ゆあさ＠ AIで採用チームをつくる｜フェアパス

AIで採用を仕組み化する人｜bgrassでフェアパス事業責任者｜人材・採用領域11年｜導入1ヶ月で採用工数1/3削減の実例あり｜経営者のAI×組織づくりに壁打ちから伴走｜人事トップが集まるコミュニティ「焔」共同運営｜相談はDM/公式LINEへ

[ゆあさ＠ AIで採用チームをつくる｜フェアパス @yuasa_saiyoAI]

note書きました。

フェアパスを採用現場で使ってもらう中で、「今のオペレーション担当と変わらない動きができてます」と言ってもらうことがあります。

代替できた、という意味では合格。
でも最近考えているのは、その先です。

人の仕事をAIが代替した先に、AIだからこそ生まれる価値って何だろう。

RPO時代、自分が現場に入って最初にやっていたのは��数字を揃えること」でした。面接官ごとの通過率、チャネルごとの歩留まり、言語化されていない判断基準。数字を揃えて初めて、改善すべき場所が見えてくる。

今は、この現状把握や仮説立てをAIにかなり渡せる。ClaudeとMCP/APIを組み合わせれば、データを集めて渡すところまで減らしていけます。

個人的には、AIの価値は「何件代替できるか」だけじゃなく、数週間、数ヶ月かかっていた改善のスタートラインに、初日から立てることなんじゃないかと思っています。

RPO時代の経験と、今フェアパスを現場に入れて感じていることを書きました👇
https://t.co/wxsDElQJCA

[ゆあさ＠ AIで採用チームをつくる｜フェアパス @yuasa_saiyoAI]

おっしゃる通りすぎますね笑

営業日が減る分、仕込みの期間だと捉えて、新しい施策の準備や日々のDoで散らばったものの整理に充てます🙇

[小澤隆生（おざーん�� @ozarnozarn]

5連休か。しっかり休むべきと思いつつ、営業日が減るなあ。。。というのはスタートアップ経営者の多くが思ってしまう感情かもね

[だむは@フェアパス @damuha_]

月1000件弱の応募や100件超の面接を少人数で回す急成長期では、締め切りのある日々の処理に追われ、採用の改善が後回しになる構造的な限界が生じます。フェアパスは、実務を止めずに回すオペレーションAIと、選考データから要件ズレや求人票案・レポートを自動作成する改善AIの二層構造で組織に入ります。改善のための時間を特別に作らなくても、日々の選考を進めるだけで採用PDCAが自動で回り続け、ミスマッチな面接が削ぎ落とされていく変化について書きました▼
https://t.co/QgcRfvpL2V

[ゆあさ＠ AIで採用チームをつくる｜フェアパス @yuasa_saiyoAI]

昨日、代表を含む全メ���バーで事業ピッチ会をやりました。

導入企業も少しずつ増えてきて、日々いろんな施策を並行して動かしている中だからこそ、一度立ち返って「自分の領域から見えるフェアパス」をそれぞれがピッチする、という会。

一番嬉しかったのは、「市場をどう取りに行くか」というディスカッションを、全員でできたこと。

ここから、もう一段組織が強くなる。そんな手応えを感じた1日でした。

[ゆあさ＠ AIで採用チームをつくる｜フェアパス @yuasa_saiyoAI]

ありがとうございます！

採用は、どうしてもROIとの紐づけが難しく、生産性向上への投資が後回しになりやすい領域だと感じています。

だからこそ、採用業務をAIで効率化するだけでなく、「どれだけ工数・コストを削減でき、採用成果につながったのか」まで可視化できる状態を、弊社のプロダクトで実現していきたいと思っています！

[だむは@フェアパス @damuha_]

求人50本以上・月500〜1000応募を動かす採用現場では、選考が進むにつれて現場の求める基準が変わっていっても、件数が多いため手動で全求人の要件見直しや求人票更新まで手が回らず、優先度の低い求人はズレたまま放置されがちです。フェアパスなら、選考を進めるだけで実際の面接データから要件のズレをAIが自動検知し、現在の求人票と比較できる改訂案まで自動生成・自動更新されます。求人50本すべての求人が常に最新化し、ミスマッチな面接を減らして本当に欲しい候補者が集まる仕組みについて書きました！▼
https://t.co/DGya0vTa9E

