就活生の84.9%・中途を含む求職者の67.7%がAIで応募書類を整える2026年、AIで書かれた志望動機・職務経歴書を書類だけで見抜く方法はありません。本記事は「見抜く」発想を手放し、書類は事実確認、面接は書類にないことと即興、ワークサンプルテストはAI込みの実演へと役割を組み替え、「AIとの分担」を採点項目にする選考設計を、HeaRが自社選考で実装した採点表つきで解説します。（2026年9月公開）
結論から言うと、書類だけで「AIで書かれたかどうか」を見抜くことは、2026年時点では現実的ではありません。就職活動でAIを使った学生は84.9%（マイナビ社・2027年卒調査）、中途を含む求職者でも67.7%（CINC社・2026年）で、AI検出ツールはOpenAI社自身が精度不足を理由に提供を止めています。見抜けるのは「AIを使ったか」ではなく「書かれていることが事実か」です。
この記事は前半で「見抜けない」と言い切る根拠を統計で示し、後半で候補者がAIを使う前提に立った選考の設計を扱います。書類の役割を事実確認に絞り、面接とワークサンプルテストへ比重を移し、「AIとの分担」そのものを評価項目にする。HeaRが2026年から取り入れたワークサンプルテストを、採点表まで含めて公開します。企業側がAIで書類を審査する話はAI書類選考とは？、候補者への告知と法律はAI採用は違法になるのか？で扱っているので、本記事は「候補者側のAI利用」に絞ります。
まず、書類から分かることと分からないことを切り分けます。
| 書類から分かること | 書類からは分からないこと |
|---|---|
| ・在籍した会社・期間・役職などの事実 ・数字の出所が書かれているか ・応募先について具体的に書いているか（社名を入れ替えても成立する文章になっていないか） ・事実同士のつじつま（期間と実績、役職と権限） |
・AIを使ったかどうか ・文章を本人がどこまで考えたか ・書かれた実績を本人がどう出したか ・面接で同じ内容を自分の言葉で話せるか |
マイナビ社のキャリアリサーチLabが2026年4月に行った2027年卒の調査では、就職活動でAIを利用したことのある学生は84.9%でした。用途は「ESの推敲」が71.8%で最多、「面接対策」が38.4%と前年から大きく伸びています。同じ調査の2026年卒版では就活での利用率が66.6%、ES作成が40.8%だったので、1年で「推敲だけでなく面接の準備にも使う」段階へ進んだことになります。
中途採用も例外ではありません。CINC社が2026年5月に行った求職者調査（1,296人）では、就職・転職活動で生成AIを利用した人は67.7%で、新卒層77.8%に対して中途層も60.2%でした。用途の最多は「ES・職務経歴書の作成／添削」の50.1%です。パーソルキャリア社のdoda調査は2024年8月時点で転職活動での活用率34.8%だったので、2年で倍近くに増えた計算になります。
「使っていない候補者」を前提にした選考は、もう成り立ちません。HR総研と就活会議社の2027年卒6月調査（346人）では、生成AIを利用していない学生は3%でした。なお調査によって数値は大きく異なります。リクルート社の就職白書2025では2025年卒の就活での使用率は34.5%で、これは質問の設計と調査時期の違いによるものです。どの調査を見ても、増加傾向は同じです。
「AIチェッカーにかければ分かる」という期待は、提供元によって否定されています。OpenAI社は2023年1月に公開した文章の判別ツールを、同年7月20日に精度の低さを理由に停止しました。日本語は英語より判定の材料が少なく、本人が推敲した文章をAI生成と誤判定する可能性も残ります。
誤判定の怖さは「AIを使った人を通してしまう」ことではなく、「自分で書いた人を落としてしまう」ことにあります。検出ツールの結果を合否に使うと、根拠を候補者に説明できません。書類選考で機械的な判定を使うなら、対象は「AIの痕跡」ではなく「事実の整合」であるべきです。
人事の現場で語られる「AI職務経歴書を見破った」という話をよく読むと、見抜かれたのはAI利用ではなく、事実のうそです。ITmediaで人事コンサルタントの村上ゆかり氏が挙げた例は、会社に存在しない「コンサルタント」という職種が経歴書に現れたケースでした。AIが入力の穴を確率的に埋めた結果であり、本人が気づかずに提出したものです。
