人事 AI の 3 領域
人事業務は AI 化に向く反面、差別・バイアスのリスクが最も高い領域。慎重な設計が必要です。
1. 採用
書類スクリーニング
- 履歴書から職務経歴を構造化
- 求人要件との適合度スコア
- 類似候補者との比較
注意：性別・年齢・国籍などの保護属性で差別しないよう、AI 入力からこれらを除外するアーキテクチャが必須。米国 EEOC や各国法で罰則あり。
面接質問生成
- 職務記述書 + 候補者プロフィールから個別質問生成
- STAR メソッド（状況・行動・結果）の質問
- ケーススタディ問題の自動作成
面接記録と要約
- 面接録音から要約 + 強み弱みリスト
- 複数面接官の評価統合
- 感情・話し方の分析（注意：差別リスク）
候補者体験向上
- 合否連絡の早期化（自動化、ただし人間最終承認）
- 不採用フィードバックの作成（雛形 + 個別化）
- 候補者の質問に AI チャットで即応
2. 評価
1on1 サマリ
1on1 録音 → AI で要約。マネージャの記憶頼みからデータ蓄積へ。
- 頻出話題の可視化
- キャリア希望の追跡
- 離職リスクの早期察知
