前回の記事ではECの受注・在庫・CSをどこから自動化するかを扱いました。似たような質問は他業種の経営者からもよく伺います。先日は人材派遣会社を経営されている方でした。
「うちは履歴書が1日に200通以上届きます。それを全部目を通すだけで仕事になってしまうのですが、実際に面接まで進むのは一桁です」。その方のオフィスの一角にあるホワイトボードには、マッチングが成立していないポジションが12件、赤いマグネットで貼り出されていました。そのマグネットがもう1ヶ月、位置を変えられずにいるとのことでした。
履歴書マッチングは本当にボトルネックなのか
HR自動化の話を切り出すと、まず最初に出てくるキーワードが履歴書マッチングです。グローバルの統計も同じ方向を指しています。業界レポートによれば、2026年時点でFortune 500企業の97%以上がAIベースのATS(応募者追跡システム)を導入しているとされています。国内でも、サーチファームや大手転職プラットフォームが今年に入り「キャリアマッチングエージェント」を相次いで投入しており、HRCapのGO ACEのようなマッチングプラットフォームは試験運用で平均マッチング率37%を記録したと報告されています。
数字だけ見れば、人材派遣会社が真っ先に手を付けるべき領域は明確に見えます。履歴書スクリーニングです。
ところが現場に一週間ほど一緒に座ってみると、印象が少し変わります。実際に時間を奪っているのは履歴書を読む行為ではありません。その手前 — ポジションの本当の要件をクライアントから引き出す作業と、合格後のオンボーディングです。最初は私たちも「当然マッチングから」と思っていたのですが、いざ中に入ってみると答えは違いました。
実際のマッチングは「キーワード」ではなく「意図」
多くの採用依頼書には「Python 3年以上、AWS経験尚可」といった一文が入っています。これをそのまま履歴書とキーワードマッチングにかけると、候補は50人出てきます。クライアントの担当者に50人をお渡しするわけにはいきません。結局、マッチングは人が再度やり直すことになります。
ここでATS 2.0と呼ばれるセマンティックマッチング技術が意味を持ちます。単純なキーワードではなく、「チームが小さいのでフルスタック志向が必要」あるいは「前任者が1年で辞めたので安定志向の人が優先」といった文脈を読み取る方向です。あるグローバルベンダーは自社ベンチマークで、手動レビュー比3倍のスクリーニング速度と87%の精度を主張していますが、この数字は自社資料なのでそのまま受け取るのは難しいです。ただ、トレンドの方向ははっきりしています。
現場で私たちが検証した自動化ポイントは、むしろこういう領域でした。
- 採用依頼書を受け取った瞬間に、LLMが「確認が必要な曖昧な部分」を要約 — 担当者がクライアントに返信する質問リストに変換
- 履歴書が届いたら一次フィルタリング(資格要件未達)は自動、二次マッチング(カルチャーフィット候補の絞り込み)は人が確認するように分離
- 面接後のフィードバックをテキストで受け取り、次のマッチングの重みとして反映
意外と回収率が高い領域、オンボーディング
人材派遣・HR自動化で最もROIが大きいのは、実はマッチングではなくオンボーディングだ、というのが私たちの観察です。
あるクライアントでは、毎月新規入社者が20〜30名ずつ入っていました。入社初週に記入すべき書類、受けるべき教育、発行すべきアカウントが30種類を超えていました。人事担当者2名が1日の半分をこの業務に費やしていました。最初は「これはRPAで全部終わるな」と思っていたのですが、いざ入ってみると詰まる部分が意外に多かったのです。
備品の発注、セキュリティ教育の日程調整、メンターのマッチングといった部分は、人の介入が絶え間なく必要でした。そこで私たちが組んだのは、RPAではなく「チェックリスト・オーケストレーション」の方でした。入社日が決まると30項目が自動で生成され、各項目の担当者にSlackで自動通知が飛ぶ構造です。人が処理する項目は人が処理する。ただし、トリガーと追跡だけはシステムが引き受けました。
この構造に切り替えたところ、新規入社者1名あたり人が使う時間が約1時間減りました。月30名なら30時間です。「30時間減った」と聞いてもピンと来ないかもしれませんが、人事担当者の残業を2回なくす、という意味でもあります。
業界事例ではSpotifyが類似のソリューションで手動オンボーディング業務を60%以上削減したという報告があります。グローバルビッグテックの数字なので、日本の中小・中堅企業にそのまま当てはまるわけではありません。ただ「ここまでの自動化は可能だ」という上限値として参考になります。
自動化してはいけない領域
正直に言うと、人材派遣・HRで自動化すべきでない領域も明確に存在します。合格通知と不合格通知をチャットボットで自動化した会社を見たことがあります。効率は上がりましたが、候補者の満足度と再応募率が同時に下がりました。人が人に伝えることが意味を持つ瞬間があります。
HR自動化の核心的な判断は、結局「この業務から人が消えると、何が消えるのか」です。人の判断・関係・温かさが価値である仕事であれば、自動化はその人の時間を空ける方向であるべきで、その人を置き換える方向であってはいけません。簡単な問題ではありませんが、始める段階で一度整理しておくことをお勧めします。
では、どこから始めるか
人材派遣・HRを運営されている方に最もよくお伝えする推奨順序は次のとおりです。
第一に、採用依頼書のレビューと一次履歴書フィルタリングをLLMで束ねること。費用対効果が最も大きい領域です。第二に、オンボーディングのチェックリストと通知を自動化すること。RPAではなく、トリガー・追跡中心で。第三に、面接日程の調整とフォローアップのフィードバック収集を自動化すること。マッチングアルゴリズム自体を改善するより、まずこの3つです。
この3領域をまとめるのに通常6〜8週間、月20〜40万円台のPoC規模で可能です。5years+は韓国・日本の中小・中堅企業を対象に、HR・人材派遣領域の自動化PoCを複数回手掛けてきました。最も大きな違いは「どこから手を付けないべきか」を事前に整理してお渡しする点です。無料相談はこちらからご相談いただけます。
次回は物流自動化を扱う予定です。ピックアップ・トラッキング・通関のようにパイプラインが長く、外部システム依存が多い領域。HRとはまた違う自動化設計が必要な場所です。