AI採用は実現できるのか？　〜トヨタの大学推薦全廃から考える

トヨタの大学推薦全廃のニュースが流れている。大学推薦の是非は勿論あり、まずはこれを整理する。その上で、HRtechと言われつつ問題にもなっていたAI採用について、New Normal 時代に改めて考えたい。

New Normalにおける大学推薦の是非

New Normalにおける新卒採用のポイントは「能力×多様性」だろう。New Normal がどのような時代かは私の過去記事を参照いただくとして省略する。
悪い推薦は、面接で落とされないコネ採用が、大半を占めるような状態であり、これは是正に賛成。能力も担保出来ず、多様性も失われる可能性が高い。
良い推薦は、リクルーターの見極め等により一定の能力を持った学生を面接のみの判断でなく採用でき、大学や地方にバラツキを持たせることで多様性を確保できることである。能力だけをみて東大生ばかりに偏ると、多様性がなく潰れたいって例は銀行倒産時代に学んだことである。
もし推薦全廃するなら、採用の仕組みの中で能力を測ったり、多様性を持たせるためのバラツキを仕組み化したり、それなりの仕組みが必要となる。AIの仕組みでそれが可能だろうか。

AI採用の是非

AI採用と言えば、リクナビ問題が記憶に新しい。学生の内定辞退率を予測して企業に提供していた問題である。学生の同意を取らずに個人情報を使用したのはもってのほかとして。例え同意を取ったとしても、採用サイト側と学生の格差を考えると断り辛く、倫理的な問題が残るだろう。
一方、海外ではAmazonがAI採用を打ち切るといったニュースも過去流れていた。採用の中で女性が不利になるというバイアスが問題となったからだ。過去のデータから予測すると、どうしても過去の男性が多い時代のバイアスがかかってしまうのだ。
AIのバイアス問題もあるが、そもそも人財には正確データが無いと私は考える。過去優秀な人が違う条件でスタートして同じ結果が出せるかは不明だし、才能を持った人財を上手く活躍させられずにいるかもしれない。そしてこのVUCAともいわれる環境変化の読めない世の中で、過去に捕われ過ぎると、変化に適応できずに滅びていくことになるだろう。

HRtechでAIは活用できるのか

ではAI技術を採用に使えないかというと、使える方法もある。正確を求めるのでなく、明らかに不利益になりそうなものを取り除く手法である。
そう考えると、内定辞退率はAIの使い方としては筋が良い。リクナビのような個人無断利用は問題があるが、自社データが貯まっていれば、ライバル企業に行きそうな学生を手厚くフォローする事もできるかもしれない。
採用後も離職率を出す取組はある。多様な人財を採用する時に、どういったケースで離職するのかの分析はこれからの時代に必要になってくるだろう。

サマリ

New Normalにおける新卒採用のポイントは「能力×多様性」である。大学推薦には良い推薦、悪い推薦があるので、もし撤廃するならそれなりの仕組みが必要となる。
AI採用の仕組みを使うには、リクナビ問題、Amazonのバイアス問題をクリアする必要がある。そして、そもそも人財には正確データが無いという問題もある。
HRtechでは色々と試行錯誤しながらAI活用を模索している。
しかしながら、採用の真髄を考えると、どうすれば自社の魅力が伝わるか学生とのエンゲージメントが高まるかに、データドリブンマーケティングの手法でもっと真摯に取り組むことができるかもしれない。