採用AI通信

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採用AI通信 編集長|採用コンサルタント 採用×AIの最新動向を、実務目線で発信しています。 ・採用コンサル歴8年 ・毎週:採用AIニュース5選をnoteで配信 ・採用×AI活用の実践ノウハウを投稿 採用支援・取材・コラボのご依頼はDMへ

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採用AI通信@HRAI4bmt·
はじめまして。採用コンサルタント歴8年の採用AI通信 編集長です。 大手IT・全国展開の小売・スタートアップなど、数十社以上の採用支援に関わってきました。 Claudeを採用業務に使い始めて気づいたことがあります。 求人票も面接質問も書類選考コメントも——「書く作業」の多くはAIで速くなる。でも、誰を採るべきかを設計する仕事は、まだ人間にしかできない。 その交差点で起きていることを、実務の言葉で発信していきます。 採用×AIに興味ある方、ぜひフォローしてください。 詳しくはこちら👇
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採用AI通信@HRAI4bmt·
@kow_global 何を伝えたいのかわからないですねw まだAIで文書作ってくれる方がわかりますねw
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こう | 外資カントリーマネージャー
ビズリーチからプラチナスカウトが来たんだけど ごめん、私の拙い理解力ではこの方が何を言ってるのか全然わからないよ、、、
こう | 外資カントリーマネージャー tweet media
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サウナ漢@HR
サウナ漢@HR@hr_sauna·
「女性の“今度ね”とJTCの“変革”は実現した試しがない」と昔から言われるけど、JTCの変革成功のケースは2件だけ当事者として経験している。どちらも共通していたのは、既存の経営陣を一掃して、外から連れて来た敏腕経営者で固めたこと。柵のない彼らの下では、それはもう有無を言わさず、気持ちいいくらいに変革が進みました。逆に言えば、これくらいしないと古式豊かなJTCは変革出来ないということ。変革の本気度を見たかったら、経営者を見ましょう。
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田川 佳裕
田川 佳裕@tagawa_xlei·
ようやく事務職メンバーの採用が決まったーーーー😭 ホッとしました🥺
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@roki_n_ 採用担当として、これは本当に刺さる視点ですね!!! 「何人採るか」の議論の前に「その業務、AIで代替できないか」を問う組織が増えると、採用の意思決定そのものが変わる。ヘッドカウント=成長の指標じゃなくなってきたというのは採用現場で一番感じます。
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のぐち@アンドエルCOO / 技術書典20刹那
LayerX 松本さん 人を1人採用しない判断をするだけで、人件費1,000万円くらいが浮く→ その分をAIに投資する。 AIと人を同じ財布・予算項目で考えるべき。HRコストとAIコストは別で考えない。 これ確かにな〜。AI投資の意味であるべき考え方だし、採用ヘッドカウントの考え方が変わってくる。 #PA_Conf
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AIが生み出すコードが増えるほど、脆弱性も増える。攻撃側もAIで武装してくる。 その中で「AIで防御を強化する」プロダクトをM&Aで取り込む判断、タイミングが絶妙だと思う。 そして採用の観点でも面白くて、こういう「AIネイティブな少数組織」が増えるほど、採用に求められるのは人数じゃなくて解像度になっていく。
松本 勇気 (Yuki Matsumoto) | LayerX CTO@y_matsuwitter

この度、LayerXとして初のM&Aを実施しました。AgenticSec社が仲間に加わり、LLMベースのエージェントによる完全自動ペネトレーションテストを展開していきます。これに伴い、ソフトウェアエンジニアやBizDevなどごく少数ですが採用も進めてまいります。 昨今Claude Mythos PreviewやProject Glasswingなど、AIによるセキュリティの環境変化も進んでおり、今後さらなる攻撃側の変化が予想されます。そうした中で、AIによる防御側の強化も必須となります。AgenticSec PentestはLLMによる防御側の支援という意味で重要な立ち位置の製品であると考えています。 これまでバクラクやAi Workforce、ALTERNAなど様々な製品を通じてお客様のデジタル化をサポートしてまいりました。LLMによってソフトウェア開発も加速していく中で、攻撃されうる面は増加の一歩を辿っています。一方でAIが生み出す大量のコードに脆弱性が紛れているということも増えつつあるように思います。 より多くのソフトウェアが生み出されるプロセスにおいて、Agent Nativeなセキュリティ・品質保証の製品を展開し、安心・安全なデジタル化を支えていきたいと考えております。 さらに、AgenticSec社を通じて、少数精鋭のAgent時代の組織のあり方にもチャレンジしています。セキュリティも組織も、Agent時代ならではにチャレンジできる、そんな場に加わっていただける皆様からのご応募をお待ちしております。

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中川 泰斗 / SANU HR
SANUで新卒をとって、DeNA時代に新卒採用の目的に上げられていた突き上げ効果をひしひしと感じている。 めちゃくちゃコミットしてるし、臆することなく役員陣たちに質問し、色んな人とつながり、誰よりもAI触ってアウトプット出そうとしてる。 それに呼応して既存メンバーもコミットが高まっている
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「始めと終わりは人、間はAI」という整理、シンプルだけど本質をつきてる。 Indeed PLUSはそれを自社プロダクトで実装し、中小企業の採用インフラそのものを変えようとしている。 リクルートが創業時のように自社の技術で採用を変えにきた、この振り方は次の一手を占う気がする。
石井雄太郎@HRハッカー@yutaro_ishii

