採用面接において「書類選考を通過した候補者と実際に話してみると、どうも印象が違う」と感じることはありませんか。
現在、候補者が生成AIを活用して極めて洗練された応募書類を作成し、それを企業のAIが自動判定するという「AI対AI」の構図が生まれています。誰もが一定水準以上の回答を簡単に用意できるようになった結果、応募書類は均質化し、以前よりも候補者本来の個性や価値観を見極めることが難しくなってきているのです。
本コラムでは、日々企業人事の課題に向き合う筆者の視点から、この環境下で限界を迎えつつある採用部門の現状と、工数削減の先にある、人事が担うべき新たな役割について解説します。
生成AIが促す採用プロセスの根本的な見直し
現在の採用現場では、候補者が生成AIを駆使して隙のない完璧な応募書類を作成し、企業がそれをAIで自動判定する「AI対AI」の構図が増えています。かつて就職ノウハウ本で勉強し、自力で応募書類を作成していた時代とは異なり、誰もが一瞬で高度な模範解答を用意できるようになりました。
たとえば新卒採用であれば、学生時代の経験が、AIによって見事なリーダーシップや課題解決のストーリーに仕立て上げられます。中途採用においても、自身の経歴や保有スキルが募集要項に完璧にマッチするよう、論理的で洗練された職務経歴書が簡単に作成できてしまいます。
結果として応募書類はかつてないレベルで均質化し、文面から候補者の個性を見極めることは事実上不可能になりました。 深く踏み込んだ対話を実現するには、これまで行ってきた業務効率化のやり方を根本から見直す必要があるのではないでしょうか。
対照的な二極化戦略をとる先進企業
書類選考が機能不全に陥る「AI対AI」のジレンマに対して、先進企業は従来の選考枠組みを超え、対照的なアプローチをとりはじめています。
一つは、人間への回帰です。ある製薬会社はエントリーシートを廃止し、選考初期段階から15分間の直接対話方式を導入しました。生成AIには再現できない、生身の価値観を直接確かめる狙いがあります。
もう一つは、AIの活用範囲の拡大です。飲料メーカーや流通大手の一部では、書類選考にとどまらず、一次面接そのものを「AI面接官」が担う事例も出てきました。人間が一度の面接で評価できるのは4項目程度と言われますが、AIであれば「考え抜く力」など約16項目の社会人基礎能力を多角的に分析できます。人間の評価能力の限界を、AIの担当領域を広げることで補完し、評価のブレを解消する狙いがあります。
約7割の担当者が悩む、事務負担が奪う「認知リソース」
一部の先進企業が上記のような取り組みを進める一方で、多くの採用現場ではいまだアナログな実務が残っており、AI活用を停滞させています。
採用業務におけるAI活用について、Works Human Intelligence（以下、WHI）が実施した2025年12月の調査によると、応募者データを管理表へ転記する作業に対し、担当者の約7割が負担や効率の悪さを感じています。
「担当者の約7割が事務作業に負担を感じている」現状は、単に時間を消失させるだけでなく、さまざまな弊害をもたらします。一番の問題は、担当者の「認知リソース」を激しく消費する点です。
候補者情報の読み込みや日程調整、スカウト文の作成といった作業に1日の大半を費やす業務構造は、本来最もエネルギーを注ぐべき認知リソース、つまり「候補者の比較検討」や「適合性の見極め」に向き合う思考力を削ります。
このままだと、面接で生じた些細な違和感の察知や、妥協のない意思決定に集中できません。候補者一人ひとりの価値観にじっくり耳を傾け、深く踏み込んだ対話を実現するには、これまで行ってきた業務効率化のやり方を根本から見直す必要があるのではないでしょうか。
AIをツールからデジタルワークフォースへ
現実的な第一歩は境界線を引くこと
採用担当の認知リソースを確保するためには、AIを個人の便利なツールとして利用するのではなく、採用というシステムの中に組み込むこと、つまり業務フローそのものの再設計が必要です。
しかし、すべての業務をAIへ代替するのは現実的ではありません。なぜなら、候補者の細かな価値観やカルチャーフィットを感じ取り、自社への入社意欲を高めるような「心を通わせる対話」は、AIには決して代替できない領域だからです。
そのため、最初の一歩として、人間とAIの役割の境界線を明確に引くことから始めてみましょう。
現在の採用業務は、応募者データの集計やスカウト文の起案といった「情報の整理・言語化」の工程と、候補者間の優先順位付けやカルチャーフィットを見極める「比較・意思決定」の工程に大別できます。
現場の担当者が自分の作業を楽にするため、その都度AIに指示を出す属人的な使い方では限界があります。組織として目指すべきは、前半の「情報の整理・言語化」にかかる作業をAIの定常業務として完全に切り離すことです。AIが事前のデータ整理や文章の叩き台作成を終わらせた状態で情報を受け取り、人間は直ちに後半の「比較・意思決定」から業務をスタートできる標準プロセスを目指します。
使うから「働かせる」への発想転換と事前の準備
AIをデジタルワークフォースとして機能させるためには、従業員に対するのと同じように、人材マネジメントのサイクル（採用・教育・評価）をAIにも適用します。
