現在の統計によると、大多数の企業がすでに何らかの形で採用戦略に AI を取り入れており、その数は年々急速に増加していますが、そのプロセスを私たちはどれだけ理解しているのでしょうか? 採用をスピードアップできる一方で、これらの採用自動化ツールを確実に組み込み、可能な限り最良の方法で使用するために企業は何ができるでしょうか?
この記事では、採用自動化を採用戦略と採用プロセスに組み込むための 2 つの最も多い方法を取り上げ、これらのアプローチの長所と短所を比較します。 最後に、弊社の採用専門家から、テクノロジーを活用して採用を改善するための重要なヒントと、AI やデータを使用して効率を高める場合でも人事部門に「人」を維持する方法についていくつか紹介します。
AI とビッグデータ主導の採用を使用した採用自動化を理解する
採用自動化とデータドリブン採用は、人材の獲得と採用における 2 つの関連する概念です。
採用の自動化
これは、テクノロジーとソフトウェアを使用して、採用プロセスのさまざまな面を自動化することです。 従来は、採用タスクを合理化および最適化し、効率を高め、時間を節約し、手作業を削減するために、複数のツールやシステムを使用することが必要でした。 ただし、現在、採用プロセスのあらゆる段階を単一のプラットフォームに統合する人事システムを提供している企業もあります。
採用自動化の一般的な例には、自動求人投稿、AI アルゴリズムを使用した履歴書スクリーニング、自動返信、AI 支援スケジューリングなどがあります。
採用自動化により、人事担当者や採用担当者は、候補者のエンゲージメント、人間関係の構築、文化的適合性の評価など、より戦略的で価値の高いタスクに集中できるようになります。 反復的な管理タスクを自動化することで、採用の全体的なスピードと効率を向上させることができます。
データドリブンな採用
これには、データと分析を使用して採用プロセスにおける意思決定を推進することが含まれます。 候補者について情報に基づいた意思決定を行うために、関連データの収集、分析、解釈に重点を置いています。 これは、応募者追跡システム、候補者の評価、ソーシャル メディア プロファイル、パフォーマンス指標など、さまざまなソースからのデータ収集に依存しています。
データドリブンの採用活動により、採用プロセスと結果について貴重な洞察を得ることができ、採用担当者は結果として得られたデータを分析することで、傾向、パターン、相関関係を特定できます。 これらのパターンは、その後の採用戦略を最適化し、候補者の質を向上させ、人材獲得の取り組み全体を強化するのに役立ちます。
全体として、採用自動化とデータドリブン採用は、テクノロジーを通じて採用プロセスを合理化および最適化する補完的なアプローチとなり得ます。 これらのアプローチを組み合わせることで、データに基づいた採用活動をより効率的、効果的に行うことができます。
採用における AI: 自動応募者追跡システム (ATS) の長所と短所
採用プラットフォームの世界的な展開のおかげで、応募者の採用と追跡はこれまで以上に複雑になっています。 採用担当マネージャーや採用担当者は、諺にある干し草の山の中から針を見つけるために、世界中から集まった何百人もの候補者を評価しなければならないことが多くなりました。
そのため、プロセスを迅速化するために、採用担当者と採用マネージャーは、応募者追跡システム (ATS) などの採用自動化ソフトウェアやデジタル ツールを使って、採用プロセスのほぼすべての面を改善できるようになりました。
ATS は、採用プロセスの初期段階で履歴書を自動的にスキャンして評価するソフトウェアです。 これは、保管と仕分けプロセスを支援するために、採用自動化の要素を備えたシステムを使用することを意味します。 このタイプのシステムでは、大量のデータを定量化し、不適格または非現実的な候補者を迅速に削除できます。
ATS を通じて AI を使用するメリット
