リクルート総合情報

採用の世界ではこれまで、「採用＝選別」「不採用＝終了」という構図が長く続いてきました。 しかし今、時代は大きく変わりつつあります。 企業と人材が一度きりの関係で終わらず、再びつながり直す仕組み――それがキャリア循環モデルです。 このモデルを最...

AIが採用に関わる時代。履歴書の自動解析、面接スコアリング、離職率の予測――多くの企業でAIが候補者の選定に使われ始めている。 だが、そのアルゴリズムは本当に公平なのか？どのように検証され、どのように更新されているのか？ この問いに答えるために...

これまでの採用活動は「応募を待つ」受け身の姿勢が主流でした。 しかし、近年ではマーケティングの考え方を取り入れ、候補者を顧客のように分析・アプローチする 「採用マーケティングDX」が注目を集めています。 さらに、キャリアリレー（企業が10人の不...

企業が抱える最大の課題は「人材データの分断」である。採用データはATS（採用管理システム）に、評価データは人事システムに、育成データは研修ツールに散らばっている。これでは、経営は人の“全体像”を把握できない。 この課題を解決し、人事データを経...

近年、採用業務の効率化・高度化を実現する手段として、AI（人工知能）の導入が急速に進んでいます。 応募者対応やスクリーニング、面接評価、データ分析など、これまで人の手で行っていた作業をAIが担う時代が到来しました。 さらに、キャリアリレー（企...

企業が人を採るとき、そこには膨大な情報が生まれる。履歴書、面接での言葉、評価シート、入社後の成果――しかし、その多くは採用が終わると同時に閉じてしまう。データは静かに眠り、人は記憶の中に残るだけ。 この構造を変えるのが「データ駆動人材マネジ...

採用活動で蓄積される候補者データは、放置するとすぐに古くなり、使われなくなってしまいます。 しかし、もしこのデータが自動で更新され、常に最新の状態を保てるとしたらどうでしょうか？ それを実現するのが「タレントプール自動更新」という考え方で...

これまでの採用活動では、応募から内定に至らなかった候補者のデータは「使い捨て」になりがちでした。 しかし、デジタル化と採用DXの進展により、企業が保有する人材データを“循環”させて新たな価値を生み出す動きが始まっています。 それが「採用データ...

採用は「一度きりの判断」ではなくなった。AIによるデータ解析と、採用後も続く候補者データの循環によって、採用活動は戦略的に再設計されつつある。この変化を体系化したのが「AI採用シナリオ設計フレーム」である。特に、不採用データを次の機会につな...

近年、採用担当者の業務負担が増加し、「応募対応や日程調整に追われて戦略を考える時間がない」という課題が多く聞かれます。 こうした課題を解決し、効率的かつ戦略的な採用活動を実現するために注目されているのが採用自動化です。 採用自動化とは、AI...