面接工数を”40%削減”！評価効率化と標準化を実現した、三越伊勢丹ヒューマン・ソリューションズの採用AI活用

導入前の課題

• 面接内容の記録と評価の公平性担保のために面接官2名体制で実施していた
• 面接1回あたり2名の面接官で合計4時間の工数がかかっていた
• 面接官ごとに評価基準のばらつきがあった

導入後の成果

• AIによる面接議事録・評価ドラフト生成により、面接官を1名に
• 面接評価を効率化、面接1回あたりの工数を約40%削減
• 明文化した評価基準をもとにAIが評価ドラフトを生成し、面接官が最終判断を行うことで、評価基準を標準化

【企業紹介】

• 会社社名：株式会社三越伊勢丹ヒューマン･ソリューションズ
• 設立：2009年4月1日
• 事業概要：人材派遣（厚生労働大臣許可番号：派13-080154）、人材紹介（厚生労働大臣許可番号：13ーユー080285）、販売店舗の運営、教育研修・労務厚生事業
• ホームページ： http://www.imh-sol.co.jp

三越伊勢丹グループの総合人材サービス会社として、接客販売職を中心に年間約数百名の採用を手がける株式会社三越伊勢丹ヒューマン・ソリューションズ。面接官2名体制による面接記録、評価にかかる工数の多さが課題でした。同社は人事・採用業務特化型AIツール「JAPAN AI HR」を導入し、面接の議事録から評価の効率化まで実装。面接工数の約40%削減と選考基準の標準化を実現しました。今回は、プロジェクトを推進されているご担当者様に、従来の採用フローからAIの導入・推進に至るまでの取り組みを伺いました。

2名の担当で年間180名から200名の接客販売職を採用
”数の担保”と”質の担保”の両立を追い求める採用現場

―――JAPAN AI：事業内容を含め、自己紹介をお願いいたします。

――担当者様
株式会社三越伊勢丹ヒューマン･ソリューションズは、三越伊勢丹グループの中の総合人材サービス会社です。いわゆるシェアードと言われる三越伊勢丹グループの中のお仕事に従事いただく人の採用だけではなく、百貨店という業態と親和性のある外部のクライアント様にも採用代行・人材派遣・店舗運営・研修等のサービス提供をしています。

私が所属する営業統括部 営業計画という部署は、全社の採用計画の推進や、営業部門の支援が主なミッションです。現在は、人材派遣のマッチングの仕組みづくり、AI活用した業務効率化の推進、オペレーションの整理などを主に行っています。

―――JAPAN AI：現在採用されているポジションと、その特徴を教えてください。

――担当者様
主に三越伊勢丹グループの店舗で接客販売に従事するスタッフの一部を、年間数百名程度、継続的に採用し続けています。店頭のオペレーションを適切に運用しお客さまにご満足いただける接客を提供するために、採用人数の確保が重要な一方、クオリティの担保も必要不可欠です。そのためには、”あらかじめ定めた人材要件定義に添って、候補者を公正・公平な目線で評価できているか”、”候補者の特性やポテンシャルを選考で引き出しきれているか”、というところがポイントになってきます。

採用で特に大切にしているのは、その人の現在・過去・未来がきちんとつながっているかという観点です。過去にどのような行動をしてきたかという行動事実を、丁寧かつ具体的に掘り下げ、その行動が希望している求人やポジションでも再現性があるか＝活躍できるかを見極め、評価しています。

―――JAPAN AI：これまでの採用フローを教えていただけますでしょうか。

――担当者様
まずはエントリー後、適性検査・書類選考を実施しています。書類選考では、必須資格の有無、職務経歴等の前提となる要件を確認した上で、一定の基準を満たしていれば面接に進んでいただきます。

面接は、当時15~20人ほどの社員で担当していました。候補者に質問しながら面接を進める担当と、その内容を記録する担当の2名で行い、終了後も2名の面接官で評価をすり合わせ、評価を採用管理システムに入力するという流れでした。その後、最終面接を経て内定、入社手続きと進んでいくフローです。

1回の面接に4時間の工数
最も工数のかかる業務をAIによる大幅な効率化へ

―――JAPAN AI：一連の採用フローの中で、一番負担になっていた箇所、課題を感じていたポイントはどこでしたか？効率化を考えられた背景やきっかけも含めてお聞かせください。

――担当者様
採用業務の棚卸しと工数の見える化自体は以前から実施し、工数が多く発生している業務に対する業務改善には取り組んできました。既存のデジタルツールを使い倒す・採用フローの再検討を行う等の手を尽くした上でも、依然として大きく工数がかかっている状況でした。