ATS ソフトウェアを使用すると、採用プロセスのさまざまなタスクを自動化できるため、時間を大幅に節約でき、採用担当者を他の価値の高いタスクに割り当てることができます。 複数の求人サイトに投稿し、候補者の応募を追跡し、面接の設定とフィードバックを自動化することで、標準化を通じて全体的な選考の速度と品質を向上させることができます。
INS グローバル の採用チームによると、単に面接を手配するだけでも、プロセスの中で最も時間がかかる部分の 1 つになる可能性がでてきます。 ただし、採用自動化の要素がほんの少しでもあれば、この時間を大幅に短縮できることになります。
ATS は、採用指標を通じて採用チームのパフォーマンスを追跡することもできます。 これは、採用プロセスを長期的に最適化するのに役立ちます。 この重要な部分は、ATS を使用して、さまざまな求人サイトが適切な候補者を提供する効率を測定することかもしれません。 一部の求人サイトには高額な有料掲載オプションが含まれており、お金の価値があるかどうかを知ることも不可欠なことの１つです。
ATS は、より効率的なワークフローを作成するだけでなく、最終候補者リストに選ばれた候補者の品質も向上させることができます。 まず、標準化されたメッセージを求人サイトに投稿することで、より広い網を投じてより多くの候補者を引き寄せることができます。 次に、自動フィルタリングにより、最も多くのボックスにチェックを入れた候補が強調表示されます。 最後に、採用担当者が十分な情報に基づいた意思決定を行えるように、特定のニーズに適応できる、より洞察に富んだ情報を収集します。
市場で最も優れた候補者には多くのチャンスがあると考えられ、採用担当者がすでに彼らに連絡を取っている可能性が非常に高いものです。 繰り返しのステップをスピードアップするために採用自動化を使用して合理化された採用プロセスを使っている場合、候補者はそのプロセスを最後までやり遂げる可能性が高くなります。 採用プロセスが長くて複雑な場合、次の潜在的な雇用主に移ってしまう可能性があります。
最終的には、プロセス全体が初期段階から強化され、改善されます。
AI を使用して ATS を管理することの短所
AI 駆動の ATS によってバイアスが軽減されるように思えるかもしれませんが、実際にはその逆もありです。 キーワードの間違った組み合わせを使用したり、AI プログラムが欠陥のあるデータセットを使用して学習することを許可すると、アルゴリズムは差別的な基準に基づいて特定の候補者を他の候補者よりも優先する可能性がでてきます。
採用自動化ソフトウェアのフィルターを設定して、役割と責任に関する一般的なキーワードを認識するように設定する場合は注意が必要です。 ここでの小さな間違いであっても、典型的な経験を持たない、またはキーワードの特定のバリエーションが不足すると、優れた候補者を除外することになる可能性がでてきます。 フィルターを慎重に検討することで、適切な候補を知らずに削除してしまうことがなくなります。
最後に、候補者への応答を自動化すると、メッセージのパーソナライズが薄れ、ロボットのように見える可能性があります。 一括送信できて、しかもパーソナライズされていると感じられる、優れたコミュニケーション テンプレートを見つけるには時間がかかる場合があります。
申請者追跡システム (ATS) におけるビッグ データ: ATS 管理におけるビッグ データの長所と短所
データドリブンの採用とは、データ ソースを利用して適格な候補者を見つけるための採用戦略です。 従来の採用方法では、役割に適した人材を選択する際に、直感や感に大きく依存する場合があります。 ただし、データドリブン分析による採用自動化は、採用担当者がデータを使用して効果的な採用決定を下せるようになるため、推測に頼る作業の多くが排除されることを意味します。
採用におけるデータ分析は、一貫して系統的に行われれば、より良い候補者を選別し、企業の採用計画を長期的に改善するのに役立ちます。
ATS におけるビッグデータの長所
手作業で履歴書を分類し、果てしなく続く面接が行われる採用プロセスでは、多くの採用決定が主観的な概念や内部の偏見に基づいています。 さらに、オファーを受けるためだけに良い顔をしてしまう人も多く、客観的な判断が難しくなります。 データ主導の採用自動化により、主に候補者の好感度に基づいたリスクの高い採用決定が最小限に抑えられ、企業のニーズに合わせて採用決定が行われます。
