AIによるエントリーシート選考が“攻めの採用”を加速させる 500時間の工数を削減した“ソフトバンク流”未来の新卒採用

ソフトバンク株式会社 人事本部 採用・人材開発統括部 統括部長

源田 泰之さん（ゲンダ ヤスユキ）

1998年入社。営業を経験後、2008年より現職。新卒および中途採用全体の責任者。ソフトバンクグループ社員向けの研修期間であるソフトバンクユニバーシティ、後継者育成機関であるソフトバンクアカデミア、新規事業提案制度（ソフトバンクイノベンチャー）の事務局責任者。ソフトバンクユニバーシティでは、経営理念の実現に向けて社員への研修を企画し、社内認定講師制度などのユニークな人材育成の制度を運用。また、大学でのキャリア講義や人材育成に関する講演実績など多数。

ソフトバンク株式会社 人事本部 採用・人材開発統括部 人材採用部 採用企画課 課長

中村 彰太さん（ナカムラ ショウタ）

2011年入社。新卒採用担当を2年経験後、社内人事制度（等級、評価、報酬、各種サーベイ）の企画・運用に携わる。その他に人事システムの開発・運用、人材戦略の企画・立案を経験し、2017年より現職。

AIによる書類選考を導入した背景には「攻めの採用」があった

貴社では2017年の5月末から、新卒採用のエントリーシート（以下、ES）選考においてAIを活用しているそうですね。

源田：はい。IBMが提供するWatsonの自然言語分類技術を用いて、応募者が記載した内容を分析し、合否を判断しています。さまざまな試行錯誤を経て、そのジャッジの精度は信頼できるレベルに達しています。導入後、ES選考に要する人的な工数は、約1/4にまで短縮されました。

その背景として、ソフトバンクではどのような新卒採用活動を行っているのか、お聞かせいただけますか。

源田：かなり多彩な採用活動を行っているのが特徴です。そのベースになっているのは、「ユニバーサル採用」という考え方。留学生、海外在住の大学生、第二新卒などのあらゆる対象を、入社時に30歳未満であれば、時期を問わずに新卒採用枠として募集しています。決められた時期に一括で採用するのではなく、必要なときに必要な人材を採用する方が、企業にとっても学生にとっても良いと考えているからです。

それに加えて、1年前に大きな変化がありました。従来のように大量の母集団を形成する「待ちの採用」から、ターゲットとなる学生に積極的にアプローチする「攻めの採用」へとシフトしたのです。たとえば、以前から継続して行っている施策に、「No.1採用」という手法があります。何らかの分野でトップを取った経験を、応募の条件としているものです。また、地方の課題解決に取り組む「地方創生インターン」や、ロボットのPepperを活用した「ハッカソン採用」なども行ってきました。優秀な理系学生を求めて、大学の研究室や高専に直接出向くようにもなりました。

中村：攻めの採用にシフトしていくためには、既存業務の効率化を図る必要もあり、AIによるES選考を導入したのです。もともと、いくつかのテクノロジーを用いた業務効率化を模索していたのですが、その中にはESも対象として入っていて、IBM Watsonを活用したアプローチを検討しました。

どうしてWatsonを選ばれたのですか。

源田：Watsonに軍配が上がった理由は、社内での活用事例があったことが大きいかもしれません。すでに法人営業部門において、人の話し言葉を聞き取り、その意味もつかむことができる「自然言語分類」技術を導入していたんです。今回はそのノウハウを持つAI関連部署と、人事が共同で検討を進めていきました。

共同検討といっても人事側で関与したのは、採用企画を担当している、安藤という女性だけ。彼女がほぼ一人で、通常の採用業務も同時に進めながら、たった3ヵ月間でシステムを完成させてしまいました。完成の報告を聞いて「もう、できたの？」と驚いたのを覚えています。

一人の採用担当が、たった3ヵ月で完成させることができた理由は？

なぜ、安藤さんは一人で、しかも3ヵ月で完成させることができたのでしょうか？

中村：もともと理系の人間で数学に関するリテラシーがあり、一定の技術的な素養を持っていたことは確かですが、人工知能を専門に学んできたわけではありません。しかし、本人の「まず、やってみる」という意志が強かったことで、スムーズに運んで行ったのだと思います。「ESの選考で、同僚が大変そうにしている姿を見るのはつらい。私にやらせてください」と本人から進言されました。目の前にリアルな課題感を持っていたから、社内のAIエンジニアまで巻きこむことができたのだと思います。

源田：当社では組織をより良くしていくために、やりたいことがあれば、提案できる風土が醸成されています。HR Techのプロジェクトを進める際にも、いくつかの技術を検討しましたが、今回のケースは完全に彼女の意志でスタートしました。

中村：具体的には、AI関連部署のスタッフと試行錯誤を重ねました。一定数のESのテキストデータを、合格・不合格にかかわらずWatsonに読み込ませて、ジャッジの基準を学んでもらうのですが、データの選別には大変苦労しましたね。単にすべてのデータを読み込めばいい、というわけではありませんから。安藤がこれまでに見てきた、何千通ものESの中から厳選したESを読み込ませる。そして、精度が上がったかどうかを検証する。この繊細な作業の積み上げがあったからこそ、実用に足るツールが完成したのです。

AIを活用するためには、逆に、採用担当のアナログな肌感覚が大切なのでしょうか。

源田：そうですね。やはり、自分自身の目でESのジャッジをしてきた、という経験が非常に大きかったんだと思います。Watsonにデータを読み込ませても精度が上がらないときには、リアルな日々の感覚やカンが生きてきます。ESをジャッジした社員のことを思い浮かべて、「あの人の評価は多少甘い傾向があるので、補正しよう」といった調整ができると、精度が上がってくるんですよ。

AIのエンジニアだけでプロジェクトを進めてしまうと、このような発想は出てきません。精度を高めるためには、データ量を増やせばいいというわけではなく、HRの現場でのリアルな判断基準を持たなければ、数万件のデータを読み込ませることになりかねません。そういう意味でも、今後HR Techを導入するに当たっては、HRスタッフの関与度を高めることが、大変重要だと思います。

中村：個人の意志に対して、決して「ノー」とは言わない社風も大きかったと思います。AIによるES選考を対外的に発表する機会があったので、事前に源田と私が経営ボードに報告したのですが、「いいね！」という言葉で終わり（笑）。ネガティブな意見は全くありませんでした。実は、詳細なデータの入った分厚い資料も懐に忍ばせていたのですが、見せる必要はありませんでしたね。

組織の文化が、AIによるES選考の実現に寄与した部分は大きかったようですね。

源田：当社には個人の確固たる意志やチャレンジを応援したいという、非常に寛容な社風があります。会社の歴史を振り返っても、他社の技術とソフトバンクの強みを掛け合わせることで、事業として成長させてきた経験も多いので、社内外に対する新しいものへの寛容さは、文化として染みついているのだと思います。