[ゆあさ＠ AIで採用チームをつくる｜フェアパス @yuasa_saiyoAI]

https://t.co/B2X6ipzywF

[ゆあさ＠ AIで採用チームをつくる｜フェアパス @yuasa_saiyoAI]

採用AIは「便利そう」で終わるのではなく、実際にどれだけ業務を減らし、採用成果につなげられるかが重要。

SPEED EFFECT様では、応募数が約3倍に増える中でも、採用オペレーションを1日20分程度まで圧縮できる状態を一緒につくることができました！

フェアパスが目指しているのは、採用担当者を少し楽にするAIツールではなく、AIエージェントが実務を担うことを前提に採用組織そのものを組み替えること。

かなり早い段階から一緒に試行錯誤いただいたからこそ生まれた事例です。ぜひ読んでいただきたいです！

[だむは@フェアパス @damuha_]

📣フェアパス導入事例リリース

株式会社SPEED EFFECT（旧BPX）様に「フェアパス」を導入していただきました！かなり早い段階で導入いただき、一緒に作り上げていただきました🥹 その結果AIエージェントはROIが出にくい、見えにくいと言われている中、特に難しい採用領域でしっかりバリューを発揮することができたと思います。

���入インタビューとプレスリリースも出してるのでぜひ読んでください！
https://t.co/jytMRFESXG

[だむは@フェアパス @damuha_]

📒フェアパス導入インタビュー

株式会社SPEED EFFECTさんの導入インタビューも公開しました！応募者数は3倍、オペレー��ョンは1日20分に、オペレーター専任がいる体制からフェアパスがオペレーターを担うチーム体制にアップデート。

一緒に作り上げていただきました。本当にありがとうございます！
https://t.co/RvKFQ2RPiP

[Aiko Watanabe @aiko_josanshes]

シリーズAで4億円の資金調達を実施しました！
前回の調達から1年半、 産後ケアのあるべき姿や助産師の持つ価値の最大化について考え続けた結果辿り着いたのは、社会の仕組みをもっとアップデートしていきたいという想いです。
そこに共感いただき、こうして心強い皆様からのサポートに恵まれました。

[だむは@フェアパス @damuha_]

採用は判断の重さ、候補者体験への影響、企業固有の情報量が大きいため、“AIに渡しにくい領域”。そこでフェア���スは、「RPOのように動く専門AIチーム」として、採用オペレーションAIがチームに指示を出し、役割ごとに分かれたAIが自律駆動します。そのため、単一ツールではなく、RPOのように、状況や文脈に沿ったイレギュラーな日程調整、面接官変更、社内のメンバーを巻き込んだ動きをするところまで実行します。人間のように動くのに、24時間365日稼働するため、候補者にきちんと向き合い、欲しい人��をとりにがさない採用ができます。そんな採用オペレーションAIエージェントの仕組みをまとめました▼
https://t.co/a2V9bQvMTg

[だむは@フェアパス @damuha_]

月応募200件の中途採用に対応する時、AI時代は専任リクルーター1〜2名 ＋ AI採用チームだけで足ります。今の採用体制にツールやRPOを入れても手が離れない本質は、外に出せるのが作業だけで「判断」が手元に残ってしまうから。チャット一言でAIマネージャーがタスクを自律駆動させることで、少人数で回る仕組みをまとめました▼
https://t.co/vsYEfhk0mX

[だむは@フェアパス @damuha_]

まさに「フェアパス」という採用AIエージェントを基盤に業務フローの整理をし、顧客の隣に座り、その場で改善していく、を���速に回しています。Palantir社のFDEモデルに近いかなと自負しておりますので、リアルなお話しできればと思ってます！

[だむは@フェアパス @damuha_]

さっきの動画のように、フェアパスはチャット画面だけ見ると1つのAIと会話しているように見えますが、裏側では、日程調整、評価整理、採用改善などの役割を持った複数のAIが、1つの自律したチームとして同時に動いています！AIと組織として働く姿や、画面からは見えない裏側の動きを可視化しました▼
https://t.co/ni8Nz5kzHY

[だむは@フェアパス @damuha_]

