採用担当者の多くが抱える悩みは、「多くの応募書類を限られた時間で、公平かつ説明できる形で確認すること」です。

通常の業務をこなしながら大量の履歴書をチェックし公平な評価を行い続けることは、非常に困難です。従来のAIツールも、単純なキーワードマッチングに留まり、本当に知りたい「この人は実際どうなのか」という質問には答えてくれませんでした。

2025年に発表された最新研究では、採用担当者の「書類選考の悩み」を解決する画期的なAI手法が登場しました。この新しいシステムは「抽出・評価・要約・スコア整形」という4つのステップで、普段行っている評価プロセスを忠実に再現します。さらに根拠が明確で、なぜその評価になったのかを簡単に説明できるのです。

今回は、この仕組みを紐解き、人事担当者の業務に与えるメリットや懸念点について解説していきます。

AIがこなす4つのステップ――まずは全体像を押さえる

AI履歴書スクリーニングは、一見すると複雑な技術に思えるかもしれませんが、実際には明確に分けられた工程の組み合わせです。研究で提案された仕組みでは、次の4ステップに分かれており、それぞれが人事担当者の具体的な作業に対応しています。

ここでは、それぞれの役割を日常業務に例えながら説明します。

情報を抜き出す

イメージ：書類の“必要な欄”だけ蛍光ペンでマークする作業

AIが履歴書から「職務経験」「スキル」「学歴」など採用判断に使う項目だけを拾い上げ、Excelの行に並べるイメージです。形式がバラバラな履歴書でも、文脈を読んで抜け漏れを補う点が従来のキーワード抽出と大きく異なります。

合格ラインに照らして点数をつける

イメージ：チェックリストに○×を付けて合計点を出す

抽出された項目を、職種やレベルごとの評価基準と照らし合わせてスコア化します。研究では外部資料（求人票、社内基準など）をその場で取り込み、毎回基準を“差し替え”られる仕組みになっています。

要点を一枚にまとめる

イメージ：長い履歴書を「強み」「懸念点」だけ箇条書きにする

複数のAIがディスカッションし、「この候補者は営業経験10年で新規開拓に強いが、マネジメント経験は浅め」といった短いフィードバックを生成します。これにより担当者は“読むべきポイント”にすぐアクセスできます。

スコアを整える

イメージ：点数を同じフォーマットで一覧表にそろえる

最終的な数値を統一フォーマットに並べ替え、ATSや社内シートに貼り付けられる形に整形します。比較・検索・レポート作成が一気に楽になるステップです。

ここまでのポイント

1. やることは従来の人手作業と同じ
   ─ 抜き出す → 見比べる → 要約する → 数値化する、の順番は人手作業と変わりません。

2. 従来のAIスクリーニングとの違いは“自動化と透明性”
   ─ 各ステップが分かれているため、どの情報がどう評価に効いたか後追い確認できます。

3. 評価基準は差し替え可能
   ─ 新しい職種や部署が増えても、外部データを追加するだけで運用を続けられます。

次章では、このような最先端の研究からわかる「人事視点でのメリットや懸念点」について解説していきます。

人事視点でのメリットと懸念とは

AIを使った履歴書スクリーニングには、人事の仕事を軽くする手応えがいくつもあります。まず、AIが抽出・評価・要約を自動で回すことで大量応募でも一次選考が一気に確認でき、研究では「従来より判断スピードが向上した」と報告されています。

そのうえ、人間の評価とほぼ同じ精度を保ちながら数値を出せるため、合否理由を説明しやすくなります。さらに、評価プロセスがエージェントごとに分かれて可視化されているので、どの情報が点数に効いたかを後から追跡でき、担当者間のばらつきを抑えられます。

一方で懸念点もあります。まず、自社で「どの項目を重視するか」を言語化しないとAIの判断がぶれやすく、基準づくりの手間は依然として人事の役割です。また、学習データの偏りや不十分な基準は差別を再生産する恐れがあり、研究でもバイアス監視の継続が必須と強調されています。

最後に、AIの結果をうのみにせず、人間が最終判断者としてレビューする体制を残すことでリスクを抑えられます。

まとめ：AIスクリーニングで“時間”と“説明力”を両立する一歩

最新研究が示した4ステップに分けてAIを活用する方法は、書類選考にかかる時間を圧縮しながら評価根拠を可視化できる点で、従来のツールとは異なり、より実用的なツールへと進化しています。今回紹介した4ステップの流れは、人間が行ってきた作業をそのまま自動化した形に近く、担当者がプロセスを追いかけられる仕組みになっています。

ただし、AIに任せるほど評価基準の明確化とバイアス監視の重要度は増し、「人事が最終判断を下す」役割は変わりません。まずは自社で重視するスキルや経験を言語化し、小規模な職種からパイロット導入して精度と運用負荷を測ることが必要になります。

研究が示唆する未来は、AIが選考初期の標準ツールとなり、人事が候補者との対話や最終判断により多くの時間を割ける世界です。

その一歩として、自社の評価フローを棚卸しし、今回の4 ステップをどう組み込めるかを検討してみてください。AIと人の役割分担を見直すことで、採用体験をよりスムーズかつ公平なものへと更新できるのではないでしょうか。