求人サイト・求人メディアでのAI活用術

求人サイト・求人メディアに、そもそもAIは必要なのか

求人サイト・求人メディアでAI活用を考えるなら、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。どちらも大きい業務から手をつけると、入れた効果がはっきり出ます。

掲載枠には公開日があり、原稿は締切に向けて次々と流れてきます。この流れの中でAIが効くのは、次の業務です。

• 掲載前の原稿に、法令上の明示事項の漏れや禁止表現がないかの点検
• 応募が集まった過去の原稿と照らした、職種名や仕事内容の書き方の見直し
• 掲載企業から寄せられた申し出の類型分けと、繰り返し出ている訴えの洗い出し

3つとも、社内の掲載基準や過去の差し戻し事例という決まったものさしがあり、そこに照らす判断を毎日繰り返しています。

逆に、掲載企業への取材と、掲載可否の最終判断はAIに寄せないほうがよい業務です。取材では、採用担当者が言葉にしていない職場の実情を、その場の反応から聞き出します。掲載可否のほうは、媒体が求職者に対して負う責任の所在そのものです。

とはいえ、この線引きは業務の単位で変わります。同じ原稿の点検でも、賃金や雇用形態の明示は基準に照らせる一方、職場の雰囲気の描き方は取材した人にしか判断できません。そこで次は、媒体の業務を工程に分けて見ていきます。

新規開拓から契約更新まで、負荷が大きいのはどの工程か

求人メディアの仕事は、掲載企業を見つけてから契約が切れるまで、一本の線でつながっています。工程に割って眺めると、決まった基準に沿って繰り返す作業と、相手を前にして毎回考える作業が、はっきり分かれて見えてきます。

人の時間と神経がいちばん削られるのは、原稿審査です。求人の表示には法令上の決まりがあり、賃金、雇用形態、就業場所、固定残業代の有無といった項目を、原稿ごとに一つずつ確かめなければなりません。

見る条項は募集職種でも変わります。医療や美容の求人では施術の効き目に触れる書き方が薬機法に触れ、年齢や性別を限定する表現は、例外に当たる理由が書かれていなければ通せません。しかも掲載開始日は先に企業と約束しているため、締切前には原稿が一度に集まります。

ここが軽くなると、審査担当者の時間は条項の突き合わせから判断の分かれる原稿へ移ります。差し戻しの理由が記録として積み上がるので、原稿を書く側も同じ指摘を受け続けずに済みます。

表で「極小」とした企業取材は、採用担当者の話の裏にある事情を、その場で問い直しながら埋めていく仕事です。何を聞き足すかが相手ごとに変わるため、ここは人が担う工程のままです。

求人サイト・求人メディアで最初に取り組むべきAI活用、3つ

着手の順番は、繰り返しの多さと、間違え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、原稿の表現点検、応募が集まる書き方への寄せ直し、掲載企業からの申し出の整理が上位に来ます。

掲載前の原稿から、危ない表現を先に拾い出す

仕組みが動き出すきっかけは、原稿が審査待ちのフォルダに保存されることです。AIは社内の掲載基準集と過去の差し戻し事例を参照し、賃金や就業場所の明示漏れ、年齢や性別を限定する言い回し、医療・美容の求人で効き目に触れる記述を拾い上げます。

拾った箇所は審査一覧の表計算ソフトに行として並び、原稿のどこが、どの基準に照らして引っかかったのかが見えます。審査担当者が原稿を頭から読んで条項を思い出す進め方から、指摘済みの一覧を確かめる進め方へ変わります。

一覧を見て直しの指示を出すのは審査担当者です。例外に当たるかどうかで解釈が割れる原稿については、掲載するかしないかを審査責任者が決めます。

応募が集まった原稿との差を、公開前に突き合わせる

二つ目は、審査を通った原稿が公開待ちに移ったところから始まります。AIは同じ職種・同じエリアで応募が集まった過去の原稿の型と、社内で定めた書き方の指針を照らし合わせ、職種名の付け方、仕事内容の書き出し、待遇の並べ方について直し案を出します。

