書類選考
書類選考AIの設定ガイド
評価モデルの構築から運用、精度向上までの手順を解説します。
1. 評価モデルを構築する
書類選考AIの精度は評価モデルの質で決まります。求人要件を入力すると、AIが評価項目のたたき台を自動提案します。
- 求人情報（職種名・必須スキル・歓迎スキル）を入力
- AIが評価項目を大項目・小項目で自動生成
- 過去の合格/不合格サンプル（各10〜20件）をアップロード
- AIが貴社の評価傾向を学習し、モデルを構築
サンプル数が多いほどモデルの精度は向上しますが、20件程度で十分実用的なモデルが構築できます。
2. 評価項目を調整する
AIが提案した評価項目は自由に編集できます。Must/Want/NGの分類を設定することで、より実態に即した評価になります。
- 各評価項目の重み付けを調整（Must / Want / NG）
- 職種固有の評価観点があれば追加
- 不要な項目は非表示にして簡素化
- テスト選考で結果を確認し、微調整
最初は最小限の項目で始めて、運用しながら追加・調整するのが効果的です。
3. AIスコアの読み方
AIは各候補者に対して総合スコアと項目別スコアを算出します。スコアはあくまで判断材料であり、最終判断は人が行います。
- 総合スコア：求人要件とのマッチ度を0-100で表示
- 項目別スコア：各評価項目ごとの適合度を確認
- 強み/懸念点：AIが自動抽出したポイントを確認
- 面接質問案：候補者ごとに確認すべき質問リストを活用
スコアの絶対値よりも、候補者間の相対比較に活用するのがおすすめです。
4. フィードバックで精度を向上させる
実際の選考結果をフィードバックすることで、AIモデルが継続的に改善されます。
- 選考結果（合格/不合格）をシステムに反映
- AIの評価と人の判断が異なった場合、理由を記録
- 定期的にモデルの精度を確認（ダッシュボードで可視化）
- 必要に応じて評価項目や重み付けを再調整
導入初期の2週間は特に積極的にフィードバックを返すことで、モデルの精度が大幅に向上します。