つまり書類選考で見るべきは「AIらしい文章か」ではなく、「書かれた事実は本当か」「数字の出所はあるか」「役職と権限は整合するか」の3点に絞られます。この切り分けが、後半の設計の出発点です。
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見抜く発想を手放したほうがよい理由は3つあります。犯人探しは候補者体験を壊すこと、AIを使う人を落とすことは仕事でAIを使える人を落とすこと、そして見抜こうとする面接は尋問になることです。ロート製薬社が2027年4月入社の新卒採用でES選考を廃止したのも、AIを禁じるためではなく、対話を入口に置き直すためでした。
1つ目は候補者体験です。TalentX社のAIネイティブ採用調査2026では、選考でのAI活用に対する候補者の懸念の上位は「自分の熱意や個性が伝わらない」42.5%で、最も求めているのは「自分を深く理解した対話」40.1%でした。企業側がAIの痕跡を探す姿勢は、候補者から見れば「自分ではなく文章を疑われている」体験です。
2つ目は採用したい人物像との矛盾です。doda調査では、候補者が転職活動で生成AIを使って職務経歴書を作ることについて、企業の36.0%が「どのような活用方法でもよい」、52.4%が「本人に合わせて調整するならよい」と答え、合わせて約9割が肯定的でした。入社後にAIを使いこなしてほしいなら、AIを使った候補者を書類で落とす選考は自社の要件と食い違います。
3つ目は面接の質です。「本当に自分で書いたのか」を確かめる面接は問い詰めになりやすく、候補者は心を閉じます。HR総研の調査では、ESの生成AI活用は「自作のブラッシュアップ」が最多で、8割近くの学生が企業の深掘り質問に明確に答えられたという結果でした。見抜く質問ではなく、その人の判断と経験を聞く質問に切り替えるほうが、同じ時間で多くの情報が取れます。
ロート製薬社の2025年12月15日の発表は、書類やAI面接での初期選考が一般化する中で「学生一人ひとりの個性を十分に捉えきれない」ことを課題に挙げ、人事担当者との15分の対話を選考の第一ステップに置き直すものでした。朝日新聞の取材に同社の担当者は「AIの活用は否定しないが、個性が見えづらい内容のエントリーシートも多く、対面で話すことの価値を重視した」と答えています。書類を捨てるのではなく、書類に担わせていた役割を対話に移した、と読むのが正確です。
組み替えの原則は「書類は事実の確認、面接は書類に書いていないことと、その場で考えて話す力、ワークサンプルテストはAIを使った上での成果と判断力」です。従来は書類で文章力と志望度を測り、面接で確認していました。AIが文章を整える前提では、文章力と志望度の表現は書類から測れないため、その役割を面接とワークサンプルテストに移し、配点も動かします。
| 選考段階 | 従来の役割 | 候補者がAIを使う前提での役割 | 見るもの | 見ないもの | 候補者のAI利用 |
|---|---|---|---|---|---|
| 書類選考 | ・文章力 ・志望度 ・経歴の足切り |
・経歴が事実かを確かめる ・面接で確かめたい点に目星をつける |
・経歴の事実と、事実同士のつじつま ・数字の出所 ・応募先について具体的に書いているか |
・文章のうまさ ・熱意の表現 ・AIの痕跡 |
歓迎する（整理・推敲は仕事と同じ） |
| 面接 | ・書類の内容を確かめる ・人柄 |
・書類に書いていないことを聞く ・過去の経験が自社でも再現できるかを聞く ・準備していない質問に答えてもらう |
・始めた理由と、ほかのやり方を選ばなかった理由 ・その場で考えて筋道立てて話せるか ・反対意見を受け止めて答えられるか |
・書類の読み上げ ・知識の量 |
使わない（本人の言葉で話す） |
| ワークサンプルテスト | ・スキルを実際に見る | ・AIを使った上で、成果と判断の中身を発表してもらう ・何をAIに任せたかを説明してもらう |
・何をAIに任せ、何を自分で決めたか ・AIの出力を疑って直した箇所 ・聞き手を納得させられたか |
・仕上がりのきれいさ | 歓迎する（使い方そのものが評価対象） |
配点の目安は、書類を「通過・お見送り」の二択に近づけ、面接とワークサンプルテストに評価の重みを寄せることです。書類で迷った候補者は通します。迷った候補者を見送ると、AIで整えた書類の候補者だけが残り、自分の言葉で書いた不器用な候補者を見送ることになるからです。
