“人事の目線”で語る、採用活動の生成AI活用術
採用担当者のリアルな声
「求人票の作成や応募者とのやりとりに時間を取られすぎて、本来注力すべき戦略的な採用施策ができない」
「面接官によって質問や評価がバラバラで、優秀層を見落とすリスクが怖い」
「そもそも母集団形成がうまくいかず、応募数が伸びない」
こうした声は、まさに今の人事担当者が現場で直面している課題そのものだと感じています。
ところが、ここ数年で急速に進化を遂げてきたAI、特にChatGPTやnotebookLMといった生成AI（Generative AI）の登場によって、採用業務の在り方が一変しつつあるのです。「AIが文章を作る」「AIが候補者データを要約する」と聞くと、少し前までは“最先端すぎて現実味がない”と思ってしまうかもしれません。しかし、実際に導入してみると、その“当たり前”がすぐにやってきます。まるで新幹線の開通によって移動時間が大幅に短縮されたように、煩雑だった採用活動の工程を大きく効率化し、その結果、担当者が本来力を注ぐべき「優秀人材との対話」や「企業カルチャーの発信」に集中できるようになるのです。
本記事では、採用における生成AI活用のメリットや注意点を深く掘り下げつつ、私が実際に見てきた企業事例も交えながら「どうやって始めればいいのか」「どこにリスクが潜んでいるのか」を、お伝えします。皆さまの組織での導入イメージを膨らませていただければ幸いです。
【このシリーズを読んでほしい人！】
・採用活動にAIの導入を考えている経営者、人事責任者
・業務を効率化し、少ない人手で採用活動をしたい経営者、人事担当の方
・採用活動の質の向上を考える人事責任者
【このシリーズを読むことでのベネフィット】
・AIを活用することで採用業務の効率化と時間短縮する方法がわかる
・AIを採用活動に使うことのメリットとデメリットがわかる
・自社にAIを取り入れるヒントが得られる
目次
- 採用DX最前線：なぜ生成AIが注目されているのか
- 本当にAIは採用の役に立つのか？
- 採用フロー別AI活用：具体的実践イメージ
- 主要ツール別：ChatGPT・notebookLM・Geminiの特徴と使い分け
- 導入の前に押さえるべき注意点とリスクマネジメント
- 導入ステップ：業務を1.5倍～12倍効率化する4つのフェーズ
- 「AI」と「人間」の役割分担
- すごい人事で実現する圧倒的効率化とご支援のご案内
- まとめ
生成AIがもたらす変化
最近では一般の方にも耳にすることが増えた、ChatGPTなどの生成AI（Generative AI）が注目を集めています。文章の作成や要約、思考の補助など、かつては人間が丸ごとやらなければならなかった作業の一部を合理的な速度で片付けてくれます。これは、採用活動においても大きな武器になり得ます。
具体的には：
- 求人票の作成効率化（ブレストや文章自動生成）
- 候補者の履歴書・職務経歴書の要約
- 面接質問の提案や、議事録の整理
- 応募者とのコミュニケーションをチャットボット化
しかし、「本当に効果があるのか？」「セキュリティ面は大丈夫？」「導入して失敗しない？」と不安に思う方も多いでしょう。そうしたリアルな疑問・リスクにも触れながら、採用現場での具体的な活用シーンや成功事例・失敗事例、導入ステップをお伝えします。
採用DX最前線：なぜ生成AIが注目されているのか
人口減少と採用競争の激化
国内では少子高齢化が進行し、優秀な人材の取り合いは激しさを増しています。ひと昔前の「求人を出していれば応募が来る」時代は終わり、企業が候補者に選ばれる努力が必要になりました。さらに新型コロナ以降はリモートワークや地方採用などの多様な働き方が広がり、採用の選択肢が増加。採用担当は、複雑化し工数が増加した状況を切り抜けねばなりません。
テクノロジー進化による“新常識”
ここ数年の自然言語処理技術の進化は目覚ましく、ChatGPTの登場以降、「AIに文章生成を頼む」という行為が特別ではなくなりました。以前はAIが使えるといっても「画像認識」や「定型的な質問への自動回答」程度でしたが、今や複雑な文章や論理的思考の一部をAIに担わせることができます。人間の脳だけではまかなえなかった領域を、テクノロジーがスピーディかつ高精度にサポートするこれが採用DXの大きな潮流です。
