メリット1｜人事担当者の負担を軽減できる

従来の採用プロセスでは、面接を始めてすぐに不採用と判断した場合でも、予定された時間どおりに面接を継続する必要がありました。

このような状況は非効率的であり、人事担当者の貴重な時間を消耗する要因になります。

一方で、AI面接を導入すると、応募者が実際に面接官と対面する前に、AIによるスクリーニングが可能です。

AIが、応募者の回答や行動を分析し、企業の求める基準や適性に合致するかどうかを迅速に評価するため、人事担当者はより有望な候補者との面接にリソースを割けるようになります。

また、AIを活用してエントリーシートを自動チェックし、判定するツールもあります。特に新卒採用では、このようなチェックツールをAI面接を併用することで、文面だけではわからない応募者の人物特性まで判断することが可能です。

昨今では生成AIを使ってエントリーシートを作成してくる学生が増えていますが、その本気度を事前に判定できるため、人事担当者の負担軽減につながるのです。

メリット2｜合否判定の一貫性と客観性を保てる

通常の対人面接では、面接官の主観や個人の経験、さらにはその日の気分や好みによって評価がばらつくことがあります。このような人間特有のバイアスは、採用の公平性を損なう要因となり得ます。

一方で、AI面接では、設定された評価基準に基づいて応募者を分析するため、対人面接と比べて評価の一貫性が保たれやすい特徴があります。

事前に設定された評価項目やアルゴリズムに基づき、応募者の回答内容や表情、声のトーンなどを分析し、数値化されたデータとして結果を提供します。

個々の応募者に対する評価が一貫しており、主観的な偏りが排除されるため、客観的な判断が可能になります。

メリット3｜採用にかかるコストを削減できる

通常の対人面接では、応募者が増えるほど多くの時間と人的リソースが必要となり、コストが増大します。面接のスケジュール調整や会場手配、面接官の配置といった業務は、多大な労力がかかるものです。

一方で、AI面接では、複数の応募者に対して同時に面接を実施できるため、面接にかかる時間を短縮し、効率的に応募者を評価することが可能です。

また、AIシステムは24時間稼働可能なため、求職者はいつでもスケジュール調整ができ、自分の都合に合わせて面接を受けられます。

デメリット1｜人間味が不足する

AI面接は、事前に設定された基準に基づいて機械的に評価を行う仕組みであり、その評価プロセス自体には感情や主観が入りません。

この特性は、客観性や一貫性を確保する上ではメリットといえるでしょう。

しかし対人面接と比較すると、候補者とのコミュニケーションや相互理解が不足する点はデメリットといえます。

対人面接では、面接官が候補者の表情や話し方、雰囲気を総合的に捉えたコミュニケーションが可能です。

一方、AI面接では、こうした人間同士の柔軟なやり取りが存在せず、候補者が自分の個性や意欲を十分に伝えられない場合があります。

人間特有の柔らかな雰囲気も伝わりにくいため、候補者によっては機械的で冷たい印象を与えることがあります。

デメリット2｜プライバシー問題への懸念がある

AI面接では、応募者の履歴書や職務経歴書、面接の過程で提供される回答内容といった個人情報がデータとして収集・分析されます。

これらの情報は、選考に必要不可欠なものとして正当な目的で使用されるものの、応募者にとっては、自身のデータがどのように扱われるのか、情報漏えいのリスクがないか、などの不安を感じることが少なくありません。

実際にアメリカでは、AI面接における顔認識技術がプライバシー侵害につながる可能性が指摘されており、各地で規制の動きが強まっています。

そのため、システムのセキュリティを強化するなど、情報漏えいを防ぐための万全な対策が求められます。

また、個人情報保護法などの法的規制に準拠したデータの取り扱いを徹底することが大切です。

応募者に対しては、収集される情報の種類や目的、利用方法について事前に説明し、合意を得なければなりません。

デメリット3｜企業文化やカルチャーフィットの判断が難しい

企業文化への適応度やチームとの相性は数値化が難しく、判断しきれない点もデメリットにあげられます。

企業独自の価値観や働き方、雰囲気に対して候補者がどれだけ適合するかは、個人のスキルや経験だけでは測れない要素です。

しかし、組織の成功や社員同士の調和に大きく影響を与えるため、慎重に判断しなければなりません。

対人面接であれば、面接官が候補者との会話を通じて、価値観やコミュニケーションスタイル、仕事に対する姿勢を直接的に感じ取りやすいでしょう。

しかし、AIにはこうした微妙なニュアンスを把握する力が限られています。

事例1.選考前の情報収集として活用

AI面接を合否判断のみに使うのではなく、応募者の適性をより詳細に把握するためのツールとして活用した企業の事例です。

A銀行では、新卒採用で一般的な適性検査を実施していたものの、入社前と入社後の評価に一貫性がないという課題を抱えていました。そこで、新しいことに挑戦する社風も影響し、対話型のAI面接サービスを導入しました。

AIによるレポートを活用することで、応募者に関するより詳細な情報を収集できるようになり、その結果を面接時の手元資料や応募者のフォローアップに役立てています。

学生からは、AI面接の長時間のやり取りに疲れたという声もある一方、自分を振り返る機会としてポジティブに評価する意見も寄せられています。

AI面接を通じて、応募者の自己分析が深まり、入社後のミスマッチを防ぐ効果も期待できることがうかがえます。

事例2.面接官のバイアスを回避するために活用

評価基準の安定化を目的として、AI面接を導入した企業の事例です。

システム開発を行うB社では、採用担当者ごとに評価が異なることから、合否基準が安定しないことが懸念されていました。そこで、オリジナルの質問項目と評価基準を設定できる録画面接型のAIサービスを導入しました。

それにより、AIの判断を基に担当者によるバイアスを排除し、評価基準の一貫性を保ちやすくなったそうです。

また、AIによる評価と人による確認を組み合わせることで、より正確で公平な採用判断を実現しています。

AI面接を導入する際は、提示された結果のみで採用判定をするのではなく、最終的には人間が判断することが重要です。

AIと人間の役割を補完的に活用することで、採用プロセスの信頼性を高めることにつながります。