会社が役割を担う必要がある場合、当然の目標は、会社の短期的および長期的なパフォーマンスを向上させる最適な候補者を見つけることです。 従来の採用方法では、その人材がその役割に就くとどの程度のパフォーマンスを発揮するかを評価するのが難しいため、これがさらに採用を難しくさせる可能性があります。
データドリブンの採用では、応募者の経験を長期的に考慮するため、より分析的で洞察力に富んだ選択ができる可能性が高くなります。 また、時間をかけてデータ パイプラインを構築し、将来の選択肢を改善します。
不必要なステップを削除して採用プロセスを合理化すると、時間を短縮し、候補者の中から最も適格な候補者を迅速に最終候補者に絞り込むことができるため、より手頃な価格の採用プロセスを実現できます。
ATS におけるビッグデータの短所
ほとんどの ATS は、フォームに記入し、履歴書を添付し、カバーレターを添付し、待つだけという同じ経験を応募者に提供します。 ほとんどの場合、これが申請者と組織との唯一のタッチポイントです。フィードバックが得られることはほとんどなく、申請は通知なく終了する可能性もあります。
当然のことですが、ほとんどの雇用主には応募者に具体的なフィードバックを与える時間がありません。 しかし、応募プロセスが人間味を感じられないと、企業のネガティブなイメージを作りやすくなります。 これは AI とデータドリブンの採用プロセスの両方に言えることですが、ビッグデータ分析に依存しすぎると、人間としての経験が重要であるときに、データ ポイントに基づいてその人物を見落とす可能性があります。
ビッグ データの大きな欠点は、ほとんどの ATS が人々を数値に変換しようとすることから始まることです。 これは、応募日、失敗したノックアウト応答の数、ジョブ ID などです。
その後、採用チームがこれらのデータ ポイントを分類し、メモを追加する場合があります。 問題は、これでも最終的な決定が依然として運と本能の組み合わせに委ねられる可能性があることです。
採用チームが応募プロセスのこの段階ですべての履歴書を詳細に適切に検討したとしても、適切な決定を下すのに十分なほど候補者プール (または海外に目を向けている場合は市場) について誤解している可能性があります。 性格、文化的好み、役割に必要なスキルの適性など、応募者の他の「側面」に関する基本情報が不足している可能性があります。
採用自動化における AI とビッグデータ
ATS のアスペクト AI ATS ATSのビッグデータ
データ処理の長所: 長所: 長所:
1. 効率的な候補者のマッチング 1. 包括的な候補者の洞察
2. 履歴書審査の迅速化 2. 候補者検索機能の強化
3. 面接スケジュールの自動化 3. 採用パターンと傾向の特定
4. 意思決定における人間の偏見を軽減する 4. より優れた予測分析
短所:
1. AI アルゴリズムにおける潜在的なバイアス 1. 大規模なデータ収集によるプライバシーの懸念
2. AI の決定を説明することの難しさ 2. 時間の経過とともに生じるデータ品質の問題
候補者の経験 長所:
1. パーソナライズされたコミュニケーション 1. カスタマイズされた推奨事項
2. 迅速な応答時間 2. 候補者のエンゲージメントの向上
3. 自動ステータス更新 3. 合理化された申請プロセス
短所:
1. インタラクションにおける人間味の欠如 1. 非個人的なインタラクションの可能性
2. 技術的な不具合またはエラー 2. アルゴリズムへの過度の依存
コスト 長所:
1. 長期的なコスト削減 1. リソースの効率的な利用
2. 人事スタッフの手作業時間を削減。 2. 最適化による潜在的なコスト削減
短所: 短
1. 初期投資が高い 1. インフラストラクチャとメンテナンスに費用がかかる
2. AI モデルのトレーニングと再トレーニングにコストがかかる 2. データ管理に関連する費用
グローバル採用プロセスに採用自動化をより適切に統合する 3 つの方法: INS グローバル採用専門家からのアドバイス
