採用アシスタント1名に頼っていた採用業務を、AIで人が介在しなくても回る仕組みに

京都大学の品種改良技術と近畿大学の養殖技術を組み合わせ、これまでほとんど進んでいなかった水産物の品種改良に取り組むリージョナルフィッシュ株式会社。

2019年の設立以来、博士号取得者28名以上を抱える研究開発型の組織として事業を拡大してきました。

その採用業務は、長らく採用アシスタントが柔軟に対応する形で回っていました。しかし、その方の退職が決まったことをきっかけに、属人化していた業務をどう引き継ぎ、自動化していくかが急務になりました。

今回は、執行役員である岩井様に、採用業務の自動化支援サービス「AlgorHRm」導入の背景から成果、今後の展望についてお話を伺いました。

会社の事業内容・強みについて教えてください

弊社は魚の品種改良を行う会社です。畜産物や農作物では品種改良が当たり前に進んでいるのに対し、水産物は完全養殖の歴史が浅く、ほとんど進んでいません。

水産物に対する世界的な需要の高まりを踏まえると、今後必ず品種改良された水産物が必要になると考え、ゲノム関連の技術を活用した品種改良に取り組んでいます。

水産物の品種改良にさまざまな品種で取り組む会社は他になく、京都大学の品種改良技術と近畿大学の養殖技術による共同研究を2014年ごろに始め、可食部の増えたマダイを開発するなど、大学の技術をいち早く社会実装できたことが最大の優位性です。

従来30年かかる品種改良が新しい技術でも2〜4年は必要な中で、先行できているのはグローバルで見ても強みだと思っています。

組織も、100数十名の会社のうち博士号取得者が28名以上と研究開発に特化しており、ボードメンバーもアカデミア出身者が中心となっています。

採用体制と今後の採用方針について教えてください

弊社は魚の特性に応じて拠点が複数に分かれており、採用もこれまで各部門・各拠点で進めてきたのが実情です。そのため、人事担当を一人置いて集約するのが難しく、4年前に自身が入社した時には管理部がほぼなかったこともあり、採用立ち上げから担ってきた経緯があります。

事業を伸ばす上で、特に生産を担うメンバーの採用は今後も必要になります。

ただ、数を重視して年間何十人も採用するのではなく、できる限り質を重視した採用活動にしたいと考えていました。

そこに、日程調整などオペレーション業務を担っていた採用アシスタントの退職が重なりました。採用アシスタントの方は社内の事情を深く理解した上で、かつ定まり切っていないオペレーションに柔軟に対応してくださっていたので、再度新しい採用アシスタントを採用し、再現するのは難しく、費用もかかると考えました。

そのため、AIによって属人性を排除し業務を自動化したいと考えたことが、今回お願いした背景になります。

AlgorHRm導入前はどのような課題を感じていましたか

これまで、採用候補者様やエージェント様と面接官との日程調整、受領した書類の格納、評価シートの作成といった、社内外のコミュニケーションのハブを、採用アシスタントの方に柔軟に対応する形で担っていただいていました。

その中でも負荷が大きかったのが日程調整です。弊社の場合、面接担当が一人いて、その次にどの部署のリーダーに入ってもらうかを都度調整する必要があり、どうしても人が介在しなければならない場面がありました。

もう一つ、工数がかかっていたのがエージェント様から送られてくる書類の整理です。届いたものをどこに格納するかは決まっているのですが、1つずつダウンロードして個人のフォルダを作って格納するとなると、作業自体は細かくても、積み重なり大きな負担となっていました。

その結果、応募後の対応の速さや振り分け判断が、担当者個人の経験と手が空いている時間に依存していたことが課題でした。

AlgorHRmを選んだ決め手を教えてください

きっかけは、弊社代表とノックラーン社の代表に接点があり、直接ご連絡をいただいたことです。

当初はまだ採用アシスタントの方が稼働していたのと、属人性を剥がした自動化は難しいと考えていたためニーズは薄いとお伝えしていましたが、その1ヶ月後に退職が決まり、新たに人を採用しても同じように柔軟な対応を再現するのは難しいと考え、改めてこちらからご連絡しました。

ATSなどの採用管理ツールをご提案いただいたこともありますが、弊社は毎月のように中途採用する会社ではなく、「都度ポジションニーズが出てきてから採用」という形が中心です。

採用に波もあるため固定費をかける判断が難しく、導入イメージが湧きませんでした。

日程調整アプリやAIの活用も社内で調べましたが、どこまでできるのか自分たちでは掴みきれず、多くの案件を見てこられた専門家に選択肢を伺いたいと考えたのが一番の理由です。

導入後はどのような変化がありましたか

担当者に依存せず、受信から5分以内にSlackへ起票、ポジション別の担当者にメンションが安定的に可能になり、かかる工数が大きく変わりました。「ここから情報が来たら、ここに連携する」という流れができたことで、時間を効率的に使えるようになっています。

候補者フォルダ・評価シート・応募書類の格納が同時に完了するため、面接官の初動も早くなり、対応の漏れが発生しなくなり、対応の質がブレないという状態が実現できました。

すべての業務が自動化できるわけではなく、人の判断が必要な部分は残りますが、応募受付から関係者への連携までの一連のプロセスは、人が介在しなくても回るようになりました。

採用に関する新たな気づきはありましたか

情報源が限定されていれば自動化のプロセスはイメージしやすい一方、パスワードがかかっていたり、別システムを都度確認する必要があったりすると、完全な自動化は難しいと分かりました。

AIが得意な領域と、まだ難しい領域が運用を通じて見えてきたのは大きな発見です。

また、エージェント様へメールを送るといった最終的な業務は、人が入るべきだと改めて感じました。AIが完全に正しいとは限らない中で最後の部分まで自動化するのは難しく、社外に一度出た情報は後から取り戻せないため、そうした場面では人の判断が必要だと思っています。

どのような企業におすすめですか

ある程度人が回せている状態だと、その人に頼れなくなる段階にならないと、なかなか自動化に踏み切れないものだと思います。

弊社も実際にそうでした。

数年前から人手で何とか対応してきたものの、その方が退職したりするタイミングで、自動化に頭を切り替えてみるのは良い選択肢だと思います。

ただし、AIが何でもやってくれるわけではありません。自動化する目的が明確になっている企業様ほど、活用しやすいと思います。

今後の事業・組織の展望を教えてください

会社が大きくなっていく中で、人に関する対応事項はどうしても増えていきます。

弊社は拠点数が多いという特徴もあるため、成長のスピードと、何か起きたときの対応力の両方を並行して整えていく必要があると考えています。

そのためにも、採用に限らず労務管理など他の領域でも、自動化できる部分は取り入れていきたいと思っています。

AIやITの会社ではないからこそ、意識的に自動化の情報を取り入れながら、会社の成長に必要なツールとして活用していくつもりです。