AIが推進する、採用活動の高速PDCAサイクル

採用活動におけるPDCA（計画-実行-評価-改善）サイクルをいかに速く、正確に回せるかは、変化の激しい採用市場で継続的に成果を出すために非常に重要です。しかし、従来の採用手法、特にダイレクトリクルーティングにおいては、候補者の探索、スカウト文作成、送信、結果分析といった一連のプロセスに多くの時間と労力がかかり、PDCAサイクルを高速で回すことが困難でした。調査・企画フェーズの負担が大きいため、実行段階の細かな改善に終始し、戦略レベルでの大きな見直しは頻繁に行えませんでした。

AIは、このPDCAサイクルを劇的に加速させる可能性を秘めています。Pluslab社が提唱するAIペルソナ探索という採用手法では、AIのエージェント機能と自動実行を組み合わせることで、採用戦略の設計から実行、そして改善までのサイクルを高速に回すことを目指します。

具体的には、Hire-PlusのようなAIエージェントが採用戦略の企画・調査部分をサポートし、最適なターゲット（ペルソナ）や求人票の作成を支援します。そして、Scout-PlusのようなAIエージェントがダイレクトリクルーティングの実行部分、すなわち候補者のピックアップやスカウト送付を自動化します。AIによる自動化は、安定した実行量を確保し、結果として定量的なデータの蓄積を容易にします。

AIペルソナ探索では、AIによって調査からスカウト送付までの全てのプロセスが効率化され、短期間に繰り返しPDCAを回すことが可能になります。これにより、単にスカウト文のABテストのような細かい改善を行うだけでなく、より上流の戦略設計やペルソナ、求人票そのものの改善に注力できるようになります。蓄積されたデータを分析し、どのペルソナ、どのスカウト文が効果的だったのかを評価し、次のアクションに繋げるサイクルを迅速に回すことができるのです。

「完全に放っておいてもスカウトが送られ続ける」状態を実現できると、常に新しいデータが生成され、PDCAを回すための材料が豊富に揃います。これにより、人事担当者は作業そのものにかかる時間を削減し、得られたデータに基づいてより戦略的な判断を下すことに集中できます。

AIは、計画（ターゲット・求人設計）、実行（スカウト送付）、評価（結果分析、マッチ度評価）、そして改善（戦略・ペルソナの見直し） というPDCAの各フェーズを効率化・自動化することで、採用活動全体のサイクルを高速化します。これにより、変化に素早く適応し、継続的に採用成果を最大化することが可能になります。