HeaRは2026年に自社の選考を「書類選考→1次面接→2次選考（ワークサンプルテスト）→最終面接」に組み替え、採用サイトで候補者がAIを使ってよい場面を公開しました。書類とワークサンプルテストではAIの利用を歓迎し、面接では本人の言葉で話してもらい、合否は必ず人が決めます。AIを使った採用支援を提供する会社として、自分たちの選考で何にAIを使い何に使わないかを先に伝える、という設計です。
書類選考で見るのは「事実の整合」「数字の出所」「応募先について具体的に書いているか」の3点で、見ないのは「文章の巧拙」「熱意の表現」「AIの痕跡」の3点です。AIで書かれた書類に混ざるうそは、AIが入力の穴を埋めた結果として現れるため、型が決まっています。
| うその型 | 何が起きるか | 書類での確認方法 | 面接での確認方法 |
|---|---|---|---|
| 役職・職種の格上げ | 「担当」が「リーダー」に、「営業」が「コンサルタント」になる | ・応募先企業にその職種が実在するか ・在籍期間と役職のつじつま |
「その役職で決裁できた範囲は？」「部下は何人？」 |
| 数字の誇張 | 「売上120%」が「200%」に、根拠のない改善率が並ぶ | ・数字の分母と期間が書かれているか ・同じ数字が別の箇所と矛盾しないか |
「その数字はどう集計した？」「前年の分母は？」 |
| 用語の矛盾 | 響きのよい専門用語が概念として矛盾したまま並ぶ | ・現場社員に「この記述は実務としてあり得るか」を聞く | 「具体的にどの工程で使った？」 |
見ないものを決めることも同じくらい重要です。文章の巧拙で通過率が変わる運用が残っていると、AIを使った候補者が有利になり、自分で書いた候補者が不利になります。志望動機の欄は「応募先について具体的に書いているか」だけを見て、表現の熱量は評価から外してください。
書類の役割を事実確認に絞ると、1通あたりの作業は「読む」から「照合する」に変わります。HeaRはこの照合をAIに任せるAI書類審査を提供しており、書類選考に含まれる55のタスクを分解した上で、判定理由を出力し、判断が割れる書類は人が見る設計です。参考値として、1通15分かかっていた確認が1〜3分に縮みました。浮いた時間を面接の設計に回すのが、この章の目的です。
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面接で聞くべきは「書類に書いていないこと」で、深掘りは「始めた理由→選ばなかった理由→再現性」の3段で進めます。加えて、準備していない質問に答えてもらう場面を1つ作ること、そして「AIをどう使ったか」を直接聞くことです。書類の内容を上からなぞる面接は、AIが整えた文章を本人が読み上げる時間になります。
1段目は始めた理由です。「なぜその活動を始めたのか」「なぜその時期だったのか」は本人にしか答えられず、AIが書いた文章には含まれにくい部分です。2段目は選ばなかった理由で、「ほかにどんなやり方があって、なぜそれを選ばなかったのか」を聞きます。自分で考えて選んだ人は比較を語れ、文章を整えただけの人は結論しか語れません。
3段目は再現性です。「同じ状況が当社で起きたら、最初の1週間で何をしますか」と聞き、過去の経験を今の自社の状況で考え直してもらいます。ここで面接官が見るのは正解ではなく、経験から判断を組み立てる速さと具体性です。質問例の本体は採用面接の質問例140選に、面接官の目線合わせは面接官トレーニングにまとめています。
深掘りだけでは、面接対策までAIで準備してきた候補者との差が縮まりません。マイナビ社の調査で「面接対策」でのAI利用が38.4%まで伸びている以上、想定問答の外に出る場面が要ります。HeaRが1次面接で使っているのは、その場で考えて話してもらう3分のプレゼンです。お題をその場で出し、準備なしで「私に3分で勧めてください」とお願いします。
見ているのは内容の正しさではなく、順序立てて話せるか、聞き手の反応を見て話を変えられるか、場を楽しめるかの3点です。台本のない3分には、その人の熱量と、話を組み立てる力がそのまま出ます。ここで見たことは、次の2次選考の課題発表の評価と照らし合わせます。
AI利用を隠す理由をなくすには、面接官の側から聞くのがいちばん確実です。次の5問は、AIを使ったかどうかではなく、使い方の判断を聞くための質問です。
答えに「そのまま使った」「直していない」が続く場合は、AIを使ったことではなく「出力を確認しない姿勢」がマイナスの評価になります。逆に、頼んだ範囲と直した箇所を具体的に言える候補者は、入社後もAIを使いこなせます。
