採用にAIエージェントが入ると、ATSの役割は少しずつ変わっていきます。候補者情報や選考履歴を蓄積する場所としてATSを活かしながら、日々の操作や実務はAIエージェントが担う。人がATSを開いて仕事を進めるのではなく、AIとの対話を起点に採用業務が動いていく。私たちが考える「AI ATS」の次は、そんな形です。
こんにちは！ bgrass事業責任者のゆあさです。 最近、採用SaaSをめぐるある投稿を見て、「これからATSの役割は大きく変わっていく」と改めて感じました。今回は、ATSとAIエージェントがどう共存していくのか、実際の採用オペレーションをもとに考えてみます。
なぜ今、ATSの「記録」と「操作」が分かれ始めているのか
kubell代表の山本正喜さんが、採用SaaSの使い方について興味深い投稿をされていました。
人事が採用で使ってるSaaSがAPIがないからという理由で解約し、APIの充実したSaaSを新たに契約。普通にそのSaaSをかわりに使うのかなと思ったら、ぼくら面接官はSaaSのUIは一切使わず人事の内製UIだけを使う運用に。バックエンドの保守はAPI経由でSaaSにやってもらいつつ、UIを自作することでオーダー… https://t.co/p9GNBVWgCm
— 山本 正喜 / kubell CEO (旧Chatwork) (@cwmasaki) August 13, 2026
この構造の前提になるのが、ATSなどのSystem of Record（SoR）がAPIを通じて外部からデータを扱えることです。記録は既存のSaaSに任せながら、その手前のインターフェースや実行部分は、自社向けに作ることもできれば、AIエージェントに担わせることもできる。
SoRと、仕事の入口・実行主体が分かれていく。山本さんの事例も、その変化の一つだと捉えています。
山本さんの投稿を見て感じたのは、フェアパスが考えてきた構造に、感度の高い事業会社が自社でもたどり着き始めている、ということでした。フェアパスでは、その「仕事の入口・実行」を採用AIエージェントOSが担います。
まだ一般的な運用ではありませんが、この構造は今後かなり広がっていくと思っています。
ATSとAIエージェントは、どう役割分担するのか
役割を分けるとシンプルです。
ATSは候補者情報や選考履歴を蓄積する「記録の基盤」。AIエージェントは、その情報を読み取り、必要に応じて更新しながら、カレンダーやメールなど周辺システムも横断して採用業務を進める「実行の主体」です。
人が毎日ATSを開き、複数のツールを行き来して仕事を進めるのではなく、AIエージェントとの対話を起点に業務が動いていく。既存のATSを活かしたまま、採用業務の入口と実行主体を変えていくのが、この構造です。
この構造になると、AIエージェントは「新しく操作するツール」というより、採用チームにアシスタントが一人増える感覚に近くなります。人はATSやカレンダー、メールをそれぞれ開いて仕事を進めるのではなく、まずAIエージェントに話しかける。そこが仕事の入口になり、必要なシステム操作や次のアクションはAI側が引き受けていく。
ツールを増やすのではなく、仕事を頼める相手を増やす。 これが、ATS × AIエージェントで起きる大きな変化だと思っています。
「AI ATS」と、「ATS × AIエージェント」は何が違うのか
「AI ATS」と呼ばれるものの多くは、既存のATSにAI機能を追加する発想です。たとえば、候補者情報の要約、書類選考の支援、求人票の作成、面接内容の分析など、ATSの中でできることをAIによって増やしていく。
一方、ATS × AIエージェントでは、AIは一つの機能として存在するのではなく、採用業務そのものを進める側に回ります。
さらに重要なのは、実行して終わらないことです。実行結果として蓄積されたデータから、候補者の滞留、評価のズレ、採用チャネルの傾向などを分析し、次の採用オペレーションに反映していく。
違いは、AIが「機能」なのか、「実行と改善を担う主体」なのかです。
フェアパスが実現する、採用担当者の「ある1日」
フェアパスを使うと、人事は複数の業務システムを巡回する代わりに、AIエージェントとの対話を起点に仕事を進めます。
対話で進む採用オペレーション ※画像はイメージです。
この会話の裏側では、AIエージェントがATSの情報を参照し、カレンダーやメールなど必要なシステムを横断して仕事を進めています。さらに、AIは指示を待つだけではありません。対応が止まっている候補者や、評価が返ってきていない選考があれば、AI側から人事に確認を上げることもできます。
AI ATSの次にあるのは、「AIが働く採用組織」
ここまで来ると、変わるのは「ATSの使い方」だけではありません。これまで人が担っていたのは、候補者を見ることだけではなく、情報を探し、関係者に確認し、次のアクションを決め、実行し、その結果をまた確認することでした。
AIエージェントが入ると、この一連の実行をAI側に移せるようになります。さらに、実行結果として蓄積されたデータを分析し、どこで候補者が滞留しているのか、どの選考基準にズレがあるのか、どのチャネルから採用できているのかを捉え、次の改善に反映していく。
つまり、AIは単に業務を自動化するだけではなく、採用の実行と改善のループそのものに入ってくるということです。
そのとき、人事の役割も変わります。システムを操作して業務を前に進めることから、AIに何を任せ、どこで人が判断し、候補者とどう向き合うかを設計する側へ移っていく。
次に問われるのは、「AI機能を持つATS」をいくつ導入するかではありません。ATSをSystem of Recordとして活かしながら、AIエージェントが実行と改善を担い、人は判断と候補者との対話に集中する。
私たちが考える「AI ATS」の次にあるのは、ATSそのものの進化ではなく、採用業務の実行主体が人からAIエージェントへ移っていくことです。
ここまで読んで、「ATSを記録の基盤として残しながら、AIエージェントが仕事を進める」イメージを実際に見てみたい方は、フェアパスの現在の仕組みをご覧ください。 ATS × AIエージェントの仕組みを見る 👇
執筆者｜ゆあさ bgrass株式会社｜事業責任者 HR領域を中心に採用責任者、RPO、新規事業責任者、BizDev、COO等を経験。複数企業の採用現場で採用戦略・採用オペレーション・AI導入支援に従事。現在はRecruiting Agent OS「フェアパス」の事業責任者を担当。