AIエージェントは人件費の代替になっていくのは最近では当たり前の認識になっていますが、実際に採用AIエージェントを事業で進める中でどこの市場でどう予算を取るか、どう変えていくかで結構試行錯誤して答えが見えてきたので、整理してみました！ぜひ読んでください！
https://t.co/xy46104rZO

[だむは@フェアパス @damuha_]

AIエージェントの内製化に対して思ってること。完全にポジショントークです！(note抜粋)AIエージェントでAIに業務を担ってもらう環境を内製化ができる企業はどんどんしていけば良���のかなと思っています。AI時代、作れないものはほとんどありません。ただ、AIエージェントが「人と変わらず動く」状態を担保し続けるには、既存システム以上に運用保守とチューニングが重要です。モデルや業務フローは変わり続けますし、想定外のケースも必ず出てきます。そのたびに評価データセットを更新し、品質を見続ける必要があります。だからこそ、内製できるかどうかではなく、そこを自社で持ち続けることが本当に自社の事業を進める上で、競争優位になるのかを考えるべきだと思っています。

作るコストは大きく下がりましたが、本番で安定して動かし続ける難しさまでなくなったわけではありません。自社固有の強みになる部分は内製し、共通業務はその領域を専門に運用し続けるサービスに任せる。これからは、そういう棲み分けが自然になっていくの��はないかと思っています。

[ゆあさ＠ AIで採用チームをつくる｜フェアパス @yuasa_saiyoAI]

@sayaka__yy 試したい！

[だむは@フェアパス @damuha_]

中途採用は、候補者の背景も転職のタイミングも一人ひとり違います。だからこそ、本来は「丁寧なコミュニケーション」が絶対に欠かせません。 でも応募が増えてくると、スピードを追うために対応を画一的に流し���しまったり、紹介会社へのフィードバックが定型文になってしまいがちです。人を増やすか、汎用AIを部分的に使うだけでは、一連のプロセスは繋がりません。日程調整から個別対応、紹介会社へのフィードバックまでを共通の基準で繋ぐ「採用AIエージェントOS」により、丁寧さとスピードを気合いに依存せず両立する仕組みについてnoteに書きました！▼
https://t.co/89v8e5yrgU

[ゆあさ＠ AIで採用チームをつくる｜フェアパス @yuasa_saiyoAI]

フリーランス→正社員でワークする人はフリーランスでもやっていける人。

一方で、案件がなくなったことをきっかけに正社員へ戻る場合、受け入れる企業側の判断はかなり難しい。

採用側で多くの候補者を見てきた経験からも、フリーランス期間が長くなればなるほど、企業はむしろシビアに見ている。

「フリーランスを経験したから、正社員に戻れば以前と同等、あるいはそれ以上のポジションに就ける」と考えているなら、少し違う。

企業が評価するのは、フリーランス期間に何を経験し、どんな価値を出し、それを組織の中でどう再現できるか。

だから正社員に戻るなら、「元のキャリアに戻る」という感覚ではなく、ある意味ではキャリアをもう一度つくり直すくらいの気持ちで、ネクストキャリアを考えたほうがいいと思う。

[日本経済新聞 電子版（日経電子版） @nikkei]

フリーランスから正社員へ、AI台頭で回帰
https://t.co/yYZUWIaA2S

「募集案件が体感で3年前の3分の1になった」。神奈川県の男性はフリーランスのエンジニアに転身後、収入が300万円アップ。ただ、携わった案件を終えて次の仕事を探したものの、見つかりませんでした。

[だむは@フェアパス @damuha_]

面接の文字起こしはできているけれど、それを採用改善のデータとして活かすのは意外と難しい。その理由は、記録と選考の実がバラバラの場所にあり、わざわざ探しに行く手間があるからです。フェアパスのAI面接議事録は、最初から候補者情報や選考フェーズに自動で紐づき、 次の面接官への申し送りや、紹介会社への具体的なフィードバックなど、次のアクションに自然と繋がります。それによって記録をただ残すから、採用の母集団を変えます。面接議事録のできることと母集団を変える仕組みについてnoteに書きました▼
https://t.co/oPQD9DSApD

[ゆあさ＠ AIで採用チームをつくる｜フェアパス @yuasa_saiyoAI]

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