# ご挨拶 おはようございます。人事採用の問題と職場の悩みを解きほぐすパーソナリティの村上ゆかりです。 今日はAI面接シリーズ第5回目の放送をさせていただきます。 今日のテーマは、AI面接が始まっている今、人に求められていることは何か。 AI面接という新しい形が広まっていった時に、一体人に求められていることとは何なのかについて深くお話をしてみたいと思います。 もしよろしければぜひ最後までお聞きください。 # AIが得意なことと、苦手なこと AIって面接に限らず、うまく使いこなすことが最も重要なんじゃないかなと私は思っていて、 まずは、AIが得意なことと苦手なことを正確に抑えておく必要があるんじゃないかなと思います。 私が今からお話をするのは、あくまでも現時点でのAIについてのお話です。 AIは日々進化していますので、定期的にキャッチアップ、情報を収集していってブラッシュアップしていく必要があると思いますが、 大枠としてまずご理解いただければと思っています。 # AIの強みとは何か では、AIの強みとは何か? 面接で言うと、例えば応募者100人に同じ質問をする。 回答をすべて正確に文字起こしをする。 教科項目ごとに発言を整理していく。 必要な情報を抜き出していく。 過去の応募者とのデータを比較する。 このような処理は、AIと非常に相性がいいです。 もちろん、必ず正確にというわけではないので、 チェックが必要だとは思いますが、 大きな強みの一つなのは間違いないと思います。 これを人がやろうとすると、 例えば1人目の面接の時と、 その後の夕方の5人目、6人目の面接の時で 聞き方が変わってしまったり、 疲れて少し雑なやり方になってしまったり、 面接する人によって若干ニュアンスが変わってしまったり、 人はそのようなブレが出ます。 でも、AIはそのようなブレを出すことはありません。 採用研究で、これまでの放送でも何度か取り上げた いわゆる構造化面接。 質問内容を揃えたり、評価基準を揃えるような 面接を行う場合は、 AIをうまく使った方が、 上手に取り入れられる可能性が高いと思います。 # AIは想定外に弱い では、AIの弱みについて考えていきたいと思います。 例えば、想定していなかったケース、前例がないケース、数字には出にくい文脈が出てきたり、 このようなものはAIにとって苦手となりやすいです。 2026年に発表された人とAIの共同に関するレビューでは、 AIは大量の情報を継続的に監視したり、一定の基準で分類したりすることに強い一方、 想定外のいわゆる例外や文脈を必要とする曖昧なケースでは、人間の方が強みを持つと整理されています。 採用に置き換えてみると、例えば、経歴だけを見ると普通、 AIの評価も平均点になった場合、ただ話してみると、 この人、この仕事とは別の職種の方がものすごくマッチしそうだな、ということが採用の現場ではよくあるケースです。 しかしこれは、AIにとってみると想定外となる可能性があります。 また別の例として、決まりきった質問に対しての回答を踏まえて、AIの評価は高い。 受け答えも綺麗でしっかりしている。 でも、深く掘り下げて質問をしていくと、実際に本人がやった仕事はほとんどなかった。 このようなものも想定外に入ることがあります。 追加で質問をして掘り下げていくことで、初めてわかること。 これは意外と面接の現場では多いことです。 このようなところ、つまり想定外に入るようなものは、人が対応した方が合理的だと思います。 # 人が見れば安心でもない ここで一つ注意しなければいけないことがあります。 AIに一時評価をさせて、最後に人がチェックして確認していけば完璧な面接になるのか。 そんな単純な話ではありません。 人間はAIの数字を見るとそれに引っ張られてしまうことがあります。 例えば、AIがこの候補者は高評価ですと出していたとします。 そうすると、人も無意識に高評価である理由を探してしまう。 逆にAIが低評価を出してしまうと、欠点ばかり探してしまう。 採用を模した人間とAIの共同実験でも、 AIモデルが持つ偏りがその助言を使う人間の判断に影響することが確認されています。 この話、私自身もすごく実感のある話でして、 AIというと新しいように感じるかもしれないのですが、 例えば、今、適正検査があると思います。 あの適正検査で高評価が出た場合、低評価が出た場合、 単純に高い低いで見られないような適正検査もありますが、 そのような評価を持って結構人の評価が引っ張られているなと感じることは過去に結構ありました。 つまり、何を注意しなければいけないかというと、 人の面接官・採用担当としては、AIが間違っている可能性があるという大前提が必要です。 例えば、AIが低い評価を出したときほど、なぜ低いのかをきちんと確認していく。 AIの評価をあえて伏せて、面接した後に確認する。 確認する前にした人の評価とAIの評価を比較してみる。 そして、なぜその差が出たのか、その差をそれぞれ分析する。 そのような仕組みを入れることで、結果に引っ張られる、影響し合うということを防ぐことができます。 # 応募者からの受け止めの違い そして、人の役割にはもう一つ重要なものがあります。 応募者自身との対話です。 過去の放送でもお話ししましたが、 アルゴリズムだけで人の判断をされてしまうと、 応募者は自分が単純な数字として処理されたという風に冷たく感じやすいんです。 ニューマンらの研究では、アルゴリズムによる人事判断は、 人間が関与した判断と比較して、公平性を低く評価されるという傾向がありました。 さらに、人間だけ、AIだけ、人間とAIを組み合わせた採用プロセス、 それをそれぞれ比較した研究では、応募者はAIだけで判断される方式より、 人間とAIを組み合わせた方式を比較的好意的に評価しています。 つまり、どういうことかというと、AIで評価を効率化できた分、 人間は応募者との対話に時間を使う。これはかなり合理的な判断だと思います。 応募者からの質問や不安に丁寧に答えていく。 会社側も仕事の内容の良い面だけではなく、厳しいところも正直に伝えていく。 お互いに本当に合うのかどうかということを確認する作業を丁寧に行っていく。 これは単純な評価とは全く違う仕事になります。 もちろんこのためには、人事採用担当者自身が現場の仕事というリアルを理解していなければいけません。 # まとめ 人とAI。よく語られがちなのは、人なのかAIなのか、という二極化した議論です。 でも、私は人とAIの共同研究に注目しています。 最近の人とAIの共同研究では、人プラスAIにすれば自動的に最高の結果になるわけではない、という点がかなり重要視されています。 人とAIがそれぞれ単独より良い結果を出すことを補完性と言います。 でも、研究ではこの補完性は必ず起きるわけではないとされています。 どちらが一体何を担当するのか、AIの結果をいつ人が見るのか、回答が異なっていた場合、評価が違っていた場合、どうするのか、どこで人がどのように介入していくのか、 このような設計がすごく重要だなと私は感じています。 いかがだったでしょうか。いいねと思った方はいいねボタンと、あともしよろしければフォローもお願いいたします。 ご意見やご感想をいただけるととっても嬉しいので、ぜひコメント欄にお願いいたします。 明日はまた別のテーマでお話をしてみたいと思います。もしよろしければ明日もぜひお聞きください。 今日も最後までお聞きいただきましてありがとうございました。