AI時代のワークサンプルテストは、「AIを使ってよい課題」を出し、「何をAIに任せ、何を自分で判断したか」を成果物と一緒に発表してもらう設計にします。HeaRは2026年に自社の2次選考としてこの型を実装しました。ワークサンプルテストの定義とメリット・デメリットはワークサンプルテストとは？に、他社の運用はラクスル社との対談にまとめているので、ここでは設計の中身に絞ります。
| 項目 | HeaRの設計 | 設計の理由 |
|---|---|---|
| 位置づけ | 2次選考。1次面接の通過者に課す。全職種共通 | 時間のかかる最終面接の前に、実際にやってもらう選考を1つ入れる |
| 課題 | 架空企業の採用データから採用コンセプトのコピーを1案作り、役員会に見立てた場で発表する | 実務と同じ構成のデータで、分析から結論までの筋道を見る |
| 形式 | 15分発表＋15分質疑。最初の5分以上は分析と思考の過程の説明を必須にする | コピーを先に出して根拠を後付けする発表を防ぐ |
| 準備 | 候補者側2〜3時間。謝礼なし。資料はPDFとMarkdownの両方で渡す | Markdownは候補者がAIに読み込ませる用途 |
| AI利用 | 自由。チャット型でもエージェント型でも歓迎。使い方を開示してもらう | 使い方そのものが評価対象 |
| 採点 | 採点者2名以上が発表直後に独立で記入し、その後合議。代表1人では通さない | 印象による惚れ込みを防ぐ |
| 合否 | 5項目のうち1つでも「見送り水準」があれば見送り。全項目が基準以上で最終面接へ | 総合点で判断しない |
| 結果連絡 | 48時間以内。見送りの場合は「どの項目で見送りになったか」だけを伝える | 候補者が次に活かせる |
採点は「実際に見た行動」を根拠欄に書く運用で、属性や印象では判定しません。5項目のうち4番目に「AIとの分担」が入っている点が、AI時代の設計の中心です。
| # | 項目 | 期待以上 | 基準 | 見送り水準 |
|---|---|---|---|---|
| ① | 順序と合意形成（ロジック） | 資料の読み→使わなかった情報→主軸→結論の順に一本で話し、各段に「なぜ」の根拠がある | 順序と根拠は通っており、聞き手が補えば理解できる | 結論を先に出して根拠が後付け／資料の数字を読み違える／前置きの5分を守れない |
| ② | 聞き手の心が動いたか（エモ） | 聞き終えて、採点者自身の気持ちが動いた。声量・抑揚・表情に振れ幅があり、反応を拾って話が変わる | 気持ちは冷めない。淡々としているが誠実で、内容は入ってくる | 一本調子・原稿の読み上げ・AIの文章をそのまま読んでいると分かる |
| ③ | 質疑での受け答え | 反論を受け止め、その場で根拠を組み替えて再提案する | 反論に崩れず、自分の考えを保ったまま答える | 反論で黙る／言い訳になる／全面的に折れる |
| ④ | AIとの分担 | 何をAIに任せ、どこを自分で判断したかを具体的に言える。出力を疑って直した箇所がある | AIを使い、使い方も説明できる。ただし「どこを自分で決めたか」が曖昧 | 出力をそのまま出している／「使っていない」で使い方の判断そのものがない |
| ⑤ | 成果物の下限 | （この項目は足切りのみ。期待以上は付けない） | 評価軸で説明でき、分析と接続している。上手い下手は問わない | ターゲットと明らかにずれている／分析と無関係／理念の言い換えで終わっている |
質疑では反論を2つ、全員に同じ言葉でぶつけます。台本のない場で受け止めて前に進めるかを見るためで、ここが「AIで準備できる範囲」の外側です。聞き手の心が動いたか（採点表の2番目）は発表の15分ではなく質疑の15分で確認してください。発表は台本のある場なので、ハキハキした営業スマイルだけでは基準に達しません。
HeaRでは採用コンサルタント職と営業職に同じ課題を出していますが、この型は他の職種にも使えます。共通するのは「AIで作れる部分を課題から外さず、AIで作った上での判断を発表させる」ことです。
| 職種 | 課題例 | AIに任せてよい部分 | 本人の判断を見る部分 |
|---|---|---|---|
| 営業・コンサル | 架空企業のデータから提案の主軸を1つ決め、役員会で発表 | ・分析の下書き ・資料の整形 ・想定問答 |
・どの情報を使わなかったか ・役員の意向にどう答えるか ・反対意見への答え方 |
