応募数が3倍になっても、採用オペレーションは1日20分に。SPEED EFFECTが実現した「AIが実務を担う採用」

弊社は総合広告代理店で、メインの収益の柱はアフィリエイト広告です。戦略・戦術の立案から実行まで一気通貫で担っていて、直近ではSNS広告やメディア事業の運営にも力を入れています。そこも含めて、事業として伸びてきている状況です。

もともとはコンサルティング領域のクライアントワークをメインで担当していて、その後、採用業務も兼務するようになりました。

採用では、新卒・中途の両方を横断して、戦略・戦術の統括を担当していました。もともとは新卒と中途で担当が分かれていましたが、私が入ってからは両方をまとめて見る形に変え、もう1名にはオペレーションや面接対応などをお願いしながら、全体を見ていました。

弊社はもともと、新卒採用が7割くらいを占める会社で、基本的には新卒で採用して、カルチャーを育てていくような会社です。

一方で、会社を大きくしていくタイミングで、新規事業の立ち上げも進んでいたので、中途の経験者の方も採用していくようになりました。新規事業では未経験の方も対象にしていて、カルチャーややり抜く力のような部分も重視していました。

当時の採用体制は、業務委託の方が2名いて、新卒と中途で完全に分かれて担当していました。そこから、私が新卒・中途の両方の戦略・戦術を見て、もう1名にオペレーションや面接対応などをお願いする形に切り替えて、全体を見ていました。

私が入社する前は、採用管理をすべてスプレッドシートで行っていて、応募者情報も手入力で管理していました。当時は、新卒では母集団形成がなかなか進まない、中途では応募数が少なく、候補者の質にも課題があるという状況でした。

ただ、実際に採用業務に入ってみると、「応募が少ない」という一言では片付けられないくらい、いろいろな課題が絡み合っていました。特に大きかったのが、採用情報を一元管理できる仕組みがないことです。

応募が来るたびにメールを確認して、候補者情報をスプレッドシートへ転記する。履歴書や職務経歴書が足りなければ候補者に連絡して回収する。その後、面接官の予定を確認して日程を調整する。一つひとつは小さな作業ですが、積み重なるとかなりの時間を使います。

日によりますが、1日のうち2時間から2時間半くらいは、採用オペレーションに使っていたと思います。候補者対応や日程調整だけでなく、書類の確認、情報の転記、リマインドなど、とにかく細かな作業が多かったです。

オペレーションへの対応に追われすぎて、本来採用担当として押さえるべきポイントを押さえきれていない感覚がありました。母集団をどう増やすか、どの媒体を使うべきか、スカウト文面をどう改善するか。本来はそういった部分を考えなければいけないのに、その前段の作業で1日が終わってしまう状態でした。

当初は、まず応募者情報を一元管理できる他社ATSの導入を検討していました。スプレッドシートへの手入力や、情報が分散している状態をなくしたいという思いが強かったんです。

ただ、改めて自分たちの採用業務を見直してみると、本当に負担になっていたのは情報管理そのものだけではありませんでした。候補者への連絡、面接官の予定確認、日程調整、リマインド、評価回収など、情報を受け取った後に発生するオペレーションにも、かなりの時間を使っていました。

一般的なATSを導入すれば、候補者情報を一元管理することはできます。一方で、その情報を見て次のアクションを起こす部分は、人が対応する必要があります。

フェアパスは、文章やメール文面を作ってくれるだけではなく、面接官のカレンダーを確認して日程を調整したり、候補者への連絡を進めたりと、採用業務そのものを次の工程まで進めてくれる。単に「情報を管理するためのツール」ではなく、日々の採用オペレーションを一緒に回してくれる点が大きな違いだと感じました。

当時は新卒と中途の採用を並行して進めながら、採用戦略そのものも立て直している時期だったので、オペレーションに多くのリソースを割く余裕がありませんでした。情報を整理するだけではなく、その先の実務まで一気通貫で任せられることが、最終的な決め手になりました。

コスト面についても、単純なツール費用としてではなく、採用媒体費や外部リソース、人がオペレーションに使っている時間まで含めて比較し、どれだけの価値が出るのかを社内で整理した上で導入を決めました。

大きな反対意見はありませんでした。もともと私自身がツールを触ることに抵抗がなかったですし、代表もAI活用に関心があったので、「AIでこんなことまでできるんだ」という話は自然に社内でも共有されていました。そのため、競合サービスと何日も比較検討するというよりは、比較的スムーズに意思決定できたと思います。

一方で、実際に使い始める前は、「どこまで指示していいのか」「どこまで任せていいのか」が分からない不安はありました。ただ、実際に触ってみると、2日目くらいには「こういうことまで任せられるんだ」という感覚が掴めてきました。もともと社内でAIツールを日常的に使う文化があったこともあり、その不安は比較的すぐになくなりましたね。

