最近話題になっているのが、AI（人工知能）を使った採用選考です。AIを使った選考で話題になったのはソフトバンクグループなどが有名ですが、表立って発表を行なっていないだけで、AIを活用した書類選考に着手をし始めている大企業は多くあります。
特に、IT企業系は完全には移行はせずとも、裏で活用していることは間違いなく、今後の学生のAI選考に対しての印象や受け入れ度合いの高まりと、AIに任せて問題ないと言い切れる程度の精度の結果が出たら、適切なタイミングで正式にAI選考に踏み切るでしょう。
その日は近いと考えます。ここでは、そんなAIによる書類選考の対策について紹介したいと思います。
書類選考の方法
まずは改めて企業が行なっているであろう書類選考の方法をいくつか紹介したいと思います。選考フローによって異なりますが、ここでは書類選考がエントリーシート・適性検査セットのケースを想定して記述します。
①自社でとにかく全学生分のESを読んで判定を行う
自社が求める学生をしっかり見極められる可能性が高いですが、非常に労力がかかっています。
何万人ものESを読むとなると、何百時間もの時間がかかり、その管理工数も膨大です。もちろん、後述の適性検査も活用し、ある程度ふるいにかけてESを読む数を極力減らすということを行なっている企業もあるでしょう。
②適性検査のスコアで判定を行う
ESと適性検査がセットになっているケースなどですと、適性検査をベースに書類選考を行なってしまい。ESは最初から読まない、という企業もあります。
適性検査の能力テスト（計数、英語、等）で一定の偏差値以下は不合格としてしまうことで非常に効率的ではありますが、能力テストだけでは判定できない部分で、優秀な人材を取り逃している可能性は高い方法です。
また、企業によっては適性検査の”Personality（性格）”部分のスコアで足切りをしている可能性もあり得ます。（例えば、積極性のスコアが平均以下の場合は不合格とする。等です。）
③ES・適性検査、それぞれデジタルに出来る最低限のスクリーニングに留める
明らかに書類選考で不合格とすべきデジタルなラインを設定し機械的にその条件に当てはまれば落としてしまう方法です。
適性検査であれば、偏差値がわかりやすい例ですが、エントリーシートであれば、例えば、設問に対しての回答文字数が指定している文字数の７割に達していなければ不合格等です。
④書類選考をアウトソーシングする
自社では捌ききれないため、一定の条件を伝えて外部の業者にESの書類選考を委託する方法です。
自社がかける労力は下げられますが、外部への委託費がかかり、嬉しくありません。また自社で見ているわけでもないため、必要な人材の取りこぼしも少し心配です。
なぜ企業はAIを使った選考を行うのか？
主に、効率化と高度化の観点で２点あると考えます。
①採用活動の効率化
ソフトバンクはもちろん、名だたる大企業には何万人もの学生からのエントリーがあり、そのエントリーシート・適性検査受験者の数たるやです。
エントリーシート・適性検査を持ってどのように書類選考をしているかは企業によって様々ですが、前述の書類選考の方法で記載したような、自社で全ESに目を通している企業にとっては書類選考にかけている工数はなんとかして効率化したい部分となります。
②優秀な人材のより確実な判定
自社の社員が見ると言っても”人”が見る以上は、Aさんが見たら合格のESも他のBさんが見たら不合格になる。ということは当然にして起こります。
そのようなことは、ある意味やむを得ないのですが、企業としては、人によって判断が異なることで優秀な人材を取りこぼすことは避けたいことの一つです。
そのため、そこにAIを入れることで、”人”による判断の差異が出ることなく、デジタルに書類選考を進められるようになります。また、特に Personality（性格）部分を活用すると、自社内にいる”優秀人材”との比較も可能となり、ポテンシャルの見極めにも大きな効果を発揮する可能性があります。
企業としては多くの工数をかけていたり、効率化のために一定の取りこぼしも覚悟しながら行なっていたりした書類選考にAIを取り入れると、効率化も図ることができ、さらにこれまで以上に正確で高度な判定を行うことができるようになります。AIを書類選考に入れることは企業からすると非常に理に適った方法なのです。
AIを用いた書類選考はどのように行われるのか
テキストマイニングを用いたエントリーシートの選考
前述の通り、企業には毎年何万人もの応募があり、ESも何千、何万と集まってきます。そのデータをA Iに学習させることで、A Iを用いた書類選考が可能となるのです。
これまで不合格となった人等のES、合格となった人等のES、と色々な属性のE Sでの学習をさせることで過去のESとその結果などの比較から、提出されたESの合否を判断をAIが即座に行えるようになるのです。
