AIにはスキルファースト採用を実現する力がある

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AIにはスキルファースト採用を実現する力がある

キーポイント

スキルファースト（職歴や学歴よりもスキルや能力を重視する）採用における大きな課題の一つは、その職務に本当に必要なスキルを見極め、条件に合った応募者を探すことです。生成AIを使えば大規模なスキルファースト採用を実現できる可能性があります。
生成AIは、リクルーターや採用マネジャーにとって、採用プロセスを積極的に進めるとともに、人材プールの拡大と多様化を図るための新しいツールとなるでしょう。
生成AIは、採用企業による公平で効率的かつ効果的な意思決定を支援できる可能性がありますが、採用活動の中心にあるのは、現在もこれからも「人間」です。

「スキルファースト採用の優れている点は、採用企業が直面している根本的な課題の解決につながるだけではありません。仕事をこなすスキルを持ちながらも、これまで選考対象から除外されていた求職者に対して、新たな機会を提供できる可能性があることです」こう話すのは、Indeed のSocial Impact担当Senior ManagerであるLiz Voigtです。「採用企業が直面している課題には、条件に合った人材が見つからない、採用に時間がかかる、定着率が上がらない、従業員の多様化が進まないといったものがありますが、スキルファースト採用は、現在、そして将来にわたって、このような課題に取り組む上で役立つでしょう」

スキルファースト採用では、学位や前職、業界経験年数などの要件ではなく、スキルに基づいた候補者のソーシングと評価を重視します。一部の業界では、正規の教育と資格を必要とすることも認めています。しかし、スキルファースト採用の戦略を導入する理由は十分にあります。スキルファースト採用を実践する採用マネジャーは、そうでない採用マネジャーに比べて候補者を 2倍見つけやすくなっているのです。

多くの採用企業がスキルファースト採用の考え方を導入することに前向きであるものの、大規模な実施は難しい可能性があります。その主な理由は、職務に必要なスキルを見極め、応募者の履歴書からスキルを読み取り、評価することが難しいためです。しかし、生成AIの発展により、この状況が変化するかもしれません。「AIを活用すれば、求人内容と履歴書の両方を分析し、採用の鍵となるスキルを特定できます」と、Indeed のProduct担当Vice PresidentであるHannah Calhoonは述べています。

AIを活用して必要なスキルを持つ人材を見つける

生成AIは、構造化されていない膨大なデータを処理し、整理することで、結論を導き出すことができます。これまでは、応募者が条件に合った人材かを判断するには、求人内容で使用されている正確な文言を応募書類に含める必要がありました。しかし今は、求職者が自身のスキルの性質をうまく説明できていれば、生成AIでそれが意味する能力を読み取り、採用企業が使っている言葉に言い換えることができます。たとえば、応募者は「カフェでレジを担当していた」という経歴を記載していて、採用企業は「小売業でのPOSシステム」の経験を求めているような場合です。

「これは、企業独自の表現で仕事の経験やスキルを説明することに慣れていない求職者にとって、特に明るい兆しとなるでしょう」とCalhoonは話します。

条件を満たす応募者の定義を広げる

AIを活用したスキルファースト採用は、特に厳しい労働市場においては、採用企業と求職者の双方に大きな変革をもたらす可能性があります。学士号を持たない人々がスキルに基づいてより良い賃金の仕事に就けるよう支援する団体、Opportunity@Workの創業者兼CEOであるByron Auguste氏は、2012年から2019年にかけて新しく作成された求人の69％が学士号以上を必要とする職業であった一方、その条件を満たせるのは、米国人のわずか35％のみであることに言及し、大きな問題だと指摘しています。

米国の7,000万人、つまり米国の労働力人口の半数は、Auguste氏がSTARsと呼ぶ人々で、4年制大学の学位ではなく、兵役、職業訓練プログラム、または実務経験を通じてスキルを身に付けています。STARsは、採用企業がスキルを表すための条件として一般的に使用する学士号や修士号、博士号などを持っていないため、職務を遂行する能力があっても選考対象から除外される可能性があるのです。

