ユースケースを選ぶ
USE CASE - 人事・採用 / 新卒採用
グループディスカッション選考の工数を約84%削減
ブレイクアウトルームの対話データ取得から発話解析、AIエージェントによる評価標準化、ATS連携まで一気通貫。新卒の大量選考でも、公平な評価基準を保ったまま選考枠を広げられます。
※選考工数 年間120時間→20時間（株式会社Hakuhodo DY ONE 導入事例）
候補者リスト
AI評価済み- A
田中 太郎
2次面接
✓ 評価スコア算出済み - B+
鈴木 花子
1次面接
◎ コーチング提案 - A+
佐藤 健一
最終面接
✓ ATS連携済み
選考中
64名
+12AI評価件数
248件
選考ファネル
採用AIエージェント 稼働中
評価 38 ・ コーチング 15 ・ ATS連携 24
大手上場企業の人事部に導入されています
こんな課題はありませんか？
グループディスカッション選考に選考官が足りない
応募増で、1回のグループディスカッションに選考官1名をアサインするだけでも時間調整が難航。選考枠を用意できず、意欲の高い候補者の機会損失につながる。
面接官による評価のばらつき
面接官ごとに評価基準が異なり、構造化面接の運用が徹底できない。評価シートの基準が属人的で、採用ミスマッチの原因に。
大量応募で選考工数が逼迫
新卒の大量応募に対し、書類選考からグループワーク、面接まで各工程の工数が膨張。採用担当のリソースが追いつかない。
選考を、データで動かす
データの取得・構造化から解析・評価・連携まで、新卒採用の選考プロセスを一気通貫で支援します。
ブレイクアウトルームのデータ取得・構造化
Zoomのブレイクアウトルームごとに対話データを自動で取得・構造化。グループディスカッションに参加した全候補者の様子を、もれなくデータとして残します。
発話解析
グループディスカッション内の候補者の発話内容や発話量を解析。誰がどれだけ議論に貢献したかを客観的に可視化します。
AIエージェントによるグループワーク評価
自社の採用基準を学習したAIエージェントが、グループワークの評価を補助。評価の標準化と大幅な工数削減を両立します。
カスタマイズ可能な評価設計
自社の採用基準に合わせて評価項目を柔軟に設計。既製の評価軸に縛られず、企業ごとに大事にしているポイントを反映できます。
コメント機能
対話データを起点に、チームを横断したディスカッションを実施。評価のすり合わせを非同期で進められます。
ATS連携による選考データの一元管理
選考データを採用管理システム（ATS）に一元連携。二重入力の手間を削減し、選考プロセス全体を可視化します。
大手上場企業の新卒採用に導入
グループディスカッション選考の工数削減と選考枠の拡大を、実際の導入事例でご紹介します。
広告・マーケティング“AIはあくまで、人が本当に向き合うべき部分にリソースを集中するための仕組みとして活用しています。最終的な判断は人が行い、その前段の工程をAIに任せることで、採用プロセス全体をより良くしていく考え方でした。”
IT・SaaS“Zoomのブレイクアウトルーム毎の録画・分析機能は、弊社のグループディスカッション選考の課題を解決し、目標達成に向けて必要不可欠なインフラとなるはずだと確信しました。”
END-TO-END AI AGENTS
対話データ基盤の上で、AIエージェントが採用・人事業務を自動で動かす
対話の取得・構造化・ガバナンスを担う対話データ基盤を中心に、複数のAIエージェントが協調して採用・評価業務を自律的に実行します。
評価スコアリングAIエージェント
面接・GDの対話から評価軸に沿ってスコアリング・統一性を検証
候補者最適化AIエージェント
流入経路・時期から、刺さる打ち手を最適アクションとして提示
歩留まり改善AIエージェント
トップ面接官の型を抽出し、再現・教育して歩留まりを改善
競合インテリジェンスAIエージェント
内定競合・勝ち筋を蓄積データから分析
収集・構造化
対話データ基盤が、面接・面談を自動で収集し、ドメイン別に構造化・ガバナンス。
自律実行
複数のAIエージェントが協調し、評価・最適化・教育といった業務を自律的に実行。
成果
採用・評価の業務がデータドリブンに前進。判断は人が、前段の工程はAIが担う。
主要ツールと連携
グループディスカッションや面接で使う主要なWeb会議ツール、ATSと連携します。
