AI新卒採用担当はWatson、ソフトバンクの割り切りと手応え
「事務作業に割く時間が4分の1になった」。ソフトバンクの新卒採用を担当する中村彰太人材採用部採用企画課課長が破顔する。同社は新卒採用のエントリーシートの合否判定に、米IBMの人工知能（AI）である「IBM Watson」を利用している。
エントリーシートの合否判定システムの運用を開始したのは2017年5月29日。3カ月が経過して「事務の効率化だけでなく、仕事の質も高まったと感じている。エントリーシートの評価に個人の目線のブレが入らず、従来以上に客観性を持てるようになった」。中村課長はこう評価する。新たに確保した時間を内定者のフォローや大学訪問に利用している。
新システムの導入前、エントリーシートを採用担当者の目で読んで評価する時間が課題になっていた。エントリーシート1枚当たり5分ほどを掛け、ソフトバンクの価値観との合致度を見ていた。採用活動のピーク期には1カ月当たり数千件のエントリーシートが届く。「10人で手分けをしても、毎日4～5時間はエントリーシートを読むためだけに使っていた」。ソフトバンクの採用企画課の安藤公美氏はこう打ち明ける。
新システム導入によって、エントリーシート合否判定の業務フローは次のように変わった。まず、応募されたエントリーシートをAIに読み込ませる。合格と判定されたエントリーシートの応募者は面接に進む。AIに不合格と判定されたエントリーシートは採用担当が改めて読み込み、人の目で合否を再判定する。採用担当者が読むのは不合格分だけ。結果として4分の1になった。
なお、面接前に面接担当者がエントリーシートを読む業務は変わっていない。効率化の対象は、エントリーシートを基に書類で合否判定するフローだ。
人と同じ作業ができるならブラックボックスでいい
AIはどうエントリーシートを読んでいるのか。システムを開発した上園慎哉AIエンジニアリング部ソリューションエンジニアリング課課長は「実のところ、そこはブラックボックスでよく分からない。Watsonの中身はIBMが非公開にしている」と明かす。ブラックボックスでもチューニングの結果が現場の要求を満たしていれば問題がない、と人事部門とエンジニアで判断した。
エントリーシートの合否を判定するシステムは、Watsonの「Natural Language Classifier（NLC）」という機能が中核を成す。自然言語で書かれたテキストを解析して、カテゴリー分けをする機能だ。ソフトバンクでは、これを利用してエントリーシートの記述内容は「合格」の特徴を持つか、「不合格」の特徴を持つかを分類している。
「チューニングで試行錯誤を繰り返した結果、採用担当者が評価した場合と同じような結果で分類できるようになった」（採用企画課の安藤氏）。人間と同じ作業を再現できると確認した時点で、システムをリリース可能と判断した。
AIの判断は100パーセント正しいわけではない。これは割り切った。大きく二つの要因がある。一つめは、初期段階のふるい分けにしか使わないことだ。仮に不合格相当のエントリーシートをAIが合格と判定しても、後のフェーズの面接で合否を判断できる。二つめは、AIが不合格と判定したエントリーシートを採用担当者が読む業務フローにしたことだ。合格相当のエントリーシートをAIが不合格と判定しても、人手による再判定で補正できる。
ソフトバンクの目的は「合否判定のために人事部門がエントリーシートを読む事務作業を減らす」である。人の目で読むのがAIが不合格と分類したエントリーシートだけになれば、それだけ事務作業は減る。これで目的は達成している。
学習対象が「過去の全データ」だとノイズが多い
チューニング作業とは、AIに“正解”を学習させること。Watson NLCでは合否分類済みのデータを入力して、どういう特徴を持った文章を「合格」に分類すべきかの基準を学習させる必要がある。
当初はデータが多いほど良い結果を得られると考え、過去のエントリーシートと合否結果を大量に学習させた。ところが、期待通りの結果が出なかった。「合否のバランスが悪く、テストデータのほとんどが『合格』に分類されたりした」（AIエンジニアリング部の上園課長）。
Watsonの内部が非公開なので詳細な原因は不明だが「おそらく、キーワードが時代によって変わったり、評価者によるブレがあったりしたのが原因だったと考えている」（採用企画課の安藤氏）。そうしたデータがノイズとなり、合否基準が想定とは異なってしまったわけだ。
そこで、学習させるデータを時期で区切ったり、特定メンバーが評価したエントリーシートに限ったりといった調整を実施した。「学習させるデータの量と質を試行錯誤したところ、人間が判定した場合と同じ合否判定ができるようになった」（安藤氏）。具体的には、学習させていない過去のエントリーシートをAIに評価させたところ、合否判定の結果は人間による判定結果と同じだった。
AIは「見極める」「選ぶ」業務と相性がいい
採用企画課の中村課長は「AIは『見極める』や『選ぶ』といった業務と相性がいいと実感した」と話す。今後、社内の人材と役職をマッチングするような業務にも役立てられると見ている。
社内のAI活用推進を担うAI事業推進部企画課の三上美紀氏は、新卒採用での利用を見て「AIの活用領域について視野が広がった」と話す。
三上氏は「人生を左右することに使うべきでない、などAIの適用先について思い込みがあった」と反省する。「どんな業務がAIを必要としているのか、IT担当より現場の方が詳しい。現場からのアイデアを生かせるようにするため、社内でAIの啓もう活動に力を入れている」（三上氏）。