StrategyBrainによるパッシブリクルーティングと採用におけるAIに関する専門家の洞察
適切な時間枠内で質の高い人材を見つけることは困難であり、平均的な求人は42日間続き、企業はその過程で毎日98ドルを失っています。さらに、求職者の70%は受動的な候補者であり、新しい機会を積極的に探しているわけではありませんが、興味を持っています。価値ある採用戦略として、受動的な採用に焦点を当てる必要があります。この記事では、StrategyBrainによるパッシブリクルーティングに関する専門家の洞察、採用AIへのパッシブリクルーティングの実装に関する洞察、および関連するAI主導の実践への推奨事項について説明します。
パッシブリクルーティングをマスターする
パッシブリクルーティングとは?
パッシブリクルーティングをマスターするには、まず概念を理解する必要があります。パッシブリクルーティングは、新しい仕事の機会を積極的に探していない将来の従業員を引き付け、関与させることを目的とした採用戦略です。消極的な候補者は、求人掲示板には載っていませんが、現在雇用されているか、「岩の下に住んでいる」ようで、新しい雇用機会に興味がありません。
アクティブリクルーティング vs. パッシブリクルーティング
アクティブリクルーティングでは、求人掲示板を使用し、広告を使用して新しい求人情報への応募に関心のある見込み客にリーチします。受動的な採用は、最高の採用者をターゲットにしており、キャリアでチャンスを狙おうとせず、現在の雇用に満足しているように見えます。受動的採用のより良いプールを明らかにするためのより良い戦略は、信頼できる職務抽象化です。
パッシブリクルーティングの利点
幅広い人材プールの採用候補者へのアクセス:
受動的な採用戦略により、人事部は潜在的な幅広い候補者のプールにアクセスできます。これは、将来の従業員にとって重要な採用戦略へのアクセスであり、ジョブトラッキングの革新によって追跡することはできません。受動的な候補者は、適切なスキル、雇用経験を持ち、さまざまな役割に適しています。彼らはクリーンな経歴を持っているので、興味があればより良い選択肢になりますし、企業は採用後の報酬の準備ができていません。
- より質の高い候補者:受動的な候補者は、多くの場合、よりスキルが高く、仕事でより成功しており、かなりの安定性を提供する要因です。最近の調査によると、消極的な候補者は、あなたの会社に強い影響を与える横方向の動きをする可能性が120%高いことが示されており、統計はこの見方を裏付けているようです。
- 採用単価の削減: 受動的な候補者採用戦略は、かなり多くのリソースと時間を必要とする可能性がありますが、長期的にはより手頃な価格であると考えられる場合があります。高額な求人情報や人材紹介会社の必要性が減り、候補者の質も向上します。
- 雇用主のブランディングの改善: 積極的な採用戦略は、質の高い候補者を引き付けるだけでなく、企業の評判を高めるのにも役立ちます。候補者にアプローチする努力をすることで、雇用主はその地位を向上させ、高度なスキルを持つ個人を引き付けるための強力な戦略の恩恵を受けます。
採用におけるAIの役割
パッシブリクルーティングにおけるAIの活用
採用におけるAIの使用は、データの検索やいくつかの日常的なタスクの自動化に役立つため、人気が高まっています。AIが受動的な採用に役立つ方法には、いくつかあります。
- インテリジェントな候補者ソーシング: 非常に強力な ChatGPT などの AI 搭載ツールは、膨大なデータセットを閲覧して、企業の要件を満たす潜在的な受動的な候補者を見つけることができます。興味深いことに、LinkedIn Recruiter などのプラットフォームでさえ、AI を使用して、新しい機会を受動的に探している可能性のある潜在的な候補者を推奨しています。
- コミュニケーションの強化: AI を使用することで、採用担当者は受動的な候補者とより効率的に連絡を取ることができます。パーソナライズされたメッセージと自動フォローアップメールを使用して、必要な採用試行回数を大幅に減らすことができます。さらに、Outwriteなどのツールは、コミュニケーションの有効性を高め、正しいメッセージが送信されるようにします。
- 予測分析: 候補者が求職する可能性をどの程度計算するかを計算するアルゴリズムを構築することで、採用担当者は最も可能性の高い候補者を確実にターゲットにすることができます。他の企業も同じ従業員を求めているため、タスクは迅速かつ効率的に実行する必要があります。
AIは、応募者のスキルと経験に純粋に焦点を当てて、採用におけるバイアスを減らすのに役立ちます。アルゴリズムは、性別、年齢、民族などの要因を無視するようにプログラムできるため、より多様で包括的な職場を促進します。また、AIによるジョブマッチングはより高度化しています。この技術により、システムは候補者のプロファイルを分析し、職務記述書と照合して、どの専門家が最適かを検出できます。このプロセスははるかに迅速になり、オンボーディングエクスペリエンスが向上し、職場での従業員の成功率が向上します。また、継続的な改善により、AIは各採用サイクルから学習してパフォーマンスを向上させ、より正確な採用戦略を設計し、より正確な予測を行うことができます。同様に、AIチャットボットを使用することで、同社は24時間年中無休で受動的な採用活動を継続し、さまざまなタイムゾーンで候補者に返信して情報を送信することができます。AIは人事マネージャーの仕事を置き換えるのではなく、改善するためのものです。AIを活用したパッシブリクルーティングとは、従業員がより賢く、よりデータドリブンで、より革新的な採用アプローチを行えるようにすることです。
