採用DXサービス「harutaka」、AIを活用し面接動画データを企業の採用力向上に活かす新たな取り組みを開始

従来の採用面接は、面接担当者の裁量で質問設計から評価までが行われる場合が多く、人事部門の採用担当者がその実情を掴みきれていないブラックボックスと化しており、候補者体験をはじめとした面接精度の検証及び改善施策の検討が困難であることが課題だったという。コロナ禍でオンライン面接が定着したことにより、面接内のコミュニケーションが録画映像として見える化された一方で、録画映像だけではコミュニケーションの品質を定量的に分析することは難しいため、面接精度の検証には至らなかった。そこで同社は、採用力の向上を目的として、面接動画データのAI解析により面接官ごとの面接スキルを可視化し、採用データと組み合わせて総合的に分析する新たな取り組みを開始したとのことだ。

同社が新たに取り組むのは、企業の採用力をデータドリブンに可視化し、課題の抽出から採用力向上に向けた改善活動まで支援するソリューションの提供だ。「harutaka」の面接動画データから、候補者と面接官の「表情の動き」や「発話比率」などを面接品質の指標としてAIが解析し、定量化する。さらに、適性検査結果や採用管理システム上のプロセス情報、面接官の評価結果などを総合的に分析する。これにより、面接官ごとの採用貢献度及び採用プロセスにおけるボトルネックが特定され、次期以降の採用活動における改善点をデータドリブンに抽出し、採用力向上に向けた効果的な施策を検討することが可能となる。

Step1：面接官ごとの面接スキルを複数の指標から定量化し、採用貢献度を算出。
Step2：部署や選考ステップごとの選考傾向を分析し、面接官ごとの得意・不得意を検知。
Step3：フォローが必要な面接官を特定し、面接動画とリンクさせることで定量・定性の両面から状況を可視化し、適切なフォローを検討。

1.自社にとっての「優秀面接官」の定義づけ
客観的なデータに基づいて採用貢献度の高い面接官と低い面接官の面接スキルの相違点を明確化し、自社にとっての「優秀面接官」を定義づけることにより、目指すべきモデルケースを導き出すことができる。多数の面接官からスキルが不足する面接官を効率的に特定し、モデルケースをもとにした効果的なフォローを行うことが可能となる。

2.採用力の定量化と向上
個人単位の面接スキルを定量的に可視化することができるため、人事担当者は適切なフォローや育成研修を検討・実施することができる。総合的なデータ分析をもとに、面接の精度検証及び改善サイクルを回すことで、採用力の向上が期待される。

3.候補者体験の向上
求める人材を採用するためには、より良い候補者体験を実現できる採用プロセスが重要となる。面接動画データのAI解析結果や面接後の満足度アンケート結果などから候補者体験を定量化することで課題を抽出できるため、最適な採用プロセスや面接官の配置を検討することができ、候補者の内定承諾までの確率を最大化することが期待される。

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