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Japan’s Top 100 LinkedIn Leaders|XPost Pro運営中 | HR×AIコンサル | 旅行代理店でクルーズ担当🛳️→大手人材紹介エージェント部長→AIumNET CEO| ENFJ(主人公)🕺🏻|パーソナルコーチ|上智11卒|趣味はサウナ♨️サッカー⚽️野球⚾️筋トレ|2児パパ

国家資格キャリアコンサルタント
Joined March 2010
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はじめまして、石神大輔です。
人材紹介エージェントの部長を経て、今は事業開発としてATS(採用管理)やタレントマネジメントのサービスを立ち上げてきました。 マイクロ法人代表として、採用×AIの仕事もしています! 私のスタンスはシンプルです。
・AIはあくまで補助ツール。最後に決めるのは人です! Claude Code・Grok Bot・Museを使い分けて、調べものや下書き、日々の作業はAIに任せています。そのぶん、判断と人と話す時間に集中する。そんな働き方を試しています。 このアカウントで発信していること
・採用AIやAIエージェントで、採用の仕事がどう変わるか
・AIに任せること、人が決めるべきことの線引き
・ATSやタレマネを立ち上げて見えた、現場のリアル
・Claude Code・Grok Bot・Museの実際の使い方
・人事・採用担当が知っておきたいニュース(毎週金曜にまとめて投稿) 人事・採用・HR Techに関わる方や、AIで働き方を変えたい方は、ぜひフォローしてください!!
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AI導入前の採用担当は「書く・探す・調整する」に時間の大半を使っていました。導入後の違いは速度ではなく、判断に使える時間が増えた点です。AIに任せるタスクを明文化するだけで、業務の重心が動きます。
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採用ブランドは「採用ページを磨く」ことではなく、「誰がどんな文脈で自社に触れるか」の設計です。
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多くの採用チームが採用サイトのリニューアルや求人票の文言改善に時間を使います。 それ自体は悪くないのですが、候補者が自社を最初に認識するのは、採用ページではなくSNSの投稿や社員の発言であることがほとんどです。
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「タレントプールが動かない原因」についてnoteを書きました。
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問題はリストの人数ではなく、「次に何をきっかけに声をかけるか」が書かれていないことです。 見送りや辞退のタイミングで、合わなかった理由・条件が変われば合う点・次に声をかけるきっかけの3つを残しておくと、プールは「名簿」から「次の一手の一覧」に変わります。
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おはようございます。内定者フォローは「頻度」より「中身」が大事です。今日は連絡の中に入社後の具体的なイメージ(チームの雰囲気・最初の仕事)を一言添えてみてください。それだけで不安の解消速度が変わります。
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採用KPIのコメント文をClaudeに書かせるとき、プロンプトに「KPIの数値を説明してください」と入れるだけでは、表面的な要約しか出てきません。
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なぜそうなるかというと、コメント文に求められるのは数値の読み上げではなく「この数値が意味する採用上の判断」だからです。
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採用広報の数値が高くても応募の質が低い原因の多くは、訴求している魅力と実際のポジション要件がずれていることです。「面白そう」と引き寄せた人が「想定と違う」と判断する。訴求メッセージを職種・ポジション単位で分けることが先です。
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週次の採用振り返りは、Notionに「止まっている選考フェーズ」だけを一覧化するところから始めるのを勧めます。全体を俯瞰するより、動いていない箇所を先に可視化する方が打ち手が絞れます。止めている理由を言語化することが、来週の優先順位を決める最短の方法です。
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求人票の「不採用にしたい人の特徴」を先に書くと、必須要件が自然に5つまで絞れます。
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採用要件を設計するとき、多くのチームは「欲しいスキル」を並べることから始めます。 結果として要件が10項目を超え、読んだ求職者が「自分には当てはまらない」と判断して離脱する事態を招きます。
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タレントプールは「作って終わり」になりやすく、機能しない状態のまま放置されるケースが多いです。
