社内業務改善のAI企画、実物で全部見せます ― うちの採用を4ステップでなぞる

ここまでの4回で、考え方の話をしてきました。企画は最初の一文で決まるという話。AIの捏造は自然に溶け込んでいるという話。だから制限ではなく、スタンスと仕組みを設計するのだという話。そして、その根底にDXという土台がいるという話。

今回からは実物です。うちが今やっている採用のAI化を、社内業務改善の企画の型（現状分析 → 課題設定 → 企画骨子 → 企画詳細化）の4ステップに沿って、最初から最後まで並べます。きれいに整えた成功事例ではなく、順番に何を考えて何を作ったかの記録として読んでください。

先に全体像を一枚で示すと、こうなります。

ステップ	問い	成果物
1. 現状分析	今、何がどう回っているか	業務の流れと、判断が入る箇所の一覧
2. 課題設定	本当に解くべきことは何か	解くべき問題を書いた一文
3. 企画骨子	誰の何がどう変わるか	変化を一枚で説明できる骨子
4. 企画詳細化	何を使い、誰が担い、どこで線を引くか	データ・体制・AIと人の線引き

各ステップで「成果物が何か」を決めておくのがポイントです。成果物が決まっていないステップは、いつまでも終わらないので。

ステップ1：現状分析 ― 「欠員が出てから慌てて募集」という構造

まず、うちの採用がどう回っていたかです。多くの中小企業と同じで、欠員が出たときだけ募集する方式でした。

この方式の問題は、募集のタイミングを人が抜けるタイミングに支配されることです。急いでいるから、応募が少なくても「この中から選ぶしかない」となる。つまり構造的に、妥協で選ぶことが組み込まれている。しかも判断材料は応募書類と面接だけ。書類は自己申告で、面接は準備ができる。第1回で書いたとおり、見誤る条件が揃っています。

現状分析でやることは、この流れを書き出して、人の判断が入る箇所に印をつけることです。うちの場合、「募集を開始する判断」「書類で絞る判断」「面接で見極める判断」の3箇所。そして3つとも、判断の根拠が薄いか、時間の圧力で歪む構造になっていました。

成果物は立派な資料でなくていい。業務の流れと、判断箇所の一覧。A4一枚で足ります。

ステップ2：課題設定 ― 解くべきことを一文にする

現状分析から出てくる困りごとは、たくさんあります。募集が遅い、応募が少ない、書類を読む時間がない、面接の精度が低い。全部をAIで解決、とやると企画は必ず失敗します。

うちが選んだ一文はこれです。

「急いで妥協で選ぶ構造をやめ、常に候補者がいる状態で、見誤りを減らして選べるようにする」

前半が構造の話（常時採用への転換）、後半が精度の話（見誤りの低減）。逆に、捨てた課題もあります。書類を読む時間の削減は、課題にしませんでした。工数はここでは本丸ではない。この判断の理由は次回（効果の測り方）で詳しく書きます。

課題設定の成果物は、この一文だけです。ただしこの一文に、やること・やらないことの判断が全部詰まっています。

ステップ3：企画骨子 ― 誰の何がどう変わるか

骨子は「何を作るか」ではなく「誰の何が変わるか」から書きます。うちの場合はこうです。

会社：欠員が出てから慌てる → 常時採用・常時募集。常に応募が入り、常にスクリーニングされている状態に変わる
選考する側：書類と面接という薄い材料で決める → 評価テストの回答という濃い材料が加わり、AIの分析と書類との突き合わせで、人物像を立体的に見てから会える
応募者：面接一発の印象勝負 → 実務に近い形で力を見せる機会がある

これを実装に落とすと、3つの部品になります。

順番が大事です。AIが登場するのは3番目だけ。1と2はAIの外側の設計で、ここを飛ばして3だけ入れても何も起きません。第1回で書いた「企画の本体はAIより手前にある」の実例です。

ちなみに1の求人サイトは、採用マーケティングの先行事例を参考に、構成を決めてから1日で立ち上げました。以前なら制作会社に発注して数週間の話です。作ること自体はもう障壁ではない。この「作る力の変化」は、シリーズ後半（ダッシュボード内製の回）で正面から書きます。

ステップ4：企画詳細化 ― データ・体制・そして線引き

詳細化で決めるのは3つです。

データ：AIに何を読ませるか。うちの場合は、評価テストの回答（自由記述）と応募書類（自己申告）。この2つを突き合わせると、書いてあることと、やっていることのズレが見えます。実際にあった例では、書類に「AIの出力は自分で振り返り、責任を持って対応している」と書いた応募者が、テストではAIのハルシネーションをそのままコピペして提出してきました。書類だけなら通っていたかもしれない。突き合わせだからこそ見えた矛盾です。

体制：誰が回すか。応募が増えると、テストの案内・採点・連絡がボトルネックになります。実際うちも、稼働後に応募が急に増えて（直近では8月10日からの2週間ほどで32件、月100件のペース）、処理が詰まりました。ここは自動化ワークフローに落とし込み、定期的に業務を切り出して一般化することで解消し続けています。運用は作って終わりではなく、詰まりを見つけて流す繰り返しです。

線引き：どこまでAIに任せるか。うちの線は、前回書いたとおりです。