「採用AIエージェントって、結局何をやってくれるんですか？」

最近、採用現場でAIエージェントの話をすると、この質問をいただくことが増えました「人のように働くAI」「AIアシスタント」と言われても、実際に自分たちの採用業務のどこが減るのかは分かりづらい。

そこで今回は、フェアパスで実際に開発・実装している**「AI採用チーム」**を紹介します。日程調整、面接議事録、書類対応、候補者対応、人材紹介会社対応、スカウト、求人作成、採用改善。

採用担当者が日々行っている業務を役割ごとに分け、それぞれをAIメンバーとして動かしています。「AIが人間のように動くか」ではなく、**誰が、何を、どこまでやってくれるのか。 ** 今回は、フェアパスの中で実際にどんなAIメンバーがいて、何を実行してくれるのか。具体的に仕事を任せられる「AI採用チーム」を紹介します。

こんにちは！ bgrass事業責任者のゆあさです。 今回は、フェアパスがなぜ「AI導入」ではなく「AIアシスタント採用」という考え方で採用AIエージェントを設計しているのか、その理由を書きます。

「導入する」と「採用する」は何が違うのか

従来のSaaSは、人が画面を開き、ボタンを押し、データを入力して初めて動きます。主語はあくまで人で、SaaSはその作業を助ける道具です。

一方、AIエージェントは、指示を受け取ると複数の工程をまたいで仕事を進めます。たとえば日程調整であれば、候補日の確認だけではなく、カレンダーを参照し、候補日を作成し、候補者へ連絡し、確定後は必要なシステムへ反映する。1つの機能を使うのではなく、1つの仕事を完了させることが前提になります。

SaaSでは「ソフトウェア利用料」として見ていたコストも、AIエージェントでは「どれだけ仕事を任せ、どれだけ稼働させるか」という労働力に近い見方へ変わっていきます。

採用組織を考えるときも、これまでは「採用担当を増やすか」「採用アシスタントを増やすか」「RPOやBPOへ外注するか」が主な選択肢でした。

これからはそこに、 「その仕事をAIアシスタントに任せられないか」 という選択肢が加わります。

採用AIエージェントを入れただけでは、AIアシスタントにはならない

タスク特化型AIエージェントの導入自体は急速に広がっている一方、実際に本番運用まで定着させられている組織はまだ限られている、という調査もあります。

実際の現場では、「AIエージェントを導入しました」と言いながら、結局人事が毎回プロンプトを書き、出力を確認し、別のシステムへ転記しているケースもあります。

これでは、AIという新しいツールが1つ増えただけです。

AIアシスタントとして機能させるには、「何でもできるAI」を1つ置くのではなく、 「あなたは日程調整担当です」 「あなたは候補者対応担当です」 と、仕事と責任範囲を定義する必要があります。

人を採用するときに職務内容を定義するように、AIにも職務を与える。この発想が、ツール導入とAIアシスタント採用の大きな違いだと考えています。

採用業務は、これまで「人を足す」ことで解決してきた

採用業務が増えたとき、多くの企業では人を足すことで対応してきました。

採用担当者を増員する。採用アシスタントを採用する。日程調整や候補者対応をRPO/BPOへ切り出す。母集団形成を外部パートナーへ任せる。

もちろん、RPO/BPOがなくなるという話ではありません。一方で、これまで「人に外注すること」が当たり前だった業務の中には、AIエージェントが担える仕事が急速に増えています。

たとえば、

  • 日程調整
  • 面接内容の記録・整理
  • 応募書類の情報整理
  • 候補者への連絡
  • 人材紹介会社へのフィードバック
  • 求人票の作成・改善
  • 選考データの集計・分析 といった業務です。