パッシブリクルーティングでAIを使用するための直接的な戦略
AIシステムがデータ駆動型の受動的採用を効率的にサポートできるようにするために、人事マネージャーは、最小限の労力で特定のアプローチを実装できる特定の実行可能な戦略を採用する必要があります。これらの戦略には、次のようなものがあります。
包括的な候補者データベースの作成。パッシブリクルーティングは、人事マネージャーが利用可能な労働力を正確かつ現実的に理解できる包括的な候補者データベースなしでは成功しません。ただし、データベースを更新して、スタッフがいつでもどのスペシャリストが利用可能かを把握し、有効な電子メールアドレスを持てるようにする必要があります。さらに、情報は詳細でなければなりません。
自動データ収集
以下は、組織がデータ収集を自動化して受動的な採用活動を強化する方法に関する推奨事項です。
1. データエンリッチメント
AIをうまく活用できるもう一つの重要な分野は、データのエンリッチメントです。AIを活用して、追加データで候補者プロファイルを補完および更新できます。
- キャリアアップ。AI は、候補者の転職、昇進、責任、専門性、資格の向上を追跡することで、候補者のキャリア開発を追跡するのに役立ちます。
- スキルの習得。同様に、AIは、候補者がプロフィールにリストアップしたスキルの発達を追跡するのに役立ちます。このテクノロジーは、トレーニング、資格認定、およびその他のデータポイントを評価するのに役立ちます。
- プロとしての実績。最後に、AIは、特許、イノベーション、賞、その他の業績関連データなど、職場での候補者の業績を追跡するのに役立ちます。
2. AIを活用したタレントマッピング
タレントマッピングは、会社の将来の採用ニーズを予測し、将来のポジションを埋める潜在的な候補者を特定することを目的とした戦略的活動です。このプロセスで AI を使用する方法は次のとおりです。
- 市場分析。AIを使用して、業界の市場状況を追跡し、あなたのような企業が将来直面する可能性のある採用ニーズを予測します。
- 候補の適合度分析。AIは、特定の候補者が会社にとってどのように価値があるか、そしてあなたの会社への関心に積極的に対応する方法を理解するために使用できます。
3. パーソナライズされたエンゲージメント
受動的な候補者とのエンゲージメントは、エンゲージメントがパーソナライズされ、個人レベルでその人の共感を呼ぶ場合にのみ効果的です。この目標を達成するためのAI主導の戦略をいくつか紹介します。
- AIを活用したパーソナライゼーション。AI を使用して、候補者の興味、願望、現在の仕事に合わせてメッセージを調整します。たとえば、AI ツールは、候補者の LinkedIn プロファイルを分析して、現在の仕事や最近の成果を理解し、メッセージに表示することができます。
- 自動フォローアップ。最後に、フォローアップレターの送信にAIを活用することで、タイムリーな応答と、これらのコミュニケーションにおける人的要因の不在を確保できます。
4. 競合他社のインサイトを得るためのAI
受動的な採用ツールとして、優秀な人材がどこで働いているかを理解することが重要です。AIはこの情報を評価するのに役立ち、どの役割に最も関心があり、どの競合他社をターゲットにすべきかを把握できます。
- 競合分析。AIツールを使用して、競合企業の採用活動と解雇活動を追跡できます。競争力のある企業とそのスタッフの変化を監視して、弱点を理解し、失っている候補者に焦点を当てます。
- 戦略的なアウトリーチ。分析されたデータに基づいて、これらの候補者に手を差し伸べ、オファーと機会を提示するためのコミュニケーション戦略を開発します。
5. AIで求人情報を最適化する
最後に、パッシブリクルーティングは求人情報に依存しませんが、ジョブディスクリプションを最適化して、将来のパッシブ候補者にとってより魅力的なものにすることができます。
- SEOの最適化。AIツールを利用して、潜在的な候補者が求人を検索する方法に合わせて求人情報を調整し、最適なキーワードやフレーズを選択できます。
- 動的コンテンツ。最後に、AI ツールを使用すると、応募者の反応に基づいて職務記述書の内容をリアルタイムで編集し、潜在的な候補者により一致させることができます。
6. 戦略の測定と改善
AIから導き出されたデータを通じて採用戦略を継続的に評価し、一貫して開発・最適化することが重要です。パッシブリクルーティングパフォーマンス分析:パッシブリクルーティング戦略のパフォーマンスを参照するAIから派生した分析を定期的に分析することをお勧めします。そうすることで、最も効率の悪い受動的な採用ツールと慣行を特定し、それらを最適化することができます。A/Bテスト:A/Bテストは、アウトリーチ方法であれ、メッセージの一部であれ、どのアプローチが目的のターゲットグループに適しているかを判断するのに役立ちます。