その中で最も工数がかかっていたのは、やはり面接業務でした。評価の公平性を担保するため、これまでは1名の候補者に対し、面接官2名体制で実施。面接に1時間×2名、その前後の準備・評価のすり合わせ・入力に、合計30分から60分を要していました。つまり、1候補者あたり計4時間かかっていた計算です。

そこにAIという選択肢が出てきたことで、「この工数を実際に削減できるかもしれない」という具体的な打ち手につながりました。
採用業務とAIは親和性が高いと考えています。採用業務の特性として、 実務を細分化し、業務フローを確立しやすい点が挙げられるかと思います。業務フローが明確だと、どこまでをAIに作業として任せ、どこから人間が責任を持って担うべきか、一次整理の切り分けがしやすくなります。
また、もう一つの特性として、採用基準が明確である反面、人により判断基準がブレることもある、という点が挙げられると思います。この点も、評価基準が言語化できていれば、その基準に沿ってブレなく判定するという作業はAIが得意な領域かと思いますし、どの候補者に対してもブレなく評価を行うことで、再現性を高めることもできます。
この業務フローと採用基準を明確にする見通しを立てることができていたことが、AI導入により面接業務改善を図り、同時に質の均一化を図ることができると考えるきっかけになりました。

―――JAPAN AI：採用業務にAIを導入するにあたって、懸念はありましたか？特に”選考評価”にAIを使う上で、AIとどう付き合っていくか、どのようにお考えでしたか？

――担当者様
懸念は大きく2つありました。

1つ目は候補者側のエンゲージメントです。面接を録音・録画し、その文字起こしをAIに読み込ませるにあたっては、候補者にその旨を伝え、許諾を取る必要があります。それを伝えたときに、候補者が「AIに機械的に評価されるのでは」と感じてエンゲージメントが下がるのではないか、という懸念がありました。
そこで、候補者への説明の仕方を工夫しました。AIが合否を決めるのではなく、面接の記録として録画・録音させていただくに留まること・面接を通じて、候補者ご自身の経験や考えを沢山聞かせてほしいということを、面接の序盤で丁寧に伝えるようにしています。
もちろん、実際の業務も、あくまで最終的な判断は人間（面接官）が行い、AIが生成した評価はあくまで判断の土台とするオペレーションとしています。

2つ目は社内のデジタルリテラシーの差です。私自身も、導入前はAIに詳しかったわけではなく、御社の担当者に教えていただきながら導入を進めてきました。また、特にAIは進化のスピードが速いので、特に現場社員への浸透は丁寧に進めていく必要があると感じていました。

また、AIを活用する上での基本姿勢として、AIはあくまで判断の土台・一次整理として使うという姿勢をとっています。AIが生成した評価が100%正しい前提ではなく、最終判断は必ず人間が行う、という線引きをしています。AIが出した評価をそのまま使うのではなく、面接官が自分の評価とAIの評価を突き合わせて、ズレがあれば考え直す。そのような使い方をしています。

―――JAPAN AI：JAPAN AI HRを選ばれた理由と、実際の業務にAIを使い始めるまでにどんなステップを踏まれたか教えてください。導入前に準備したことも含めてお聞かせください。

――担当者様
JAPAN AI HRを選んだ理由として大きかったのは「業務フローへの組み込み方」の説明が最も分かりやすく、伴走いただけるイメージを持てたことです。もちろん他社様含め比較検討をさせていただきましたが、AIでできることや機能の説明は皆さんしてくださったのですが、JAPAN AI様は、更にそれを弊社の採用フローにどのように組み込み、運用するのかという具体的なイメージまで落とし込んで説明してくださったため、具体的な活用イメージを描くことができたことが決め手になりました。

実際に業務で使い始めるまでに準備したことは、大きく3つあります。

1つ目は、評価基準の言語化です。約数百件の、過去選考時の評価コメントをもとに、評価基準を、より具体的に明文化しました。AI導入に際し、単純な工数削減効果だけでなく、評価基準がより明確化・言語化された点も、副次的な効果として実感しています。
2つ目は、現場面接官向けの導入・浸透の推進です。
具体的には説明会を複数回実施しました。AIの導入背景はもちろんのこと、面接前の準備や実際の面接の進め方・評価等の業務フローがどのように変化するのかの説明を丁寧に行いました。実際の操作マニュアルの作成や、社内デモも実施しています。また、AIが面接の文字起こしを基に評価の土台を生成し、最終判断は人間（面接官）が担うためには、前提として、面接の場で、面接官が候補者との対話を通じて、その候補者の特性を適切に引き出すことができている必要があります。そのため、AIに関する説明会だけでなく、面接官に必要なスキルを伝える社内研修も実施しました。
3つ目は、先ほどお伝えした候補者への録画許諾に関して、コンプライアンス的観点も踏まえた整備です。