なぜ採用と相性が良いのか？
採用活動には「求人票作成」「面接準備」「応募者対応」など、文章のやりとりやコミュニケーションが中心となるプロセスが多く存在します。生成AIは自然言語処理を得意とするため、こうした領域と親和性が高いのです。また、人事担当が行うリサーチ（市場動向、競合分析など）にも活用でき、企画・戦略面でも支援してくれます。
本当にAIは採用の役に立つのか？
初めは懐疑的だった
私自身、人事コンサルタントとして多くの企業に入り込み、採用課題を解決する役割を担ってきました。正直、ChatGPTが話題になり始めた当初は、「AIが文章を作るとはいえ、人間の思いがこもった求人票や面接質問とは別物でしょ？」と半信半疑でした。企業のフィロソフィーや求める人物像を、機械に表現しきれるのかと。
ある企業の成功体験
しかし、あるITスタートアップでの導入プロジェクトを通じて考えが変わりました。その会社ではエンジニア募集に苦戦しており、人事担当は毎日大量のメール対応、求人票修正を繰り返す日々。試しにChatGPTを使い、「自社事業の特徴」「求めるエンジニアのスキル」「待遇面のアピールポイント」をテキストで入力し、「ターゲット層に刺さる求人原稿」をいくつか生成させました。するとわずか数分で複数パターンが出来上がり、その後のブラッシュアップも短時間で完了。担当者は「求人票作成がこんなに楽になるなんて」と驚いていました。
さらに、内定後のフォローメールや、応募者からのFAQ自動応答などにもAIを活用。効果はすぐに出ました。採用工数は約4割ほど減り、担当者が戦略的な分析や面接プロセスの改善に時間を割けるように。結果的に、採用スピードが上がり、内定辞退率も下げることができました。
失敗から学んだこと
とはいえ、AIを使いこなすのにはコツが要ります。別の企業では、AIが生成した面接質問をそのままコピペして使った結果、候補者に全く響かない抽象的な質問になってしまい、評価のバラつきが大きくなったというケースもありました。それは言わずもAIに丸投げしたのが原因でした。最終的な判断と微調整は人事・面接官が責任を持って行う必要があります。
採用フロー別AI活用：具体的実践イメージ
ここからは実際の採用業務の流れに即して、どのように生成AIを使うと効率化につながるかをステップごとに解説します。単なる机上の空論でなく、“実務に根差した使い方”をイメージしてみてください。
採用計画・要件定義
悩み：
- 採用したいポジションはあるけれど、具体的な要件が曖昧
- 市場動向や競合状況を調べる時間がない
AI活用イメージ：
- 市場リサーチ：
ChatGPTに「〇〇業界の直近の採用トレンド」や「競合企業の求人例」を聞き、ざっくりとしたインプットを得る。- 要件整理の補助：
notebookLMに過去の採用データや業務マニュアル、評価シートをアップロードし、「自社に不足しているスキルセット」や「過去に定着率の高かった人物像」を抽出。- ポジション定義と優先順位づけ：
AIが提示するデータをベースに、人事・現場リーダー・経営陣がディスカッションし、今期最優先で採用すべきポジションとスキル要件を固める。具体的アクション例（ChatGPTプロンプト）
※コピーしてそのまま使えます。
あなたはIT業界に精通した人事コンサルタントです。以下の情報を踏まえて、当社が採用すべき
優先度の高いポジションと必須スキルをリストアップし、競合他社との差別化ポイントを提案してください。
– 当社サービス概要：SaaS型顧客管理ツール
– 現在の社員構成：エンジニア5名、営業2名、CS1名
– 今期の目標：新規顧客100社獲得
– 過去の成功事例：CS出身の営業担当が好成績を出している
求人票の作成・ブラッシュアップ
悩み：
- 求人原稿を書くのに時間がかかりすぎる
- 似たような表現ばかりで応募が集まりにくい
AI活用イメージ：
- 原案作成：
ChatGPTに「求める人物像」「企業の魅力」「待遇・働き方の特徴」などを入力し、1次案を複数パターン生成させる。- テンプレ化：
notebookLMを使い、過去の求人票と比較して何が足りないかを自動要約。複数の求人票を横断し「共通の成功パターン」を抽出しテンプレに落とし込む。- 言い回し・トーンの調整：
