ユナイテッドアローズ、面接の引き継ぎをAI自動生成し準備を2〜3ヶ月前倒し

出発点になったのは、細かく定義していた求める人材要件を、そのままAIに渡さなかった判断です。「どこが本当に見るべき要素なのか」「どんな発言がそこに紐づくのか」をZENKIGENと一緒に整理し直し、6項目の志向性と推奨する魅力づけの内容を要件定義書としてまとめています。既存の要件を網羅的に翻訳するのではなく、判断の軸を選び直してから機械に渡すという順序が、この設計の肝でした。

出力の精度を、現場のフィードバックで詰めていった進め方も見逃せません。要件定義書をもとに過去の面接データでAI出力のたたきを作り、それに対して「この発言ならこの志向性ではないか」「ここはこう表現したい」と細かく返し、納得できる水準になるまでサイクルを重ねています。何が正解の出力かを、ツール側ではなく使う側が定義した形です。現場が違和感なく参照できる状態は、この手間を先に払ったことの裏返しだと考えられます。

学生を一つのタイプに当てはめず、志向性の強度を星1〜4で表した設計も効いています。合否のような二値ではなく段階で示すため、譲れない要素は押さえながら、人それぞれの凸凹が消えずに残ります。しかも同じ要素を一次・二次・最終で見ているので、星の並びが揃う人とばらつく人が読み分けられ、ばらついた場合は面接官の引き出し方の影響を疑って録画を確認する、といった次の動作につながります。可視化を評価の答えではなく、確認すべき対象を絞る手がかりとして位置づけた設計と言えます。