PIVOTで採用×AIの話がIndeed PLUSにつながる形でコンパクトにまとめられてる 少子高齢化による人口激減の影響から「人が企業を選ぶ時代」へと突入していく ▼ 仕事選びの方法・考え方が多様化。お金や時間以外の心理的条件を重視する人が増えている。さらに、求職者の仕事探しの能力も飛躍的に向上している ▼ 魅力的な人材にはスカウトが殺到。企業の過剰な求人活動が求職者のストレスに。届けたい相手によって、会社の良い条件や魅力は変えていく必要がある ▼ AIにより大手企業と中小企業の採用格差がフラットがする。AIが効果を発揮してやすいのは「ロングテール」。ニッチな企業と求職者をAIが結びつける ▼ 採用プロセスの始めと終わりを人がやる。人が想いや魅力を語る。人が求職者を惹きつけ口説く。間のプロセスはAIに任せる 忘れられがちだけど、Indeed PLUSもAI 媒体前提・広告運用の手間をなくし、少額でも求人掲載とスカウト送信を自動化してくれる。中小企業が使わない理由はない

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McKinseyの調査が示す「普及と活用のギャップ」は、日本の採用現場にそのまま当てはまります。 ATSにAI機能はあるが誰も使っていない。スカウトAIを試したが効果が測れていない——こうした「パイロットで止まっている状態」が大半です。 スケールに必要なのは新しいツールではなく、プロセスの再設計です。
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「AIを使っているか」より、「AIで組織をどう設計しているか」を問われる時代になっています。 あなたの採用チームは、AIエージェントを「チームメンバー」として迎える設計ができていますか。 それとも、まだツールとして「たまに使う」段階ですか。
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採用担当の役割はこう変わります。 従来: ・書類を選ぶ ・スカウト文を書く ・面接日程を調整する これから: ・どの工程をAIに任せるか設計する ・AIが書いたものの品質を評価・改善する ・AIと人間の協働チームを管理する 「処理者」から「設計者」へ。McKinseyはこれを「エンタープライズ・インテグレーター」と呼んでいます。
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「採用の判断はAIには任せられない」という通説がありますが、McKinsey自身が採用選考にAIテストを組み込み、2万人のAIエージェントをワークフォースとして稼働させています。 「判断が必要だからAIは無理」という論理は、世界最大の経営コンサルによって静かに否定されつつあります。 変わっているのは技術ではなく、組織設計への意志だと思います。
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HRtech大手・UKGが950人を削減しました。 HCMソフトとして長年成長してきた同社が、なぜいま大規模リストラに踏み切ったのか。背景にあるのは「AI以前のHRtechモデルの限界」です。 機能追加型のSaaSがAI-nativeなスタートアップに押されていく構図は、採用ツールを選定する側にとっても人ごとではありません。「今使えれば十分」ではなく「2〜3年後も継続できるか」の評価軸が必要になっています。 今週号で、UKG・Deloitte・Zapierの事例と合わせて整理しました。 ↓ リプライにnoteのリンクを貼っています
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これ、仕組みの問題なんですよね。 ほぼ全員が達成できる仕組み、かつ事業が伸びる目標を設計できるかどうか。 無理な目標×マイナス評価の組み合わせは「モチベーション管理の失敗」じゃなくて「離職製造機」。 制度を語る前に、目標設計や事業設計が先。
てとらん@TETRAN_IT

本当何回も言うけど、「あなたは毎日頑張って仕事してたけど目標未達だったので評価はマイナスです。残念、給料下がります。この悔しさをバネに来年度は頑張ろう!」で何クソって頑張れる人0人なので。マイナス評価はただ人が辞めるだけです。

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@Nicotama222 こんにちは。 まだまだ1,000フォロワー未満です。 採用×AIの情報を発信しています!!
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楽天モバイルの田草川さん
アカウントはどのアカウントも1,000フォロワー未満であるべきではない。 こんにちはと言ってくれ、君をブーストしてあげるよ。
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@milc_channel おっしゃる通りだと思います。 海外では採用をAIに任せすぎると再現性がでないみたいな事例も出てきているのでまだまだ設計者としての人の介在は必要になりそうです!
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milc@milc_channel·
@HRAI4bmt その82%の話、妙にリアルで効きますね。AI導入って手段が先走りがちですが、結局どこで効かせるか設計のところがいちばん大変だなと最近感じます
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「AI採用ツールを入れれば効率化できる」という通説がありますが、82%の企業でそうならなかった事実があります。 原因はAIではなく、実装の問題。具体的には—— どの業務を自動化するかが曖昧なまま稼働させると、AIのアウトプットの確認・修正・例外対応という新しい作業が生まれます。 現場が「AIを使う前より忙しい」と感じるのは、設計なき自動化の結果です。
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AIの進化速度は早く、現場が追いつけないのが今の実情です。 ただ、追いつけない本当の理由は速度ではなく、「自分が何をどう判断しているか」を言語化できていないことだと考えています。 感覚はAIに渡せません。まず自分の判断基準を言葉にする。それが採用AI活用の最初の一歩です。
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AI時代に採用担当の価値はどこにあると思いますか。 「ツールを使える人」の価値はツールが普及するほど下がります。一方で「ツールの使い方を設計できる人」の希少性は上がります。 82%の企業がAI導入で摩擦を感じているということは、設計できる採用担当がまだ少ないということでもあります。 自分はどちら側にいるか——考えてみる価値があると思っています。
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AI採用導入前にやるべき4ステップ。 1. 採用プロセスを全工程書き出す 2. 各工程を「判断の明確さ」×「影響の大きさ」で分類する 3. 「判断明確×影響小」の工程(日程調整・合否メール等)から自動化を始める 4. 成功体験を積んだ後、書類選考など複雑な工程に移行する この順序を守るだけで、摩擦の多くは防げます。保存推奨です。
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