ChatGPTに「よりカジュアルな文体」「経営者目線を強調」といった追加指示を与え、文面を微調整。担当者はチェックと微修正に専念するだけ。実践ヒント
- 「英語版の求人票」や「SNS投稿用に短くまとめた求人文」など、AIに多言語・多フォーマットの生成を頼むと、さらに工数削減につながる。
- 必要に応じて、人事や現場社員がオリジナルの要素を追記し、自社らしさを損なわないよう注意する。
母集団形成・候補者コミュニケーション
悩み：
- 求人を出しても応募が少ない
- 応募者からの問い合わせ対応や日程調整が膨大
AI活用イメージ：
- 広報・宣伝文作成：
ChatGPTでSNSやブログ向けの文章案を大量生成。トレンドやバズワードを取り入れたキャッチコピーを試し打ちし、より反響の高いものを選ぶ。- 応募管理システム（ATS）との連携：
notebookLM等で応募者リストやエージェント経由の情報を一元管理し、連絡状況を可視化。- チャットボット対応：
よくある質問（例：給与レンジ、福利厚生、面接プロセス）をAIに回答させることで、人事担当が対応に割く時間を削減。実践ヒント
- 応募者とのコミュニケーションすべてをAIに任せると「温かみがない」と感じられる恐れも。定型質問への回答や簡易的なスケジュール調整はAI、それ以外は担当者が直接対応と役割分担すると効果的。
- さらに踏み込んだスカウトメールにもAIを活用。LinkedInの候補者プロフィールを要約させた上で、興味を引きそうなオファー文を生成する。
スクリーニング・面接準備
悩み：
- 書類選考に時間がかかりすぎる
- 面接質問が属人的で、重複や抜け漏れが多い
AI活用イメージ：
- 書類要約・キーワード抽出：
notebookLMに応募者の職務経歴書をまとめてアップロードし、自動で「強み」「懸念点」「志望動機の特徴」などを要約。- スコアリングの補助：
ChatGPTにプロンプトを与えて、候補者の経歴が自社要件にどの程度マッチしているか簡易スコアを計算させる。ただし、最終決定は必ず人間が行う。- 面接質問のテンプレ生成：
過去の優秀社員の面接データなどをAIに分析させ、募集ポジションごとの「定番質問リスト」や「深掘りポイント」を自動生成。実践ヒント
- AIによるスクリーニングはバイアスリスクや判断ミスの可能性もあるので注意。あくまで「効率的な参考情報」として扱い、面接官が最終判断を下す形を徹底する。
- 「何をもって良しとするか？」という評価基準（コンピテンシー項目など）をAIに明確に伝えておくと、より精度が高まる。
面接当日の支援・議事録作成
悩み：
- 面接時にメモを取るのが大変で、候補者の表情や話に集中できない
- 面接終了後、担当者ごとにばらばらにメモを管理している
AI活用イメージ：
- 録音・録画データの文字起こし：
社内規定で許可が得られる場合のみ、候補者の同意を得たうえで面接を録音し、音声認識ツールまたはGemini（将来的なマルチモーダル対応）で文字起こし。- 要点抽出・サマリー作成：
ChatGPTやnotebookLMに文字起こしデータを渡し、「候補者の回答要旨」「印象的なエピソード」「回答から読み取れるスキル」などを箇条書きに整理。- 議事録共有：
過去の面接履歴と同様のフォーマットで保管し、担当者・意思決定者がいつでも見返せるようにする。実践ヒント
- 個人情報保護の観点で、録音や自動文字起こしを行う場合は必ず事前同意を得ることが重要。
- 会社によっては録音自体を禁止している場合もあるので、コンプライアンス部門と相談が必要。
内定フォロー・オンボーディング
悩み：
- 内定後のフォローが手薄で辞退につながる
- 入社前後の研修や手続き案内に手間取る
AI活用イメージ：
- 内定通知メールやフォローメールの自動生成：
ChatGPTに、候補者ごとの状況や不安点を踏まえた文面を作成させる。- オンボーディングガイド作成：
notebookLMに社内マニュアルやルールブックを集約し、新入社員がアクセスしやすいように要約ページを用意。- 内定者との継続コミュニケーション：
チャットボットで出社前の簡易質問を受け付ける。電話や直接相談が必要な場合は担当者へつなぐフローを組む。実践ヒント