まず、選考フローについてヒアリングしてもらい、一次面接、二次面接など、それぞれの工程でどのような対応を行っているかを整理して渡しました。

その上で、候補者対応やエージェント対応で使用しているメールテンプレートや媒体情報、面接官のカレンダー連携などの準備をしました。中途採用については、その内容をもとに比較的そのまま運用を開始できました。新卒採用については、中途よりもフローが複雑だったので、何度かチューニングを行いましたが、大きくつまずくことはありませんでした。

新卒採用では、候補者情報の確認や整理、日程調整、面接前のリマインドなどを自動化しています。

中途採用では、書類が届くと候補者情報を整理し、自社の採用基準に沿って確認した上で、一次面接の日程調整へ進みます。面接後は評価内容を記録し、次の選考へ進む場合は二次面接の日程調整まで一連の流れを進められるようになっています。

以前は、この一つひとつの工程で人がメールやスプレッドシートを確認し、次に何をするべきか判断して対応していました。現在は、その多くをフェアパス側で進められるようになっています。

スプレッドシートで管理していた頃に発生していた「連絡を忘れていた」「更新が漏れていた」といった対応漏れも、かなり減ったと感じています。

応募数自体は以前より増えていますが、それでもオペレーションに使う時間は大きく減りました。以前は1日のうち2時間から2時間半ほどを採用オペレーションに使っていました。今は、だいたい1日20分ほどです。自分が確認しなければいけないところだけを確認すればよくなったので、かなり負担は減りました。

大きかったのは、新卒採用を担当していた専任のRPO担当を置かなくても回るようになったことです。以前は、採用オペレーションだけでほぼ1人分の稼働が埋まってしまう状態でした。

フェアパスがその部分を担ってくれるようになったことで、専任担当を置かなくても採用を回せるようになりました。単純に作業時間が減ったというよりも、採用業務を誰が、どこまで担当するのかという体制そのものが変わった感覚があります。

中途採用の応募数は、導入前と比べて3倍ほどに増えました。

新卒採用でも応募数は増えています。

もちろん、フェアパスを導入しただけで自動的に応募数が3倍になったわけではありません。大きかったのは、オペレーションに使っていた時間が減ったことで、その時間を母集団形成に使えるようになったことだと思っています。

スカウト文面を見直したり、新しい採用媒体を検討したり、どういう候補者にアプローチするべきかを考えたり。以前は「やった方がいい」と分かっていても手が回らなかった部分に、時間を使えるようになりました。

その結果として、応募数だけではなく、最終面接まで進む方や「内定を出したい」と思える方の比率も明確に増えてきています。AIでオペレーションを効率化したことで、人間がより母集団の質や採用戦略に向き合えるようになったことが、一番大きな変化だと思います。

採用の公平性という点でも、変化を感じています。導入前は、正直なところ、面接官の「言語化できない感覚」で評価が決まってしまう部分もありました。面接官ごとに見ているポイントが違ったり、評価の粒度がばらついたりしていたんです。

フェアパス導入後は、評価する項目やフォーマットが揃ったことで、以前よりフラットに候補者を見ることができるようになったと感じています。また、ペルソナ設計の段階でも、「これは本当に採用に必要な条件なのか」「無意識にバイアスがかかっていないか」といった部分に気づきやすくなりました。

単にオペレーションを効率化するだけではなく、採用の判断基準自体を整理するきっかけにもなっています。

現在はGoogleカレンダーとの連携が中心なので、社内で使っているChatworkとの連携ができると、通知や指示出しがよりスムーズになると思っています。

あとは、面接官向けのフィードバックレポートを自動で配信したり、採用ピッチ資料やスカウト文面などと採用データを連携できたりすると、さらに活用できる範囲は広がりそうです。

単純な採用管理だけではなく、蓄積した情報をもとに「次に何を改善すべきか」まで提案してくれるようになると、より面白いですね。

スプレッドシートで採用管理をしている企業や、ほぼワンオペで採用を回している企業には、特におすすめできると思います。

今は何とか回っていても、応募数が増えたり採用人数が増えたりすると、どこかのタイミングで対応漏れやリソース不足が起きると思います。

また、応募数はあるものの、採用担当がマルチタスクで、採用改善に十分な時間を使えていないベンチャー企業にも合うと思います。

私自身、もっと早い段階でフェアパスに出会えていたら、もっと早く打てた施策があっただろうなと思っています。「今は何とか回っている。でも、本当はもっとやれることがあるかもしれない」そう感じている採用担当の方には、一度試してもらう価値があると思います。

AIにオペレーションを任せることで、人間が採用戦略や候補者とのコミュニケーションなど、本当に時間を使うべき仕事に集中できるようになる。そこが、フェアパスを使って一番感じている価値です。