事業が伸びている時期は、採用の形や運用ルールがまだ固まりきっていないことがあります。そこに月1000件弱の応募が寄せられ、一次面接だけで月100〜150件が発生する。この規模だと完全に分業するのも難しく、日々の対応に追われて採用の改善まで手が回らないこともあるのではないでしょうか。今回は、オペレーションを回しながら改善まで進めるために、フェアパスが何をできるのかについて書きます。
こんにちは。bgrass株式会社でBizDevを担当しているまいかです。
事業が伸びていて、採用の形がまだ固まっていない。そういう時期があると思います。 新しいポジションが次々と増え、選考フローも試しながら変更し、面接官の顔ぶれも入れ替わる。**一度決めたルールや前提が、事業のスピードに合わせて変わっていく状況です。 ** そこに月1000件弱の応募が寄せられ、一次面接だけで月100〜150件が発生する。求人件数も増えていく。 この規模になると、大手のように完全に分業化されたオペレーション体制を組むことも難しく、採用チームは日々の連絡や調整に追われて、本来やるべき採用の改善まで手が回らなくなることが多いのではないでしょうか。
今回は、変化が激しく忙しい環境であっても、日々の採用オペレーションを止めずに回しながら、同時に採用改善まで進めていくために、フェアパスが何を解決できるのかについて書きます。
量が増えるスピードに、決めごとが追いつかないことがある
事業が伸びると、採用の規模も一緒に膨らんでいきます。 月1000件弱の応募、一次面接が100〜150件、二次面接が30〜50件。人材紹介会社経由だけでも月200〜300件の推薦が届き、並行して動く求人数も増えていく。 このフェーズだと、**採用の量が増えるスピードに、組織内のルールや役割定義が追いつかないことがあるのではないでしょうか。 ** 「誰がどこまでボールを持つか」という役割分担が、最初に決めたまま更新されていない。あるいは、細かく定義する前に応募量が増えてしまった。こういう状態は、この時期によくあることだと思います。 そして取りにくいのが、決めごとを整理してアップデートする時間です。 日々の応募対応や日程調整には締切があります。候補者を待たせるわけにはいかないので、そちらが優先される。一方で、役割の再定義や運用ルールの見直しには明確な締切がありません。**今日やらなくても業務が止まるわけではないので、どうしても後ろに回ります。 ** 仮に時間を作って新しい運用ルールを決めたとしても、それを現場に定着させるのもなかなか大変です。 4名ほどの体制で、日々の選考を回しながら、新しい運用を共有していく。全員がキャッチアップした頃には事業側の状況が変わっていて、また見直しが必要になる。
さらに、採用全体を俯瞰して把握すること自体も、だんだん難しくなっていきます。 すべての求人が今どのフェーズにあり、どこで滞留していて、どの求人で要件と実際の判断がズレているのか。それを横並びで確認して、今どこがボトルネックなのかを特定する。この作業は、量が増えるほど時間がかかります。
1〜2名の少人数であれば「誰がやるか」は自明です。大企業のように組織が大きくなれば、役割が分業化されます。月1000件弱の応募を4名前後で回しているという規模が、いちばん整備が追いつきにくいのではないでしょうか。
決まっていないまま、量を処理することになる
ルールや役割が固まりきらないまま選考が進むと、オペレーション側と改善側の両方で、こういうことが起きやすくなります。
オペレーション側：ボールが浮き、手元からこぼれる 事業スピードが速いので、対応すべき内容も次々に変化します。新しいポジションの選考が始まり、優先度が変わり、選考ステップも変わる。 そこに月1000件弱の応募が来る。**役割分担が曖昧なまま量を捌こうとすると、「この対応は誰がやるんだっけ」というボールの浮きが起きやすくなります。 ** お互いに譲り合ってお見合いになったり、対応を見逃したり、特定の担当者にタスクが集中したりしてしまうことがあります。
改善側：判断基準が言語化されないまま積み上がる 面接を重ねる中で、現場の面接官が見ている判断基準は少しずつ具体化していきます。ただ、それを言語化された採用要件としてアップデートするには、選考結果のデータを集計・整理する必要があります。 一次面接だけで月100〜150件。これを求人ごとに分類して、通過者の共通項を出して、現場の面接官と合意を取る。**この作業に必要な時間は、応募量に比例して増えていきます。 ** そして応募は止まりません。だから本当に欲しい人物像が曖昧なまま、暗黙知の状態で選考が進んでいく。そういう状態になりやすいのではないでしょうか。
フェアパスは、2つのエージェントで構成されている
このオペレーションが追いつかない状況と、改善が進まない状況を同時に解決するため、フェアパスは役割の異なる2つのAIエージェントで構成されています。
1. 採用オペレーションAIエージェント 役割：日々の採用実務を自律的に実行する やること：日程調整、候補者連絡、面接官へのリマインド、評価メモの回収、人材紹介会社との連絡、選考滞留の検知 解決すること：役割分担が曖昧な状態であっても、実務の実行が途中で止まらない状態をつくる