・採用（モデル選定）：コストや精度から自社の業務要件に最適なAIモデルを選ぶ
・オンボーディング（学習）：自社の用語や独自の評価基準、過去の採用データを学習させる
・評価と代謝：アウトプットの品質を定期的に評価し、期待した成果が出なければ再学習を行う
ここで多くの企業が直面する現実的な壁が「オンボーディング（学習）」です。
AIに自社の基準を学習させるためには、前提として「自社が何を基準に人を評価しているのか」を明確な言葉やデータにしておく必要があります。
熟練面接官の長年の経験知を、データとして形式知化し活用しなければ、属人性の問題から評価が不安定になるケースが多いです。
ある企業では、熟練面接官数十名の「人材を見抜く力」をAIに学習させ、独自の評価基準を一定に保つAI面接官を運用しています。
この成功の裏には、ベテランの頭の中にしかなかった評価基準を徹底的に言語化し、AIが読み取れるデータへと変換する地道な作業が存在します。
AIを働かせるための事前準備として、まずは社内に散在する評価基準の言語化とデータの整備が欠かせません。
効率化を超えた攻めのAI活用と課題
候補者との関係性を長期的な資産に変える戦略と人間の直感
データの整備が進み、情報の整理や叩き台作成をAIに委ねることができれば、人事はそのリソースを戦略立案へと再配分できます。
蓄積されたハイパフォーマーのデータと選考時のデータをAIで解析し、現在の組織に真に必要な人物像を特定して、人材要件を動的にアップデートすることが可能になるでしょう。
また、AIが分析した詳細なフィードバックレポートを全候補者に提供することで、採用力の向上に繋がる可能性もあります。不合格という体験を「自己分析に役立つ価値ある機会」へと転換でき、候補者に将来的な自社のファンになってもらえれば、長期的な資産形成にも繋がるでしょう。実際に、AI面接でのフィードバックは候補者からの満足度も高いです。
一方で、AIの活用には、留意すべき現実的な課題もあります。それはAI依存が招く「面接官のスキル退化」と「データに表れないポテンシャルの見落とし」です。
AIが優秀な見極め役になるほど、人間は自ら思考することをやめ、AIが提示するスコアや要件への適合度に盲従しやすくなります。過去のデータに基づくAIの基準だけで画一的に判断してしまうと、数値には表れない熱意や、これまでの組織にはいなかったような「規格外の優秀な人材」を機械的に弾いてしまうこともあるでしょう。
人間にはデータに還元できない心があります。事業環境が激変する中で、過去のデータから学習したAIの正解が、未来の組織にとっても正解とは限りません。AIの出力に対する違和感を察知し、時にはその判断を意図的に覆す「人事としての直感や意思」を発揮すること。それこそが、AI時代において人事が担うべき本当の役割ではないでしょうか。
2026年、人事が踏み出すべき次の一歩
「見極め」から「魅力づけ」への役割シフト
今後、人事は自身を単なる管理部門から再定義していくフェーズに突入します。まずは、自社に蓄積された暗黙知を言語化し、AIをデジタルワークフォースとして運用するための土台作りが求められます。
ここで注意すべきは、AIは過去データからその先を予測する強力なパートナーである一方、未来の正解を創り出す魔法ではないという点です。人間が自らの言葉で定義できていないことを、AIが代行することはできません。「将来どのような組織にしたいか」という意志そのものをAIに丸投げした瞬間、組織の未来は過去の延長線上で停止してしまいます。
人間が描いた「自社のありたい姿」を自らの言葉で語り、同じ方向を目指す仲間を惹きつけることは、人間にしかできない「魅力づけ」です。これからの人事の役割は、候補者の「見極め」から、熱意の伝達による「自社への魅力づけ」へとシフトしていきます。
構造的な人手不足と「中長期的なエンゲージメント」
この「魅力づけ」がかつてないほど重要性を増す背景には、日本企業が直面する構造的な労働力不足があります。人口減少により採用難易度が上がり続ける中、これからの採用には「いかに自社に合った人材を獲得し、長く活躍してもらうか」という、入口から出口（定着）までを見据えた戦略が不可欠です。
これからの魅力づけとは、年収や待遇といった一時的な好条件の提示による囲い込みではありません。キャリアの中断や多様なライフイベントを経ても「またこの会社に戻ってきたい」と思えるような、企業と候補者が相互に結ぶ「中長期的なエンゲージメント」を、初期の選考段階から構築していくことです。
候補者が自社で活躍できるスキルを持っているかの客観的な判断はAIに委ねつつ、人間は自身の果たすべき役割を根本から見つめ直す必要があります。AIの導入によって捻出された時間を使い、面接官は候補者の「働く目的」と企業の「パーパス」をいかに結びつけ、自らの言葉で共感を生み出せるかという対人コミュニケーションに集中しなければなりません。
基幹システムに蓄積された人事データや評価履歴を活用し、まずは自社で長く活躍している人材の傾向や要件を客観的に言語化していく。そこからAIを共に業務を担う存在として採用プロセスに組み込んでいく。人間が「明確な意志」を持って組織の未来を描き、価値創出という本来の役割に集中するための投資を、今ここから始めてみてはいかがでしょうか。
