Hakuhodo DY ONEがailead導入、人とAIが協力する新しい採用方式の実現

Hakuhodo DY ONEにおけるaileadの導入

対話データAIプラットフォーム「ailead」を展開する株式会社aileadが、広告業界の大手である株式会社Hakuhodo DY ONEにて導入された事例を詳しく解説します。

導入の背景

Hakuhodo DY ONEは、デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム（DAC）と株式会社アイレップの統合により、3,000名規模の大組織となりました。これに伴い、新卒採用における多数の応募者を効率的に選考する必要がありました。しかし、採用基準のばらつきや評価の属人化が問題となっていました。

具体的には、各部門や面接官によって評価基準が異なり、そのために候補者を統一した基準で評価することが難しかったのです。また、書類選考や面接の各段階での負担が増え、人事部門の業務負担も増大していました。このような課題を解決するため、aileadが導入されました。

ailead導入前の主な課題

1. 採用基準の不均一と評価属人化

採用活動が各部門でばらついている現状において、一貫した判断が難しいことが判明しました。評価基準の統一が必要とされ、候補者の選考にばらつきが生じていました。

2. 増加した選考業務の負荷

新卒採用においては、多くの応募者が集中し、書類選考や面接など各工程に膨大なリソースを必要としました。そのため、選考業務の効率化が求められる中、業務負担が増していったのです。

3. 質とスピードの両立の難しさ

選考プロセスの効率化を図る一方で、採用の質を維持することも重要な課題でした。応募者数が増える中で、質の高い評価を行うための十分な時間を確保することが難しい状況でした。

ailead導入後の成果

1. グループワーク選考の処理能力の向上

aileadにより、グループワークでの評価が飛躍的に向上しました。AIエージェントが議論の流れを解析し、評価データを生成、これにより処理能力は約7倍となり、グループでの選考対応人数が30名から200名へと増加しました。

2. 評価工数の効率化

従来、グループワークの評価に年間約120時間を要していたものが、aileadの導入により約20時間まで削減されました。これにより、評価業務の効率が約6倍に改善されました。

3. 人とAIのハイブリッド評価の確立

AIによる評価データの解析により、選考の客観性が向上しました。しかし、合否の最終判断は人が行うという運用体制を維持し、AIに過度に依存しない仕組みが整いました。これにより、透明性と納得性が同時に確保されました。

まとめ

aileadの導入により、Hakuhodo DY ONEの新卒採用は大きな変革を遂げました。技術と人が協力することで、効率的かつ全体的な質を保った採用プロセスを実現しています。AIと人がそれぞれの役割を果たしながら、今後の採用活動における新しいスタンダードとなることが期待されます。詳細な導入事例は、aileadのウェブサイトで確認できます。