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活用シナリオ

候補者対応を速くし、見極めは人に残す

候補者への連絡が遅れるほど、良い人から抜けていく。このシナリオでは、求人要件・候補者情報・面談メモをAIエージェントが整理し、候補者の要約・面談で聞くべき質問・連絡文の下書きまで用意します。評価と関係づくり、採否の判断は、採用担当が行います。

更新日: 2026-07-11

01

入力

  • 求人要件
  • 候補者情報
  • 面談メモ
02

ナレッジDBに溜まるもの

  • 採用基準
  • 顧客ごとの魅力と懸念点
  • 過去の採否理由
03

AIエージェントの仕事

  • 要件を整理する
  • 候補者の要約を作る
  • 面談で聞くべき質問と連絡文を下書きする
04

人の承認・判断ポイント

  • 候補者の評価
  • 関係づくり
  • 採否の最終判断
  • 個人情報の取り扱いとバイアスの排除は人が管理します
RPO・採用代行のユースケースで、求人要件と面談メモの入力からAIが候補者整理と質問・連絡文の下書きを行い、人が評価と採否を承認して連絡・面談を実行するまでの流れを示すフロー図

想定される効果

当日中

候補者への一次返信

例示

約65%

候補者要約の作成工数削減

例示

上記の数値は業界一般の目安・例示であり、特定の顧客における実測値ではありません。実際の効果は業務内容によって異なります。

よくある質問

これは実際の採用の成果ですか?+

いいえ、RPO・採用代行での導入イメージを示す想定ユースケースです。数値は業界一般の目安であり、当社の実測値ではありません。実名でご紹介できる事例は、クライアント様の承諾を得たものから順次掲載します。

AIが合否を決めたり、偏った選考になりませんか?+

なりません。AIエージェントが担うのは要件整理・要約・連絡文の下書きまでで、評価と採否は人が判断します。採否の理由は人が記録し、個人情報の扱いは応募者の同意の範囲にとどめます。過去の採否理由を学習させる場合も、判断そのものをAIに置き換えません。

自社の採用基準に合わせられますか?+

合わせられます。採用基準・職種の知識・顧客ごとの魅力と懸念・過去の採否理由をナレッジDBに持たせるため、担当する求人が変わっても、その会社の基準に沿った要約と連絡文になります。

同じ仕組みを売るのではなく、御社の判断基準と既存ツールに合わせて設計します。

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