- 内定者にとっては「会社との最初の関係づくり」が重要。AIだけでなく、配属先上司や先輩社員がメッセージを送るなど、人間味を残す施策も組み合わせて辞退率を下げる。
- オンボーディング資料は定期更新が必須。AIを活用して最新化するとともに、現場のフィードバックを素早く反映する仕組みを作ると良い。
主要ツール別：ChatGPT・notebookLM・Geminiの特徴と使い分け
ChatGPT
| 強み | 自然言語のやり取りがスムーズ。文章生成や要約が得意 |
| 向いている作業 | 求人原稿作成、メール文面の作成、簡単な面接質問の提案など |
| 注意点 | 外部にデータを渡すため、個人情報の取り扱いに要注意。セキュリティ面を検討し、機微情報は匿名化するなどの工夫が必要 |
notebookLM
| 強み | ドキュメントやナレッジ管理に特化したLLM（大規模言語モデル） |
| 向いている作業 | 過去の採用データやマニュアル、応募書類の一括管理・要約 |
| 注意点 | 初期段階でドキュメントを整理しなければ十分な効果が出ない可能性がある。運用ルールの策定が大切 |
Gemini
| 強み | Google/DeepMindによる次世代のマルチモーダルAI。テキストだけでなく画像・動画など多様なデータを解析できる |
| 向いている作業（今後の期待も含む） | オンライン面接録画の要点抽出、採用ブランディング動画の分析、SNS投稿の最適化など |
| 注意点 | リリース状況や企業向けプラットフォームがまだ限定的。導入には先行事例の調査が必須 |
導入の前に押さえるべき注意点とリスクマネジメント
情報漏洩・プライバシー保護
- リスク：候補者の個人情報や企業戦略が外部に漏れる可能性。
- 対策：
- AIに投げる前に匿名化・要約化する
- セキュリティに配慮したエンタープライズ版のChatGPTや専用APIを検討
- 社内ポリシーで「入力してよい情報・ダメな情報」を明確化
バイアス・差別リスク
- リスク：AIが学習データの偏りから差別的な判断をしてしまう。
- 対策：
- 面接や最終選考では人間の目で複数チェックする
- 選考プロセスで不当な差別が起きていないかモニタリングする仕組みを整備
法令順守
- リスク：労働関連法や個人情報保護法、GDPRなどの国際規制に抵触。
- 対策：
- 社内の法務・コンプライアンス部門と早めに連携
- AIが扱うデータを法的に問題ない形で整備し、利用規約も確認
導入コスト・インフラ
- リスク：外部ツールの利用料金やシステム連携コストを過小評価し、ROIが合わなくなる。
- 対策：
- 小規模POCで効果検証し、費用対効果を測定
- 長期的な利用計画と予算確保をセットで検討
組織内リテラシー
- リスク：一部メンバーだけがAIを使いこなし、他メンバーとの認識ギャップが生じる。
- 対策：
- 全社員向けのAI研修やガイドライン整備
- 定期的にベストプラクティスを共有する場を設ける
導入ステップ：業務を1.5倍～12倍効率化する4つのフェーズ
前章のリスクを踏まえつつ、実際にどう進めるのがベストなのか？ ここでは4つのフェーズに分けて解説します。
現状分析（課題の可視化）
- ポイント：
- 採用フロー全体を洗い出す（求人票作成、スクリーニング、面接、内定フォローなど）
- 工数や課題点を具体的な数字で把握する（例：「書類選考に週15時間」など）
- どこにAIを導入すれば最もインパクトがあるか、優先度づけを行う
小規模POC（概念実証）
- ポイント：
- まずは1職種（例：エンジニア採用）や1工程（例：求人票作成）からAIを試してみる
- 効果指標（KPI）を事前設定（例：作業時間の削減率、応募数の増加、面接後の満足度など）
- 成果と課題をレポート化し、経営陣や他部署と共有
全社展開とAIリテラシー教育
- ポイント：
- POCで得た知見をもとに他の職種・領域にも拡大
- 「AI活用ガイドライン」を整備し、セキュリティ・法令面のルールを明記
- 面接官や採用担当に向けた研修を実施し、AIの使い方と注意点を徹底周知
効果測定と継続的アップデート
- ポイント：
- KPIを定期的にモニタリングし、導入前後の数値を比較
- バイアスが生じていないか、候補者体験が損なわれていないかもチェック