Auguste氏は、次のように述べています。「採用企業が求める仕事をこなし、多くのお金を稼ぎ、献身的に職務に取り組み、コミュニティを築き、成功につなげ競争力を高めることのできる何百万人もの人々を見逃がすのは、非常にもったいないことです。STARsを重視する人材戦略を立てていないなら、それは人材戦略の半分に過ぎません」

スキルファースト採用は、組織内でダイバーシティ、エクイティ（必要なリソースや機会がすべての人に公平に与えられること）、インクルージョン（誰も取り残さないような施策や環境を作ること）、およびビロンギング（自分の居場所があると感じること）（DEIB+）を追求するための強力なツールでもあります。Auguste氏が指摘するように、STARsは、有色人種、地方の労働者、退役軍人の割合が特に多くなっています。スキルファースト採用は、こうした求職者や、労働市場で過小評価されているものの機会さえあれば職務を全うできる能力を持つ人々を「選び出す」手助けをしてくれるでしょう。生成AIを活用することで、採用企業はSTARsが持つ能力を認識しやすくなります。

責任あるAI活用とバイアス軽減に積極的に取り組む

AIは、労働市場全体をより公平で効果的なものにできる可能性がありますが、バイアス（意識的または無意識のうちに形成された、特定のグループに対する固定的な見方や態度）のリスクは依然として存在します。Auguste氏は、次のように述べています。「重要なのは意図であり、AIはその意図を強化するものです。スキルがどのように習得されたかに関係なく、スキルに基づいて最適な人材を探している場合、AIを使用することで効果的に達成できるでしょう」

スキルファースト採用でAIを効果的に使用するには、採用担当者がAIモデルの開発方法やトレーニング方法を理解し、それらのモデルにバイアスがないかを監査し、継続的に監視する必要があります。「採用プロセスにAIツールを取り入れる際には、求職者を困難な状況に追い込んでいる要因をAIが助長しないようにすることが重要です」と、Calhoonは強調します。

スキルファーストのアプローチを通じて採用活動とスキルアップを新たな視点で捉える

より多くのデータが投入され、条件に合う人材を構成する要素に関するフィードバックを繰り返すほど、モデルがスキルを識別する能力が向上します。その結果、採用企業は採用活動に対して積極的にアプローチできるようになります。

求人を掲載して応募者を待つのではなく、採用企業は、求職者から収集された情報を基に、Indeed にある数百万のプロフィールから特定の条件を満たす候補者を検索できます。Indeed の生成AI機能であるSmart Sourcing（日本でのローンチは未定）では、候補者のスキルや資格が採用企業の求人内容と一致している可能性がある場合に通知するので、採用マネジャーは候補者の履歴書を効率的に精査できるようになります。

スキルファースト戦略は採用活動にとどまらず、スキルアップにも欠かせない要素です。スキルアップは、急速に変化する労働市場でますます重視されるようになっています。世界経済フォーラムのFuture of Jobs Report（仕事の未来レポート）では、労働者の50％は2025年までに新しいスキルを身に付ける必要があると報告されています。スキルファースト採用の戦略を採用する組織は、従業員の能力を正確に把握し、能力の適応や強化、応用の方法を見極めることができます。また、経済や労働市場が変化する中で、従業員が学び、成長する可能性を支援する考え方と文化を築くことにもつながります。

「学位の条件を廃止し、職場での評価やスキルアップをスキルベースで実施することでスキルファースト採用を完全に導入できると、大幅なコスト削減につながる可能性があります。この取り組みは合理的であり、ビジネスにも大きなメリットをもたらします。そして、採用プロセスから他のバイアスを取り除く取り組みと組み合わせることで、より公平な採用が可能になるでしょう」とVoigtは述べています。