| マーケティング | 架空のプロダクトの集客施策を予算つきで1案 | ・市場データの整理 ・コピー案の量産 |
・施策を1つに絞った理由 ・KPIの置き方 |
| エンジニア | 仕様書から小さな機能を実装し、設計判断を説明 | ・コード生成 ・テスト生成 |
・生成コードを直した箇所 ・設計の選択理由 |
| 人事・採用 | 架空の求人票と応募数から、選考フローの改善案 | ・求人票の下書き ・データ集計 |
・改善の優先順位 ・現場との合意の取り方 |
| 事務・オペレーション | 手順書のない業務を渡し、手順書を作って説明 | ・手順書の整形 ・チェックリスト化 |
・抜け漏れの見つけ方 ・例外の扱い |
課題は架空データで作るため、漏れても実害はなく、回収も求めません。ただし同じ課題が出回ると準備の質が比較できなくなるので、年1回または5名の実施ごとに数値と固有名詞を差し替えます。構造は維持し、差し替えは数値と名前だけで済む作りにしておくのが長続きのコツです。海外企業の実例は海外企業ワークサンプル10選にまとめました。
「AIとの分担」を評価項目にするとは、AIを使ったかどうかではなく、「何を任せ、何を自分で判断し、出力のどこを疑って直したか」を段階で評価することです。HeaRの採点表④がそれで、期待以上・基準・見送り水準の3段階で定義しています。上位の記事は「AI耐性のある領域に評価軸を移す」までで止まっており、AIの使い方そのものを評価する設計は見当たりません。
| 段階 | 定義 | 典型的な発言 |
|---|---|---|
| 期待以上 | 任せた範囲と自分で決めた範囲を具体的に分けて言える。出力を疑って直した箇所があり、直した理由が事実か聞き手に紐づいている | 「分析の叩きはAIに出させ、何を主軸にするかと役員への伝え方は自分で決めました。AIが出した競合の空白は資料と違ったので使いませんでした」 |
| 基準 | AIを使い、使い方も説明できる。ただし「どこを自分で決めたか」が曖昧 | 「全体的にAIと相談しながら作りました」 |
| 見送り水準 | 出力をそのまま出している、または「使っていない」で使い方の判断そのものがない | 「AIがそう出したので」「AIは使っていません（理由は言えない）」 |
この項目を置く理由は、入社後の仕事と直結するからです。AIの出力を確認せずに使う人は、業務でもAIの誤情報をそのまま顧客に出します。逆に「使わない」と決めた人も、その判断に理由があれば評価できます。評価しているのはAIの技能ではなく、AIの出力に責任を持てるかどうかです。3段階の書き方は採用基準の作り方の型と同じで、「誰が見ても分かる・育成で覆らない・致命的」の3条件を満たすものだけを見送り水準に置きます。
ルールは「歓迎する場面」「使わない場面」「合否は人が決めること」の3点を、応募前に読める場所に置くのが基本です。伝えないまま面接でAI利用を聞くと、候補者は隠す方向に動きます。HeaRは採用サイトに次の表を公開しています。
| 場面 | AIの利用 | 補足 |
|---|---|---|
| 履歴書・職務経歴書・応募時の文章 | 歓迎する | 中身は本人の経験と考えで書いてもらう。整理や推敲にはふだんの仕事と同じように使ってよい |
| ワークサンプルテスト | 歓迎する | どのツールをどのように使ったかを教えてもらう。使い方そのものが選考対象 |
| 面談・面接 | 使わない | 本人の言葉で話してもらう。メモを見るのは構わない |
文面は短くて構いません。求人票または課題の案内文に、次の一段落を入れるだけで足ります。
選考でのAI利用について。応募書類と課題では、AIを自由に使ってください。使ったことで評価が下がることはありません。課題の発表では、どのツールを何に使い、どこをご自身で判断したかを伺います。面接では、ご自身の言葉でお話しください。合否は必ず人が決めます。
企業側がAIをどこで使っているかの告知と、職業安定法・個人情報保護法との関係はAI採用は違法になるのか？にテンプレート6本とあわせてまとめています。候補者側のルールと企業側の告知は、同じページに並べて出すと一貫します。
オンライン面接中に質問を文字起こしし、AIが答えを画面に出す使い方への備えは、「知識を問う質問をやめる」「対面か、その場で考えて答える場面を1つ作る」「画面を見て話す間を評価に使わない」の3つです。検知ツールで防ぐ発想は、書類と同じ理由で機能しません。