これらをすべて「採用担当者の仕事」としてまとめて捉えるのではなく、役割単位に分解していく。

そのうえで、 人に任せるのか。 外注へ任せるのか。 AIアシスタントへ任せるのか。 を選び直す必要があると思っています。

採用担当という仕事を、AIアシスタント単位に分解する

私たちは、AIエージェントを単なる機能ではなく、組織の中で役割を持って働く「AIアシスタント」として捉えています。

採用担当という職種を、そのままAIに置き換えようとすると、うまく機能しにくいと感じています。なぜなら「採用担当」という仕事自体が、複数の役割の集合だからです。

たとえばフェアパスでは、

  • AI日程調整アシスタント
  • AI面接議事録アシスタント
  • AI書類対応アシスタント
  • AI候補者対応アシスタント
  • AI人材紹介会社アシスタント
  • AIスカウトリクルーター
  • AI求人アシスタント
  • 採用改善AIアナリスト という形で、採用業務を8つのAIアシスタントに分解しています。一方で、人が持ち続けるのは、候補者との対話、見極め、アトラクト、最終判断です。こうして仕事を分解すると、「採用業務をAI化する」という漠然とした問いが、

**「現在外注先に任せているこの仕事は、AIアシスタントに置き換えられないか」 ** という具体的な問いに変わります。ここが、AIネイティブな採用組織を考えるうえで重要なポイントだと思っています。

最初の1人は、「条件が揃った仕事」から選ぶ

8人のAIアシスタントを、いきなり全員迎え入れる必要はありません。むしろ、最初の1人をどう選ぶかが、その後の定着を左右します。

フェアパスでは、単に「AI化しやすそうだから」ではなく、業務頻度、工数、判断リスク、AIが実行した後に残るデータの価値など、複数の軸から優先順位を決めていますたとえば日程調整は、高頻度で発生し、一定のルールに落としやすく、人間による採用判断そのものでもありません。

また、企業によっては採用担当者ではなく、採用アシスタントやRPOが担っていることも多い業務です。

だからこそ、 「現在人に任せている仕事を、そのままAIアシスタントへ渡せるか」 を検証する最初のテーマとして適しています。

ただし、すべての会社で日程調整から始めるのが正解とは限りません。現在どの業務を社内で持ち、どの業務を外注しているのかによって、最初に採用すべきAIアシスタントは変わります。

採用AIエージェントOSを作ってきたフェアパスだから、AIアシスタントを「実装」まで持っていける

フェアパスが目指しているのは、AI日程調整やAI面接議事録、AIスカウトといった個別機能を増やすことではありません。私たちはこれまで、採用AIエージェントOS「フェアパス」を開発しながら、実際の採用現場に入り、採用業務そのものをAI前提で組み替えてきました。

その中で見えてきたのは、AIアシスタントを機能単体で導入するだけでは、採用組織は変わらないということです。たとえば、AI日程調整アシスタントを導入する。AI面接議事録アシスタントを追加する。AI候補者対応やAI求人改善の仕組みを作る。

こうしたポイントソリューションは、これからも順次開発していきます。

ただ、フェアパスが本当に作りたいのは、その先です。 **それぞれのAIアシスタントを、Recruiting Agent OSの上でつなぎ、実際の採用業務として動かすこと。 ** 日程調整だけが自動化されるのではなく、そこで発生したデータが面接、候補者対応、選考管理、求人改善、スカウト、人材紹介会社へのフィードバックへつながっていく。そして人事は、複数のAIツールを使い分けるのではなく、フェアパスとの会話を起点に、AIアシスタントへ仕事を任せていく。

私たちは、個別のAI機能を提供する会社ではなく、 「どの仕事をAIアシスタントに任せるか」を設計し、必要なAIアシスタントを作り、それらをOS上で実際の採用業務として動かすところまで実装する会社 でありたいと考えています。

採用AIエージェントOSを作ってきた当社だからこそ、ポイントソリューションの開発だけで終わらず、AIアシスタントが組織の中で実際に働くところまで持っていける。

これが、フェアパスが「AI導入」ではなく「AIアシスタント採用」と呼んでいる理由でもあります。

自社で最初に「採用」すべきAIアシスタントは、どの役割か。

ホワイトペーパー「なぜ、AI導入ではなく"AIアシスタント採用"なのか」では、現在の採用業務を棚卸しし、自社・外注・AIのどこに仕事を配置すべきかを考えるための評価軸、AIと人間の職務分掌、導入ロードマップを整理しています。

自社で最初に採用すべきAIメンバーが分かる診断シート付きです。 ▶ 自社に合う「最初のAIアシスタント」を診断する

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