この論文は「採用面接は体系的に見えて実は不完全で、特にAIスキル評価が欠落している。ガイド・監査・AI統合・面接官訓練によって改善可能」と結論づけている。
採用プロセスには体系的な欠陥があり、このままでは企業は将来に必要な人材を確保できない。しかし、適切な意図・仕組み・AI評価ツールを整備すれば改善可能である。企業は求める資質と評価プロセスのギャップを埋める必要があり、それが競争優位につながる。求職者にとっても、公平で要件に即した評価が実現し、能力を正当に示せる機会が広がる。
背景と問題
- 採用面接を分析すると、職務記述書・企業が求める要件・実際の面接評価の間に大きなギャップが存在する。
- 特に、AI時代に不可欠なスキルが候補者にあるかどうかは、ほとんど確認されていない。
- このギャップは、適格な人材を逃し、不適格な人材を採用するリスクにつながる。
調査の概要
- BrightHireとハーバード・ビジネス・スクールが共同調査。
- 44社・1311ポジション・2万3000件の面接記録を分析。
- 結果：
- 面接は職務記述書の要件から脱線しやすい。
- 表面的には要件の多くが話題にされるが、深い評価は少ない。
- 技術スキルの評価時間は全面接の55％に留まる。
- 同じスキルが繰り返し話題にされ、新しい領域の評価が不足。
主な発見
- 体系的評価の錯覚
- 求められるスキルの多くが話題にはなるが、実際には十分に検証されていない。
- 面接官が質問しないスキルは、ほとんど評価対象にならない。
- AIスキルの盲点
- AIは50％の面接で話題になるものの、直接スキルを確認する質問はほとんどなし。
- 2025年時点でもAIスキルに関する質問は全体の2.2％に過ぎない。
- AI人材の採用機会を大きく逃している。
- プロセスの非効率
- 平均3回の面接でも、スキル評価は不完全。
- 面接官によって求職者の印象が大きく左右され、公平性を欠く。
提言
- 体系的な面接ガイドを導入し、全ての重要スキルを網羅的に評価する。
- 職務記述書との整合性を監査し、スキルが「話題になる」だけでなく「深く評価される」かを確認。
- AIスキル評価を採用フローに統合し、経験・適応力・学習意欲を測る。
- 面接の数を増やすのではなく、一回ごとの質を高める。
- 面接官の訓練とツール導入に投資し、客観性と網羅性を確保する。
詳細は下記参照。定期購読登録が必要です。
“Job Interviews Aren’t Evaluating the Right Skills,” HBR.org, August 14, 2025.