AIによる面接議事録生成・評価ドラフト生成で
面接工数40%の削減と評価の標準化を実現

―――JAPAN AI：現在のJAPAN AI HRの活用方法について教えてください。

――担当者様
現在は、大きく2つの業務で活用しています。

1つ目は面接の議事録（文字起こし）です。面接を録画して、その録画データから文字起こしをしています。これまでは面接官がメモを取りながら面接をして、終わった後にそのメモをもとに評価を書いていたのですが、文字起こしがあることで面接中の発言が正確に残ります。面接官はメモを取ることに気を取られずに、候補者との対話に集中できるようになりました。

2つ目は評価ドラフトの生成です。面接の文字起こしをもとに、あらかじめ設定した評価基準に基づき、AIが評価のドラフトを出力します。候補者が、どのような状況でどのような行動を取ったのか、その結果どうなったのかという行動事実をベースに、各評価項目に対するスコアとその根拠を出してくれます。その評価を面接官が確認し最終判断をした上で、採用管理システムに評価を入力するというフローです。

―――JAPAN AI：JAPAN AI HRご活用の効果について教えてください。

――担当者様
定量的な効果としては、面接1回あたりにかかる時間を40%削減できました。従来は1名の候補者に対し2人の面接官で対応し合計4時間かかっていましたが、今は面接自体は1時間、事前の準備と、面接後のAI評価と自分の評価を確認し最終判断・必要に応じて評価コメントを校正する時間が約1時間です。1候補者あたりにかかる時間は合計約2時間になり、大きく工数を削減しています。
また、面接官は1名から2名体制となり、面接枠を増やせるようになっただけでなく、面接官のアサインやスケジュール管理の負荷も軽減されました。

定性的な効果もいくつか感じています。
1つは評価基準の言語化とブラッシュアップが進んだことです。AIにあらかじめ評価基準を設定するために、従来あった評価基準から更に具体的な評価基準とする必要がありましたが、結果的に評価基準の言語化・明確化に繋がりました。

また、評価の公平性を担保しやすくなったことも挙げられます。AIが一定の基準で評価ドラフトを出してくれることで、面接官1名体制でも評価の軸がブレにくくなり、面接官の主観だけに頼らない評価ができるようになりました。

―――JAPAN AI：導入や運用で大変だったこと・つまずいたことはありましたか？それに対する当社のサポートについてはいかがでしたか。

――担当者様
最も重点的に対応しているのは、AIの出力精度の安定化です。LLM自体の性能、文字起こしから発言の抽出、評価を出力させるまでのフローやプロンプト等については、JAPAN AI様のサポートや対応の速さに非常に助けられました。

また、単にツールを提供して終わりではなく、弊社の業務フローをご理解いただいた上で活用の相談に乗ってくださった点も感謝しております。評価基準の言語化・プロンプトの設計・業務への組み込みなど、全て伴走いただきながら作り上げることができたと感じています。

―――JAPAN AI：最後に、今後の展望について教えてください。また同じような課題を持つ採用担当者へのアドバイスがあればお聞かせください。

――担当者様
今後はAIの評価精度をさらに上げることはもちろんのこと、更にマッチングへの転用をしていきたいと思っています。今は面接の評価──この候補者が予め設定された採用基準を満たしているかどうかの判定にAIを使っていますが、その先に、候補者の過去の経験に関するエピソードや候補者の特性の傾向を見て「この人にはこの仕事が向いている」ということまでAIで出せるようになれることが理想です。弊社では人材派遣や販売代行・採用代行など幅広い事業領域の中で、接客販売に関する様々なポジションがあります。候補者の特性と各ポジションのAIによるマッチング提案が叶えば、さらなる業務の効率化と、人間が担う業務の高度化を実現できると考えています。

同じような課題を持つ採用担当の方へのアドバイスとしては、まずは業務の棚卸しを行い、業務フローとして可視化してみることをおすすめします。弊社も業務の棚卸し自体は以前から実施していましたが、根本的な課題解決までには至りませんでした。しかしそこに、AIという手段が出てきたことで、初めて業務フローを大きく変える業務改善に繋がりましたし、業務の棚卸し・フローの可視化ができていたからこそ、どこまでをAIに代替し、どこから先を人間が担うのかを明確にした上で導入することができました。
まずは現在の棚卸しをした上で「ここにAIを入れたらどうなるか」を考えてみるのが、AIによる課題解決の第一歩になるのではないかと思います。