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公開：2024-09-11

サイバーエージェントがailead導入でデータドリブンな採用DXを実現、選考枠拡大と合格率向上に成功

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• サイバーエージェントが商談解析クラウド「ailead」を導入
• AIと動画データを活用したデータドリブンな採用DXを実現
• 選考枠を前年比150%に拡大し、合格率も向上

サイバーエージェントのailead導入によるデータドリブンな採用DX実現

株式会社バベルは、株式会社サイバーエージェントが商談解析クラウド「ailead」を導入したことを2024年9月10日に発表した。この導入により、AIと動画データを活用したデータドリブンな採用DX（デジタルトランスフォーメーション）が実現され、候補者の潜在的な能力やカルチャーフィットを効率的かつ効果的に評価できるようになった。^[1]

aileadのブレイクアウトルームの録画・分析機能により、選考官のアサインや調整作業が削減された。その結果、選考枠が前年比150%に拡大し、これまで選考に参加できなかった多くの学生に機会を提供することが可能となった。録画や音声データの解析機能を活用することで、2次選考以降の合格率にも変化が見られるようになったのだ。

具体的には、録画データから得られる話者分離データや発話率を基に、より正確な評価軸で採用の意思決定が行えるようになった。録画データを基盤とした選考プロセスの推進は、選考の効率化と公平性を大いに高める重要な効果をもたらしたのである。発話率の分析機能は、サイバーエージェントからの要望を受け、aileadのチームと協議しながら開発された機能だと言える。

aileadの主な特徴と効果まとめ

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データドリブンな採用DXについて

データドリブンな採用DXとは、採用プロセスにおいてデータとテクノロジーを活用し、意思決定や効率化を図る取り組みのことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• AIや機械学習を活用した候補者の評価
• 動画データ解析による客観的な評価指標の導入
• デジタルツールによる選考プロセスの効率化

aileadの導入事例では、録画データから得られる話者分離データや発話率を基に、より正確な評価軸で採用の意思決定が行えるようになった。これにより、従来のエントリーシートや対面面接だけでは捉えきれなかった候補者の潜在能力やコミュニケーションスキルを、客観的かつ多角的に評価することが可能となり、採用プロセス全体の質的向上につながっている。

aileadを活用した採用DXに関する考察

aileadの導入による採用DXの実現は、従来の採用プロセスの課題を解決する画期的な取り組みだと言える。特に、選考枠の拡大と2次選考以降の合格率向上は、優秀な人材の獲得機会を増やすとともに、より公平で効率的な選考を可能にした点で評価できる。しかし、AIによる評価が人間の判断を完全に代替できるわけではなく、テクノロジーと人間の判断をいかにバランス良く組み合わせるかが今後の課題となるだろう。

この課題に対する解決策として、AI評価と人間による評価の適切な重み付けや、AIの判断根拠の透明化が考えられる。また、候補者のプライバシー保護や、録画データの長期保存に関する法的・倫理的な配慮も必要になってくるだろう。今後は、より高度な自然言語処理技術を活用した面接内容の意味解析や、候補者の長期的なパフォーマンス予測機能などが追加されることで、採用DXがさらに進化することが期待される。

aileadのような採用DXツールの登場は、人事部門のデジタル化を加速させる大きな転換点となる可能性がある。今後は、採用だけでなく、従業員のパフォーマンス評価や育成計画にもデータドリブンなアプローチが広がっていくことが予想される。人事部門がこれらのテクノロジーを効果的に活用し、企業の持続的な成長につなげていくことが重要だ。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「株式会社サイバーエージェントが、商談解析クラウド「ailead」を導入し、AIと動画データを活用したデータドリブンな採用DXを実現 | 株式会社バベルのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000080.000040516.html, (参照 24-09-11).

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