- AIツールのアップデート情報や新機能を取り込み、最適化を続ける
「AI」と「人間」の役割分担
「AI」の得意領域＝データ処理と大量生成
AIは、テンプレを量産したり、データを一括で整理・要約したりする作業が大得意です。繰り返し作業や多量のテキスト処理を任せると、圧倒的なスピード感が得られます。
「人間」の得意領域＝コミュニケーションの質と判断
逆に、人間でなければできないのは質的な判断や、候補者への本質的な共感や説得。面接でのちょっとした仕草や熱意を見抜く、文化的フィットを確かめるなどは人間だからこそ得意。AIを使うことで浮いた時間や労力を、この“人間にしかできない”部分に集中させると良い結果に繋がります。
“部分的自動化”こそが鍵
すべてをAIに任せる“フルオート化”は、リスクも大きいし、候補者が感じる企業の温かみが失われかねません。まずは定型作業や情報収集・整理などを自動化し、重要な面接やコミュニケーションは担当者がしっかり関わる。このバランスが、私が見てきた中でも最も成功率が高い方法です。
すごい人事で実現する圧倒的効率化とご支援のご案内
ここまで採用現場での生成AI活用について網羅的にお伝えしてきました。要点をまとめると以下のようになります。
- 採用における最大の悩みは、煩雑な業務や人手不足、属人的な評価や候補者への配慮など多岐にわたる。
- 生成AIを正しく使えば、求人票作成・スクリーニング・面接準備・内定フォローなどの各工程を大幅に効率化できる。
- ただし、情報漏洩やバイアスなどのリスクにも要注意。ルール整備や最終判断は人間が行う体制が必須。
- 最も成果が出やすいのは、定型作業の自動化と戦略的なコミュニケーションの強化を同時に行うこと。
- 導入ステップとしては、小規模POC→全社展開→効果測定のサイクルを回し、常にアップデートを図ることが成功への近道。
AI活用で“1.5倍～12倍”の効率化を実現した実績
ここでご紹介したいのが、私たちすごい人事です。私たちは数多くの企業でAI活用を支援し、業務効率を1.5倍〜12倍にまで高めた実績を誇ります。
すごい人事がご提供できる支援
- AI導入コンサルティング：
現状の採用フローや組織特性をヒアリングし、最適なツール選定から運用ルール設計までをサポート。- 既存フローの棚卸し・改善提案：
書類選考、面接評価、内定フォローなどでどこをAIに任せ、どこを人のコミュニケーションに注力すべきかを具体的にプランニング。- AIリテラシー教育：
面接官や採用担当向けにワークショップを開催し、セキュリティやバイアス回避のポイント、効果的なプロンプト作成のノウハウを共有。- 外部システム・ツール連携支援：
既存のATSや社内ポータルとAIを連携する技術的アドバイスも行い、運用負荷を最小化。
「自社の採用にAIを導入してみたいが、何から始めればいいのかわからない..」
「情報漏洩やバイアスが怖い…失敗事例もあるって聞くし..」
「導入コストやROIを明確にしないと、社内決裁がおりない..」
こうしたお悩みや懸念がある方こそ、ぜひすごい人事へお問い合わせください。私たちはあらゆる規模・業種の企業様に対して最適な導入ステップをご提案し、一緒に成果を出すまで伴走いたします。
まとめ
採用という“人”が主役の領域において、AIを導入することに抵抗を感じる方も多いでしょう。しかし、AIは人間の仕事を奪うものではなく、最も面白い仕事に集中するためのサポーターです。定型やルーチンはAIに任せ、採用担当は候補者との深い対話や職場環境の整備などより価値の高い業務に注力できるようになる。それこそが、AI活用の真の意義ではないでしょうか。
もし少しでも興味をお持ちいただけましたら、お気軽にすごい人事へご連絡ください。
「すごい人事」情報局運営元：株式会社Crepe
Crepeでは、「人事が変われば、組織が変わる」というコンセプトのもと、⚫︎各種業界1300名の人事が在籍。工数・知見を補う「即戦力」レンタルプロ人事マッチングサービス
⚫︎1日2時間〜使えるマネージャークラスのレンタル採用チーム。オンライン採用代行RPOサービス
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