代表的な分析手法としては、テキストマイニングと呼ばれる手法が活用されています。
テキストマイニングとは、文字列を対象としたデータマイニングのことである。通常の文章からなるデータを単語や文節で区切り、それらの出現の頻度や共出現の相関、出現傾向、時系列などを解析することで有用な情報を取り出す、テキストデータの分析方法です。Wikipedia
クラスター分析・決定技分析等を用いた適性検査の選考
これまで面接時に優秀と判断された学生や、入社後に活躍している新入社員の選考時のパーソナリティ診断データ等を分析することで、応募者のパーソナリティ診断結果と照らし合わせて、将来の活躍度合いの判定を行います。
クラスター分析や決定技分析と言われる手法が使われ、データドリブンで判定がお行なわれます。
クラスター分析では
データ群の中から似たもの同士を集めて、クラスタリング（群にする）方法です。過去の合格者や優秀者の適性検査データをからクラスタリングし、応募者がどこに該当するかを判別することで、応募者のタイプを見極めます。
決定技分析では
特定の項目をキーとして、適性検査において、○○が△かどうか（例えば、責任感のスコア判定が５以上かどうか）をYES /NOで枝分かれさせて、さらにYESの場合、NOの場合のそれぞれにおいて条件を設定し、繰り返していきます。そうすると…責任感が５以上、変化思考が６以上、○○が３以下、であれば優秀であろう。等を可視化することが出来ます。
AIの書類選考を潜り抜けるには（虎の巻）
もちろん”絶対”はありませんが、AIの書類選考を潜り抜けるヒントをお伝えします。前項での通り、AIは過去のデータをベースに判断をしていきます、その際の判断の一つに使われるのは、既に種明かしはしていますが、エントリーシートで言えば、”テキスト情報”、適性検査であれば”パーソナリティ検査のスコア”です。
AI選考におけるエントリーシート対策
出来る対処は、「合格した人のESを読み込んでエッセンスを抽出する。」です、まずは、極論自分自身がAIになったつもりで、過去の合格した人たちのESを読み込んで、どんな傾向があるかを把握する事です。まさにやることは、AIと一緒で、どんな単語がよく使われている傾向にあるのか？どんな言い回し、どんな文章の構成になっているか、等々を把握した上で、自分のエピソードをそれらに当てはめて作文をすると、AIからはきっと合格判定が出るでしょう。
一番わかりやすい例で、テキスト（単語・文節）の出現頻度で、合格／不合格となりそうなものを以下に記載します。ご参考になれば幸いです。あくまでデータをベースにしたもので、”何故”なのかといった点の考察は割愛いたします。
また、以下はあくまでいち企業におけるES情報をベースとした際の傾向であって、これは企業が異なれば当然、以下とは異なる傾向が出てきますので、その点はよくよく理解下さい。
合格に繋がりうるテキスト（単語・文節）
リーダーシップ・リーダー・リード 等の統率性に関連するアピール
周囲・巻き込む・メンバー 等の周囲を巻き込む力をアピール
挑戦・成果・向上心・目的 等の掲げた目標に向かって進む姿勢のアピール
成長・努力 等の自己の成長意欲に関するアピール
不合格に繋がりうるテキスト（単語・文節）
コミュニケーション・理解・相手・意見 等の”コミュニケーション”を軸としたアピール
チーム・貢献・取り組む 等の自身が”個”として活動した事に関するアピール
※繰り返しますが前述の通りこの合格・不合格に繋がりうるテキスト（単語・文節）は企業によって異なってきますので上記はあくまで一例です。
AI選考におけるパーソナリティ検査対策
残念ながらこちらには対策はありません。正しくは、対策をする必要がありません。パーソナリティ検査に対して自分を偽り、企業が求めるであろう人物像を想像し、それに沿って設問に対して応募先企業が好むであろう回答する。というはナンセンスです。（中途半端に行うと、一貫性のなさが検査結果としてクローズアップされる可能性もあります。）
しっかりと自己分析を行い、ありのままの等身大の自分として設問に回答することをおすすめします。
最後に
実は就活で普通に行なっている、過去の先輩や、他の合格した人達のESから学ぶこと、これが実はAIによる書類選考の対策にも効いてくるわけですね。
これまでは、”人”がESを見てくれていたので、担当する人事の勘で、多少文章が稚拙でも、何か光るものや、何か引っかかるものがあれば救いあげられていたチャンスが、AIになるとデジタルに落とされる…そうなってきてしまいます。
AIなんかに判断されたくない、そんな人もいるかもしれませんが、大企業になればなるほど今後、AIをまずは書類選考に…というところは増えてくるでしょう。
そのため、適応は必須と考えます。皆様の就活が良い結果に終わりますように。
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