生成AIの急速な普及により、新卒採用の選考現場では「ESの均質化」「Webテストの不正受験」「AI評価における自己選好バイアス」といった構造的な問題が顕在化しています。本セミナーでは、最新の調査データをもとに採用スクリーニングが機能不全に陥りつつある実態を解き明かすとともに、ESを廃止し「対話で見極める採用」へ転換したロート製薬様の事例、AI時代に求められる「次世代の選考設計」を実現する3つのSTEP、そしてWebテストとAI面接を統合した「Track Assessment」による選考フローの具体策を、株式会社ギブリー 川崎恭平による講演内容としてまとめています。
コンテンツ
- 会社説明
- 株式会社ギブリーについて（会社概要・事業ドメイン・ご支援実績）
- 人事領域で展開するプロダクト・サービス「Track」
- 採用における学生・企業のAI利用状況
- 採用担当者が抱える「3つの違和感」
- 加速する就職活動でのAI利用——27卒の84.9%がAIを活用
- ES：推敲（71.8%）・作成（55.0%）でAIを活用
- Webテスト：学生の45%が何らかの不正行為を実行
- 企業側で進むAI評価の導入と、明らかになった「AIの自己選好バイアス」
- 企業側の対応事例——ロート製薬様「Entry Meet」（ESを廃止し対話で見極める採用へ）
- 選考フローを変えることの難しさ——リソースの限界と評価のバラつき
- AI時代に求められる「次世代の選考設計」とは
- 次世代の選考設計に必要な3つのSTEP（人材の定義／選考フローの一貫性／統合的な評価）
- 採用ツールの個別最適化という現実と、個別最適から全体最適への選考フロー
- Track Assessment（Track Test × Track AI Interview）のご紹介
- 不正受験対策機能・オーダーメイド設計など、Track Test / Track AI Interviewの特徴
- Webテストの内容をもとに”思考の深さ”まで見極める統合価値
- Track Assessmentで可視化できる項目
- 統合レポートサービス「Track AIスクリーニング」
- まとめ
- 採用スクリーニングの「前提」が変わった——時代の変化・設計の原則・Trackでできること