迅速かつ簡単に実装できるこれらの体系的な受動的採用戦略により、プロの人事マネージャーはより効果的かつ効率的な戦略を開発できます。受動的な採用プロセスにAIの使用を実装すると、採用活動の範囲と候補者プールへの影響が高まります。また、各候補者とのエンゲージメントが高品質であることを保証し、インクルーシブな採用活動を成功させるために必要な前提条件を作り出します。
AI導入の成功事例
ユニリーバのAI採用戦略
世界中で事業を展開する人気の消費財製造会社であるユニリーバは、採用活動にAIテクノロジーを導入しました。ユニリーバは、AIから派生した従業員のパフォーマンスと性格プロファイルを使用して、潜在的な候補者の同様のプロファイルを作成し、社内の候補者の達成関連および学習速度の特性を評価します。また、PymetricsやHireVueなどのAI主導のプラットフォームを利用して、一連のオンラインモバイルゲームをプレイしたり、ビデオ面接を実施したりして、応募者の緊張した正確さ、口調、親しみやすさを評価します。その結果、適切な候補者を見つけるのに費やす時間が75%短縮され、多様な候補者を50%多く採用することができました。
ヒルトンの候補者スクリーニング用チャットボット
世界最大級のホスピタリティ企業として知られる人気のホスピタリティ企業であるヒルトン・ワールドワイドは、「コニー」と呼ばれるAIベースのリクルーターを導入しました。コニーは、事前に設定された同じ質問をし、即座にパフォーマンス測定を取得し、必要に応じてヒントやヒントを提供することで、将来の従業員を事前にスクリーニングすることができます。アプリケーションのアクセシビリティと処理速度は、チャットボットに24時間年中無休で連絡する機会によって保証されます。
人材維持のためのIBMの予測分析
IBMは、人工知能と予測分析を使用して、会社を辞める従業員を予測し、選択と維持プログラムを通じて離職を管理しています。AIアルゴリズムの入力データは、通常、従業員について収集される複数のデータセットです。これには、昇進の履歴、エンゲージメント調査の結果、離職率や賞与の情報、Twitter、Facebook、LinkedInなどのキャリア共有プラットフォームからの従業員の感情に関連するデータなど、人材および業績評価システムからの情報が含まれます。その情報を分析することで、AIシステムは従業員が会社を辞める確率を推定し、95%という驚異的な精度で結果を生み出します。同社の人事部は、現時点で、特定のグループ(女性、東部労働者、第4レベルのソフトウェアエンジニア)のうち、6か月後も会社で働いている人の割合を予測し、最高のパフォーマンスを発揮する従業員に定着戦略を適用することができます。
Vodafoneの自動面接スケジューリング
Vodafoneは英国の多国籍通信会社で、AIに依存するシステムを使用して面接スケジューリングのプロセスを再設計し、人間の採用担当者が以前行っていた管理作業を行いました。このツールは、面接の日時、スタッフの空き状況、面接の期間について利用可能なすべてのオプションを分析する自動化されたシステムです。同時に、機械は受け入れられた面接を監視し、試験場所に最も近い従業員に割り当てます。その結果、採用スタッフはワークフローを最適化し、作業でより高い結果を得て、自動化されたシステムが大きな欠点である最適な面接日を交渉する人間の意欲に取って代わったため、より多くの面接を処理することができました。このようなイノベーションの周辺効果は、面接プロセス中の候補者の最適化と全体的な満足度の向上です。
AmazonのAIを活用したダイバーシティ採用
一方、Amazonは、採用システムにAI技術を適用し、求人広告の言葉の選択肢を増やすことで、技術チームの女性の数を増やしています。さらに、AIは、採用担当者の偏見のために見落とされていた履歴書を採用担当者が見つけるのに役立ちます。同社は、履歴書に女性の履歴書が流出していることを認めていますが、採用担当者とのやり取りは役に立ちません。AI技術は、脳がより多くの情報を処理し、より一貫した決定を下す能力があるため、ある程度、このような漏洩を回避するのに役立つ可能性があります。
結論
AIは受動的な採用戦略を変革し、企業が優秀な人材を特定して引き付ける方法を再定義しました。膨大なデータ管理と検索機能と、膨大な量の情報の中から適格な人材を見つける能力を組み合わせることで、AIが支援するツールにより、企業はより個人的な採用アプローチを作成できます。ヒルトン、IBM、ボーダフォン、アマゾンの例は、AI技術を使用して従業員全体の効率性と平等を促進する方法を示しています。さらに、すべての企業がAIを使用することの意味を理解することが重要です。受動的な採用活動にAIがサポートするテクノロジーの使用を検討している企業は、データの偏り、プライバシー、透明性、テクノロジーへの過度の依存など、蔓延する問題を考慮する必要があります。これらの考慮事項がなければ、AIツールは不適切かつ非倫理的に使用されます。タイムリーかつ継続的な人間の介入により、組織はAIがサポートするソリューションからのみ利益を得ることができます。AIは受動的な採用結果を改善するために重要であり、AIを使用する企業は最終的により多くの機会と採用目標を達成する可能性が高まります。