目次
──どのような課題がありましたか？
自社にフィットする人材像や、応募者タイプに応じた伝え方が定義されておらず、入社後のミスマッチや早期離職が発生していました。
── 採用活動の改善に向けて、どのようなデータを活用されましたか？
既存社員の属性や属性の偏りなどを可視化し、「今どんな人材が多いか」「不足しているタイプは何か」などを把握。これをもとに、採用戦略や人員配置の見直しに活用しています。
── 生成AIは具体的に何を自動化されましたか？
コンサルタントの支援を得ながら、魅力ある求人票の自動作成や面接トークの自動生成で生成AIを活用しました。 応募者の特性に合わせて、「どの要素を強調すべきか」「どんな表現が響きやすいか」をタイプごとに最適化したり、面接における質問や伝え方も、応募者のタイプ別に最適化し面接官がどのような聞き方・説明をすれば効果的かをAIを使ってサポートしたりしています。個別化・最適化する必要性は以前から感じていたのですが、生成AIのサポートで実現できるようになりました。
── どのような成果がありましたか？
応募者とのマッチ度を向上させ、採用の質が改善しました。また、個人別のコミュニケーションによりミスマッチが減り、入社後の早期離職の抑制にもつながっています。人材データは戦略的な人材戦略や組織運営にも活用できています。