直し案は文書作成ソフトのファイルとして保存され、担当の営業に業務チャットで知らせが届きます。公開後に応募の伸び方を見て手を入れていた流れが、公開前に直す流れへ前倒しになります。

案を選ぶのは原稿制作の担当者です。仕事内容や待遇の書き換えには掲載企業の了解が要るため、どこまで直すかは営業担当者が企業とすり合わせます。合意した書き換えは、審査待ちに戻して表現の点検を通します。

掲載企業からの申し出を、週ごとにまとめて読み解く

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が対応記録の本文と社内で定めた区分の定義を読み、申し出を仕分けます。応募が来ないという訴え、応募者の経験が募集条件と合わないという話、原稿の書き換え要望、請求に関する問い合わせ、といった具合です。

仕分けた結果は文書作成ソフトの週次報告として保存され、申し出が続いている掲載企業は一覧表にも並びます。担当者ごとの記録に埋もれていた訴えが、重なりの見える形でそろいます。

報告を読むのはカスタマーサクセスの責任者です。更新の見込みが薄いと見た企業にどう当たるかは、営業責任者が決めます。

業務に組み込むまでの4ステップ

ここでは「求人原稿の薬機法・労基法等の表現チェック」を例に通して説明します。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、情報の通り道を一本引く作業です。

1. 使う情報がどこにあるかを決める

点検に使う情報は、社内にそろっています。

• 審査待ちの原稿と、掲載申込書に書かれた雇用形態や賃金の条件
• 掲載基準の手引きと、禁止表現の一覧
• 差し戻した原稿と、そのときの指摘文

作り足すものはなく、どこを参照先にするかを決めるだけです。営業の手元やメールに散っているなら、保存先を一つにそろえます。

2. 何をきっかけに動かすかを決める

原稿が審査待ちのフォルダに保存された時点を起点にします。人が思い出して始める形だと、締切前ほど手が回らず、そのまま使われなくなります。

3. 判断の基準を設定しておく

何を引っかけてほしいのかを文章にまとめ、一箇所に設定しておきます。AIは毎回そこを参照します。審査担当者が条項を思い出しながら見分けている手つきを、外に書き出す作業です。

• 固定残業代を含む賃金表記は、時間数と超過分の扱いがなければ差し戻す
• 就業場所が「本社ほか」で終わる記述は、勤務地の範囲を書き足させる
• 美容・医療の求人で効き目に触れる記述は、職務の説明に書き換える

ここがいちばん時間のかかる工程です。境目の見分けは人によって揺れるため、すり合わせが要ります。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

拾い上げた箇所は審査一覧の表計算ソフトに行として追記し、業務チャットで審査担当者に知らせます。担当者は始業時に一覧を開き、掲載開始日が近い原稿から順に指示を出します。

先に知っておきたい、つまずきやすい3か所

• 賃金欄の書き方の違いで、点検がずれる：掲載依頼は企業の様式のまま届きます。月給で書く企業、時給で書く企業、固定残業代を賃金額に含める企業が混ざるため、AIは同じ欄を違う意味で読みます。審査待ちに入れる前に、自社の入力フォームへ転記する手順を挟みます。
• 職業紹介と派遣の違いを取りこぼす：同じ職種でも、直接雇用の募集と派遣スタッフの募集では明示すべき項目が変わります。この区分を原稿の属性として先に持たせないと、足りない項目に気づけません。申込書の区分を、点検の入口で読ませるようにします。
• 年齢制限の例外を一律で弾く：長期勤続によるキャリア形成を理由にした年齢制限のように、認められる書き方もあります。すべて差し戻す設定にすると、審査担当者が例外を手で戻す手間が増え、一覧を見なくなります。例外に当たる事由と、必要な書き添えを基準に含めます。

求人サイト・求人メディアのAI活用は、どこから考えればいいか

AIが効くのは、掲載基準や差し戻しの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。企業への取材と掲載可否の最終判断は、人の側に残ります。紹介した3つは、照らすものさしが記録として手元にあり、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、審査待ちの原稿、掲載基準の手引き、差し戻しの記録といった、すでに媒体の中にある情報とツールです。