新卒ソフトバンクが新卒の「ES選考」をAIに任せた理由
人工知能（AI）は優秀な人材を見極められるのか――。
いつの時代も優秀な人材の確保は企業にとって大きな課題であり、特に新卒採用は企業の成長に関わる重要な投資である。近年、その採用プロセスにAIを活用する企業が増え始めている。その代表的な例がソフトバンクだ。
同社は2017年5月29日から、新卒採用のエントリーシート（ES）選考にIBMの「Watson」（以下、ワトソン）を活用。過去のES選考のデータを学習したワトソンが、受験者のESの合否判定をしているという。
採用業務にAIを活用する狙いは何か。また、人事の役割をどのように変化させようとしているのか。人材採用部 採用企画課の中村彰太課長と安藤公美氏に話を聞いた。
ES処理の時間を75％削減
――ES選考にワトソンを取り入れた背景について教えていただけますか？
中村： 弊社の新卒採用のプロセスでは、ESが最初の試験項目となります。しかし、毎年約1万人の学生が応募するため、膨大な数のESを読まなくてはなりません。
ESの対応には約10人で取り掛かっていますが、1200字（1設問当たり600文字×2）の文章を全員分読むのに年間で800時間以上も費やしています。採用活用の中で最も過酷な業務であり、大きな課題となっていました。
一方、世の中には既に文章を自動で添削してくれるサイトがたくさんあります。文章の添削ができるなら、「文章の評価」も自動化できるだろうと考えていました。そこで、既に文章データの分析などで実績があるワトソンを活用し、試験的に始めました。
――ワトソンはどのようにしてESの文章を評価しているのですか？
安藤： 過去に学生が提出したESが数年分ありましたので、「合格したES」と「不合格だったES」を1500件分、それぞれの特徴をワトソンに学習させました。
過去の文章データと比較したときに、そのESが合格になるのか、不合格になるのかを判断できるようになり、採用スタッフの合否判断とほぼ同じになるという結果が得らたのです。
合格のESと不合格のESの振り分けを自動化できたことで、ES処理に掛かる時間を75％も削減することができました。
――具体的には、文章中のどのような特徴を捉えて判断しているのですか？
安藤： 実は、何をどう判断しているのかについては完全にブラックボックスであり、私たちも分からないのです。先ほども申し上げた通り、過去の文章を大量に読ませ、合格と不合格のESの特徴をワトソン自身が学習して判断しているので。
また、カギカッコなどの記号を使って主張したいポイントを目立たせる書き方をする人も多いと思いますが、ワトソンは記号の読み込みができませんし、データでの提出なので字の丁寧さなども評価には関係ありません。
中村： ここが重要なポイントなのですが、当社にとってES選考は、いわゆる“足切り”が目的です。
受験者の「熱意」や「性格」「ポテンシャル」についてじっくり見極めていくのは面接であり、ESでは求める人物像として最低限の条件をクリアしているかどうかを見ています。機械的に採点していく部分であり、だからこそ自動化しようと考えたわけです。
ちなみに、ワトソンが「不合格」にしたESは、必ずスタッフが再度目を通しますので、受験者のESがワトソンだけで落とされることはありません。
評価基準のばらつきを統一させる
――もともと人事部は、どのようにしてESの合否を決めていたのですか？
中村： 具体的なことはお話できませんが、弊社にはいくつかの「求める人物の条件」があります。「あなたが過去に努力してきた体験を教えてください」などといった設問への回答文章の中から、その条件とどのくらい一致しているのかを採点します。
しかしその判断基準については、結局は読んだスタッフ本人の感じ方次第という部分があり、アナログでした。すると、どうしても採用経験が浅い若手とベテランの間で評価基準にばらつきが出てきてしまいます。
――そこで、属人的な評価基準をワトソンで統一しようと。
中村： はい。「こういう人を合格にしてください」とそれぞれのスタッフに評価基準を叩き込むのではなく、正解の情報（過去のデータ）をワトソンに学習させる方が、公平な選考ができるわけです。
評価基準が統一されるので、受験者は誰にどう評価されるのかという「運」に左右されることなく受験することができます。ワトソンの判断だけで不合格になることはありませんし、選考結果を今までよりも早くお伝えすることが可能になりますので、受験者にも大きなメリットがあると考えています。
スタッフは自社のアピールに注力
――ES処理を自動化したことで、採用スタッフの仕事はどう変わっていきますか？
中村： 選考のプロセスを効率化することで、より対面でのコミュニケーションに注力できるようになります。
「見極める・選ぶ」といった仕事はどんどんAIに置き換わっていくでしょう。一方、人間は「対話」を通じて自社を好きになってもらう活動が仕事の中心に変わっていくと考えています。
例えば、技術的には「Pepper」に会社の説明を任せることが可能です。しかし、学生は単に事業内容をインプットしたいだけではなく「どんな人が、どんな風に説明しているのか」を見ているわけです。
「この人たちと一緒に働いてみたい」と相手の心を動かして優秀な人材を集めるためには、やはり人によるコミュニケーションが欠かせません。人事担当者が学校に直接出向いて自社について説明するなど、学生と直接関わる機会を積極的に増やしていきたいですね。
ESを処理するという機械的な作業を自動化することで、より重要なコミュニケーションの部分に力を入れることができるようになるわけです。内定者のフォローにもより時間を使えるようになるので、内定者が入社前に辞退してしまうリスクの軽減にもつながっていくでしょう。
――今後は、面接の自動化も考えているのでしょうか。
中村： それは難しいですね。面接はESと違い、単なる選考ではなく、志望度を高めてもらうための要素も含まれています。
実際、担当した面接官の印象によって志望度が変わる学生も多いのです。近年、AIに面接を任せるサービスが出てきていますが、当社としては慎重に検討していきたいですね。
――なるほど。本日はありがとうございました。