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候補者を集めた段階で満足してしまい、その後のコミュニケーション設計が抜け落ちているのが主な原因です。 なぜそうなるかというと、タレントプールを「データベース」として捉えているからです。 候補者の情報を蓄積することと、候補者との関係を維持することは、まったく別の行為です。
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候補者への返信は、完璧な文面より速さが信頼になります。待たされた時間は、そのまま会社への印象になります。今日止まっている返信を一通だけ、先に出してみてください。
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不採用通知の文面と返信速度が、候補者の口コミを通じて採用ブランドを形成するため、定型文の一括送信は会社の評判を静かに傷つけます。
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エンジニア採用のスキル評価は、近い将来「何ができるか」より「AIと何を作れるか」に移行します。生成AIが普及するほど単体スキルの希少性は下がり、協働設計力が差になるからです。今の評価シートを「道具として何を使い、何を判断したか」の軸で見直す準備を先に始めてください。
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「AIに面接をさせる」か、「人の面接をAIで強くする」か。 採用のAIは、ここで分かれ始めていると感じます。 私は後者です。質問の抜けや評価のブレはAIに見てもらい、合否を決めるのは人。 AI面接を入れるなら、ツール選びより先に「どこまでをAIに任せるか」の線引きを決めておきたいです。
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「逆質問の答えがぶれる」問題についてnoteを書きました。
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ぶれる原因は面接官の説明力ではなく、「答えの土台」がチームで共有されていないことです。 土台は模範解答集ではなく、事実・幅・答えられないときの返し方の3つだけそろえればよい。
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11/12前後に、採用×AIの発表が続きました。5つまとめます。 ① sonar ATSが小規模向けの「Small Edition」を発表。月2万円から(税抜)の定額です。同社の調査では、従業員300名以下の企業の採用担当は90%が兼務で、47%はATSを使っていませんでした。「初めてのATS」の価格帯が下がってきています。 ② ミイダス「AI採用バディー」に、求人票とスカウト文の自動作成が加わりました。導入は500社超。中小企業に「AI+伴走」をセットで届ける形です。 ③ HERPのAPIが30種類に。APIとAIをつないで、クラシルは年約240〜315時間、kubellは月約200時間の工数を減らしたそうです。 ④ 海外ではEightfoldと韓国Saraminが、候補者探しから日程調整・面接までを続けて進めるAIを出しました。人の判断が要る所は人に戻す設計です。 ⑤ AI面接は「AIに任せる型」と「人の面接官を支える型」に分かれてきました。 ATSの機能や価格よりも「何時間減らせるか」で選ぶ時代になりそうです。作業はAIに任せ、誰を採るかは人が決める。この線引きが大事だと思います。
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おはようございます。面接前に一つだけ、「この人が入社後に最初につまずくとしたら何か」を想定してみてください。合否判断より先にそこを掘れると、候補者の本質が見えます。
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AI生成のサマリーや調査記事を採用判断の「根拠」に使うのは、ソースの品質を確認しないまま進めると判断精度を下げるリスクがあります。
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AIが要約した市場レポートや競合他社の採用動向記事は、一見整っていますが、元データの収集時期・対象・方法論が不明なまま結論だけが流通するケースが多いです。 採用の意思決定は「誰を採るか」という不可逆性の高い判断のため、根拠の質が最終的なミスマッチ率に直結します。
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金庫収納は芝居だと私は読む。
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乃木がジュースの異変を察知しながら飲み干した以上、偽装と見るのが自然だ。 【VIVANT考察 × AI討論】金庫収納は薫への芝居か、乃木は本当に眠らされたのか ClaudeとGrokに議論させたら、真っ二つに割れました。 Claude派: 匂いを嗅いでなお飲み干した行動は偽装睡眠を示唆する。
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週末前の木曜夜こそ、ATSの選考ステータスを更新し、週明けに動けない候補者を出さない整理をする時間です。金曜に持ち越した「返答待ち」は週明けに熱量が落ちます。今夜15分でパイプラインを締めてください。
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