標準アンケート
候補者は応募した瞬間から、チームが候補者を絞り込むのに役立つ 8 ～ 10 個の質問に回答するよう求められます。 プロセスの最初に短くて簡単なアンケートを作成することは、ニーズに基づいて候補者を迅速に分類するための最良の方法です。
システムを自動化することで、不適切な候補者に自動的に連絡して迅速なフィードバックを提供し、将来の機会に備えて詳細を記録しておく許可を求めることもできます。
候補者との一貫した連絡のためにチャットボットを使用する
チャットボットをグローバルな採用戦略に統合すると、候補者との即時エンゲージメントを提供し、よくある質問に答え、基本情報を収集できます。 また、チャットボットにより 24 時間対応が可能になり、候補者はタイムゾーンに関係なくタイムリーな応答と支援を確実に受け取ることができます。 チャットボットを使用すると、候補者にシームレスで効率的な経験を提供し、プロセス全体を通じて一貫したコミュニケーションを確保できます。
採用担当者と緊密に連携して、特定のニーズに応じて採用自動化ツールをカスタマイズする
グローバル採用戦略の特定の要件に合わせてアルゴリズム、モデル、機能を調整します。 このカスタマイズにより、AI ツールを組織文化、業界、候補者のプロフィールに適応させることができます。
収集フォームやポジションごとの技術評価などのテンプレート ストレージ モデルを使用して候補者情報を整理すると、採用プロセス中や適切な人材プールの一部として情報を迅速に保存して使用できます。
アンケートやテンプレートが自動送信されない場合でも、チームの時間の節約に役立ちます。 パラメータが早期に設定されている限り、すべてのドキュメントを ATS に統合できます。
現時点での最高のデータおよび AI 採用ツール
これらの採用自動化プラットフォームは AI を使用して、スキル、経験、その他の要素に基づいて候補者を見つけて適格化するのに役立ちます。 適切なツールを使用すると、候補者をスクリーニングし、スキル、性格、その他の要素に基づいて評価し、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。
ゾーホー・リクルート
このクラウドベースの候補者追跡システムは、企業に完全な採用自動化ソリューションを提供します。 同社の AI 採用自動化ソフトウェアも、チャットボットを使用して候補者とリアルタイムでコミュニケーションをとります。
ターボハイヤー
これは、詳細なデータ処理に基づいたインテリジェントな採用プラットフォームであり、パーソナライズされた面接、自動化されたテスト課題の推奨事項、Chabot の評価、および候補者のランキングを作成できます。
トプタル
このプラットフォームには、機械学習、エンドツーエンド開発、ブロックチェーン、設計、AI、財務、プロジェクト管理を専門とする世界中の専門家のデータが含まれており、企業は最長 3 週間で雇用することができます。
INS グローバルのテクノロジー主導のアプローチがグローバル採用戦略を強化できる理由
海外からの人材採用は、あらゆる形態や規模の企業にとって困難です。 それには多くの時間と資金がかかり、また常にそれを利用できるとは限らないリソースも必要です。 厳格な規制遵守を維持しながら、ターゲット市場で優秀な地元人材を確実に雇用するには、既成概念にとらわれずに考える必要があります。
AI を使用するものと同様に、採用自動化の統合も、人間の要素を完全に置き換えるよりも優れています。 採用自動化ツールとアプローチを統合する適切な方法を見つけるには、適切な専門知識と経験が必要です。INS グローバルがお手伝いします。
INSグローバル は、市場をリードする採用アウトソーシング ソリューションを提供してお客様のすべての要求に応えます。そのため、お客様は常に最高の採用サービスを受けられると同時に、採用が現地の規制ニーズに準拠していることを一貫して保証できます。
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