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AI

執筆者:Hakky AI

採用業務の効率化に成功!SIerが生成AIを活用した実証実験で年間400時間の工数削減を試算

ニュースの要点

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3行まとめ
  • SIerのトランスコスモス・デジタル・テクノロジー(TCDT)が、生成AIを活用した採用業務の実証実験を行い、年間400時間の工数削減を試算した。
  • 実証実験では、大規模言語モデル「GPT-3.5 Turbo」を利用した採用管理システムを構築し、応募書類の要約をAIと人の手で行う2つのフローを導入した。
  • 実証実験の結果、フォーマットの異なる職務経歴書の読み込み時間や採用管理システムへの反映作業時間を削減できることが確認され、TCDTは生成AIの採用業務への有効性を実感している。

ニュース詳細

SIerのトランスコスモス・デジタル・テクノロジー(以下、TCDT)は、生成AIを活用した採用業務の実証実験の結果を発表しました。同社は中途採用において、大規模言語モデル「GPT-3.5 Turbo」を利用した採用管理システムを構築し、作業時間の削減を試みました。実証実験の結果、年間400時間の工数削減が可能であることが試算されました。

TCDTでは、中途採用において応募者ごとに異なる書類の記載形式や募集職種ごとのスキル確認の違いなどが影響し、書類選考に多くの時間を要していました。そこで、生成AIを活用して作業時間の削減が可能かどうかを検証するために、実証実験を行いました。

実証実験では、従来の採用フローを「応募受付」「AIを使った応募書類要約」「人の手による応募書類の確認・採否」「結果の通知」という2つのフローに分けました。具体的には、応募者が登録した履歴書などのデータを自動取得し、テキスト化した後、GPT-3.5 Turboへ入力して要約するシステムを構築しました。その後、要約内容と応募内容を人の手で評価し、評価内容をRPAで採用管理システムに自動入力することで、作業時間の削減を図りました。

実証実験の期間は約1カ月半で、101件の応募書類を対象に行われました。その結果、フォーマットの異なる職務経歴書の読み込み時間や採用管理システムへの反映作業時間を削減できることが確認され、年間で約400時間の工数削減が可能であると結論付けられました。

出典

2025年06月14日に最終更新
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