予測採用
Predictive Hiring
AI活用解説Overview
過去の採用データや在籍社員の実績をAIが分析し、どんな人材が自社で活躍しやすいかを予測して採用に活かす手法です。採用のミスマッチを減らすことができます。
さらに詳しく解説Details
予測採用とは、過去の採用データや在籍社員のパフォーマンスデータをAIが分析し、どのような経歴・スキル・特性を持つ人材が自社で長期活躍しやすいかを予測して採用判断に活用する手法です。
従来の採用では面接官の経験や直感に頼る部分が大きく、採用後に「思っていた人材と違った」というミスマッチが起きやすいという課題がありました。予測採用を活用することで、活躍しやすい人材の特徴を客観的なデータとして把握でき、採用精度を高めることができます。
中小企業では一人の採用ミスが組織全体に与える影響が大きいため、採用の質を上げることは特に重要です。ただし、予測採用を機能させるには一定量の社内データが必要です。まだデータが少ない場合は、外部の業界データや適性検査結果を組み合わせることから始めるとよいでしょう。また、AIの予測はあくまで参考情報として扱い、最終判断は人が行う体制を維持することが重要です。