AIが候補者選定とスカウト文作成、返信数7倍に伸びたIT企業の中途採用

導入の決め手として挙げられているのは、候補者選定の条件をプロンプトとして書き起こす工程に、現場の課長自身が関われるという設計です。実行はAIと外部に預けつつ、誰を選ぶのかという基準だけは求人を抱える本人の手元に残す。この線の引き方が、以前の委託で起きた「求めていない候補者に送られてしまう」事態を構造的に防いでいると考えられます。開発の課長が納得して受け入れられたのも、作業を取り上げられるのではなく、判断まで手放さずに済む形だったからでしょう。

基準づくりを一度きりのヒアリングで終わらせず、課長と支援側が対話しながら精度を上げていく運用も効いています。当初は意図が伝わりきらない候補者も上がっていましたが、打ち合わせを重ねて求人理解が進むにつれ、選定から送付まで任せられる求人が増えていきました。候補者はスコアで評価されるため、「4点や3点の人にはどんな人がいるのか」「その層にも送りたい」といった相談をチャットでほぼリアルタイムに投げ、プロンプトの提案を受け取れる。AIの出力を見て条件を書き直すサイクルを、人事の負担として積み上げずに回し続ける仕組みになっています。

スカウト文面を候補者の経歴から書き起こす設計も見逃せません。候補者の受信箱には毎日大量のスカウトが届くため、社名を名乗るだけの定型文は読まれないまま埋もれます。経歴の具体的な箇所に触れ、その経験が自社の製品群のどこで生きるのかを示した文面を、課長名義で届ける。誰が書いたのかと何が書いてあるのかを候補者側の視点から同時に設計したところが、単なる文章生成の自動化と分かれる点です。