2. 採用改善AIエージェント 役割：実行された実務の結果データから、採用の改善案を生成する やること：募集要件と選考実態のズレ検知、求人票の改訂案作成、エージェント別推薦精度レポートの作成、採用全体像の可視化 解決すること：分析・整理する時間がなくても、常に最新の改善案が作成され続ける状態をつくる オペレーションAIが実務を実行し、改善AIがその結果データを使って分析する。日々の選考を進めること自体が、そのまま採用改善の材料になる仕組みです。
AI採用チームが、役割を分けて入る
フェアパスの導入時には、FDEが現在の運用を紐解いて、システムとして実装します。 「この求人の一次面接には誰をアサインするか」「どのカレンダー枠なら動かしていいか」「どのようなトーンで候補者に連絡するか」といったルールを初期構築します。 そのうえで、フェアパスは役割ごとに専門化されたAIチームとして組織に入ります。
- 日程調整の担当AI
- 面接記録の担当AI
- 書類対応の担当AI
- 候補者連絡の担当AI
- 紹介会社対応の担当AI それぞれが自分の領域を持って自律的に動きます。 そして、このチーム全体を統括しているのがAIオペレーションマネージャーです。
マネージャーが応募や選考の状態を見て、誰に何を渡すかを判断します。書類が届いたら要約の担当へ、「一次通過」のステータスになれば日程調整の担当へ、面接が終了すれば記録の担当へ。タスクを振り分けます。 マネージャーが差配するため、**人が「これは誰が対応するんだっけ」と考える必要がなくなります。 ** さらに、誰が拾うべきか決まっていないタスクも、要対応として抽出されます。返信が途絶えている候補者、評価入力が遅れている面接官、動きが止まっている選考などが確認できる状態になります。 日程調整においても、面接枠をあらかじめ準備しておく必要はありません。面接官と面接時間を指定するだけで、その場で日程調整リンクが作られます。30分枠でも45分枠でも同じです。
AIがチームとして機能することで、採用オペレーションが止まらない体制になります。
曖昧な要件を、選考データをもとに改善し続ける
採用改善AIエージェントは、オペレーションAIが実行した実務データに基づいて動きます。 日程調整も候補者連絡も面接記録もすべて同じ基盤上で実行されているため、**誰が通過し、誰が見送りになり、面接官が何を評価したのかという選考データが、そのまま溜まっていきます。 ** このデータをもとに、改善AIが4つの形にデータを構造化します。
1. 要件と選考実態のズレを検知 要件に書いてあるのに実際の通過者に該当者が少ない項目や、逆に要件に書いていないのに通過者に共通している項目を抽出。一覧画面で「求人票の要件と選考実態が◯点ズレています」と表示され、乖離が大きい求人から確認できます。
2. 求人票の改訂案を生成 検知されたズレを反映した求人票の改訂案が作成されます。現在の求人票と改訂案が左右に並んで表示されるため、差分を比較できます。
3. エージェント別のフィードバックレポートを作成 取引している人材紹介会社の社数分、個別のレポートが用意されます。推薦の傾向、見送り理由の内訳、通過者とのギャップ、次回推薦時のお願いなどがまとめられます。
4. 採用モデルとして選考の全体像を可視化 現在どの求人がどんな状態にあるか、何を基準に通過・見送りが行われているか。集計しに行かなくても、採用の最新状況が可視化されます。 データを整理する時間も、言語化に悩む時間も必要ありません。選考を進めているだけで、次にとるべき改善策が提案され続けます。
AI求人アップデートの中身、それぞれの項目ごとに記載
改善が止まらないと、出会える人が変わる
フェアパスによる採用改善は、一回限りの施策では終わりません。 要件を更新すれば求人票の内容が変わり、集まる候補者が変わる。エージェントにレポートを返せば、推薦される人材の精度が変わる。**そしてその選考結果から、次のズレが検知されます。 ** 新しいポジションが増えても、面接官が入れ替わっても、現場の判断基準がより具体的になっても。事業の変化に合わせて、採用の仕組みが更新され続けます。 改善のための時間を特別に確保しなくても、選考を進めているだけで採用のPDCAが回り続ける状態が作られます。
募集要件が実際の選考基準に近づくにつれて、自社にマッチする候補者の応募割合が増え、書類選考での落選や、面接での「会ってみたけれど違った」というミスマッチが減っていきます。 決めたルールや要件がすぐに古くなってしまう、という状態にならない。**事業のスピードを止めることなく、採用の質を高め続けることができます。 ** 各担当がどう動くか、要件のズレがどう検知されるか、料金の考え方については、フェアパスのページにまとめています。デモのご予約と資料のダウンロードも、こちらから受け付けています。
執筆者｜まいか bgrass株式会社｜BizDev 採用AIエージェント「フェアパス」の導入現場で、採用オペレーションの設計・改善支援に従事。フリーランスとしても複数企業の採用支援・採用戦略立案を担当し、採用実務とAI活用の両面から現場に伴走している。