中国では2026年に入って面接用のカンニングAIが数十元から流通し、質問から回答表示まで最短2秒という報道が出ています（36Kr Japan）。日本でも「AI面接でカンペを使ってよいか」という候補者向けの記事が上位に並んでおり、備えは必要です。ただし、AIで作れる答えは「知識」と「一般論」に限られます。
対策の1つ目は質問の側にあります。「当社の事業について知っていることを教えてください」のような、企業サイトを読めば答えが作れる質問を減らし、本人が過去にどう判断したか、それが自社でも再現できるかを聞く質問に寄せてください。2つ目は面接の設計で、選考のどこかに対面か、その場で考えて答える場面を作り、そこで見たことを書類・オンライン面接の印象と照らし合わせることです。3つ目は評価の側で、画面を見ながら話す間が長いこと自体を減点にせず、答えの中身の具体性で判断します。間の長さで落とすと、緊張している候補者を落とすことになるでしょう。
切り替えは30日で初版が作れます。順番は「書類の評価項目を減らす→面接の質問を差し替える→AI利用のルールを公開する→ワークサンプルテストを1職種で試す→3名分の結果で採点表を書き直す」です。
失敗は「見抜く」に戻ってしまう形で起きます。5つを挙げます。
A. 文章の癖で違和感を持つことはありますが、それを根拠に合否を決めることはできません。本人が推敲した文章をAI生成と誤判定する可能性があり、候補者に説明できないからです。見抜けるのは「書かれた事実が本当か」で、書類選考はそこに絞るのが現実的です。
A. 合否の根拠に使うことはおすすめしません。OpenAI社が2023年7月に自社の判別ツールを精度不足で停止した例が示すとおり、誤判定を避けられません。使うなら事実の照合（在籍・役職・数字の整合）の補助に限り、結果を候補者に説明できる形にしてください。
A. 法律上は企業の裁量ですが、合理性は薄いと考えられます。doda調査では企業の約9割が候補者のAI利用に肯定的で、入社後にAIを使ってほしい企業がAI利用を理由に落とすのは要件と矛盾するからです。落とすべきは「出力を確認せずに出す姿勢」で、これは面接とワークサンプルテストで見えます。
A. 応募数によります。ロート製薬社は新卒採用で書類選考を廃止して15分の対話に置き換えましたが、中途採用では経歴の事実情報が捨てられません。おすすめは廃止ではなく縮小で、書類は事実確認と面接の仮説立てに絞り、迷った候補者は通す運用です。
A. 禁止しないことをおすすめします。禁止すると測れるのは「AIなしの能力」で、入社後の仕事と乖離するためです。AIを自由に使ってもらい、何を任せ何を自分で判断したかを発表してもらうほうが、判断力と責任の取り方まで見えます。
A. 準備時間が長いと増えます。HeaRは2〜3時間・謝礼なしで設計し、辞退率が3割を超えたら2時間以内に圧縮する基準を置いています。課題を受けるかどうかで志望度が分かる面もあり、辞退を一律に損失とは見ていません。
A. 聞いて構いませんが、聞き方を「使ったかどうか」ではなく「何を頼み、どこを直したか」にしてください。事前にAI利用のルールを公開しておくと、候補者が隠す理由がなくなり、答えが具体的になります。適性・能力と無関係な事項の収集は職業安定法の指針に触れるため、質問は仕事でのAIの使い方に留めます。
A. 原則は同じで、書類の比重が違います。新卒はESの均質化が進んでいるため書類の役割を最も小さくでき、中途は経歴の事実情報が残るため事実確認の比重が高くなるでしょう。ワークサンプルテストは新卒では課題の難度を下げ、評価軸を渡した上で「資料の使い方」を見る設計にします。
AIで書かれた書類を見抜くことは、利用率・検出精度・誤判定の説明責任の3点から現実的ではありません。見抜けるのは事実のうそだけです。書類は事実確認と仮説立てに絞り、面接は書類に書いていないことと、その場で考えて話す力に寄せ、ワークサンプルテストではAIを使った上での判断を発表してもらう。そして「AIとの分担」を採点表に入れる。この4つで、AIを使う候補者を正しく評価できる選考になります。
HeaRは自社の選考でこの型を運用しながら、累計250社以上の支援で培った面接設計とワークサンプルテスト設計を採用コンサルティングとして提供しています。自社の選考フローをAI前提で組み替えたい方は、下記からお気軽にご相談ください。
採用課題に合わせた最適な打ち手を、HeaRが共に設計します。
まずは資料でサービスの全体像をご確認ください。
