、その求人の候補者一覧に行として並びます。求人票を開いてから登録者データベースを順に当たっていた進め方が、すでに並んだ候補一覧を上から確かめる進め方に変わります。

一覧を見て推薦するかを決めるのは、その求職者を担当しているコンサルタントです。適合度が低くても本人の志向に合う求人はあるため、外すかどうかの最終判断は担当者に残ります。

求人紹介の連絡文を、その人の経歴に沿った形で用意する

二つ目は、候補者一覧の推薦可の欄に印が入った時点で動き出します。AIは求職者の面談記録と職務経歴書、求人票の募集背景、過去に返信が来た紹介文の型を照らし合わせ、なぜこの求人をこの人に紹介するのかを織り込んだ連絡文の下書きをつくります。

下書きは文書作成ソフトに保存され、担当のコンサルタントに業務チャットで知らせが届きます。定型文の宛名と求人名だけを差し替えていた流れが、本人の経歴と志向に触れた文面を直すだけの流れになります。

送る前に読むのは担当コンサルタントです。現職を伏せたい求職者や、家庭の事情で勤務地に制約がある求職者には、面談で聞き取った事情に沿って文面を書き替えます。送信の判断は必ず人が握ります。

書類で落ちた理由を、週ごとに記録から拾い直す

三つ目のきっかけは曜日です。毎週決まった曜日が来ると、AIが直近に推薦した候補者の結果記録と、企業から返ってきた見送り理由の文面を読み、通過した推薦と落ちた推薦の差を整理します。求人の職種、推薦状の書き方、経歴のどこが触れられていたかで並べます。

整理した結果は週次の一覧表に行として追記され、通過率が落ちている求人と担当者の組み合わせが表に出ます。感触として語られていた「あの企業は厳しい」が、見送り理由の言葉として残ります。

読むのはチームの責任者です。推薦状の書き方を直すのか、紹介する求人の選び方から変えるのかは、求人企業との関係を知っている企業担当者と合わせて決めます。

業務に組み込むまでの4ステップ

例として「求職者レジュメのスクリーニング」で通して説明します。一からシステムを作る話ではなく、すでにあるファイル保管サービスと表計算ソフトの間に情報の通り道を引く作業です。

1. 使う情報がどこにあるかを決める

使う情報は社内にそろっています。

• 登録者の職務経歴書と、初回面談の記録
• 求人企業から預かった募集要項と、必須・歓迎の区分
• 過去の推薦が通った／見送られた結果の記録

新しく集めるものはなく、どこを参照先にするかを決めるだけです。求人票がメールの添付に残っているなら、保存先をそろえます。

2. 何をきっかけに動かすかを決める

募集要項が届いて求人一覧に登録された時点を起点にします。人が思い出して開く形だと、面談が立て込んだ週ほど後回しになり、他社に先を越されます。ここを決めないと使われなくなります。

3. 判断の基準を設定しておく

何を見て適合と判定するのかという判断の基準を文章にまとめ、一箇所に設定しておきます。AIは毎回そこを参照します。ベテランが経歴書を眺めて見分けている手つきを、外に書き出す作業です。

• 経験年数が要件に一年足りない場合は、候補に残して理由を書き添える
• 転職回数が多い経歴は、在籍期間が短い理由の有無で扱いを分ける
• 過去に見送られた経歴の型は、要件に合っていても注意として並べる

ここがいちばん時間のかかる工程です。境目は担当者ごとに揺れるため擦り合わせが要りますが、一度まとめれば使い回せます。

4. 結果の戻り先と、確認する人を決める

判定の結果は候補者一覧に行として追記し、業務チャットで担当コンサルタントに知らせます。担当者は朝に一覧を開き、選考の締切が近い求人から推薦するかを決めます。

先に知っておきたい、つまずきやすい3か所

• 職務経歴書の形が一通りではない：登録者から届く経歴書は、自社の様式、前職で使っていた様式、書き込んだ画像のまま、と混ざります。AIは同じ欄を違う意味で読み取り、在籍期間や役職を取り違えます。登録フォームで受け取る形にそろえてから、突き合わせに回します。
• 求職者の個人情報を、同意の範囲を超えて使う：職業安定法は、求職者の個人情報を業務の目的の達成に必要な範囲で扱うよう定めています。本人が応募を承諾していない求人への推薦や、個人が分かる形での分析に回すと、この規定に触れます。何にどこまで使うかを、登録時の同意の文面とそろえます。
• 他社経由の応募と重なる：紹介文の下書きが速く出るほど、すでに他社のエージェント経由で応募済みの求人にも送ってしまいます。企業側で重複応募として処理され、紹介そのものが成立しません。応募済み・推薦済みの記録を、参照先に必ず含めます。

人材紹介・職業紹介のAI活用は、どこから考えればいいか

AIが効くのは、求人票の要件や過去の推薦記録という決まったものさしに照らして同じ判断を繰り返す業務でした。求職者と向き合う面談と、内定条件の交渉は人の側に残ります。紹介した3つは、照らすものさしが社内の記録として残っていて、確認する人も決めやすい業務です。

全部に手を広げる必要はありません。一つの業務から始めれば十分です。使うのは、登録者の職務経歴書、企業から預かった募集要項、推薦の結果記録という、すでに手元にある記録です。