コラム
Column
採用に必要な情報は残す、消すのは個人情報だけ ── AIを安全に使う採用セミナー（7月30日オンライン）
応募者の履歴書をそのままAIに貼っていいのか。採用でAIを使いたいが個人情報の扱いが不安という声が増えている。7月30日、個人情報をAIに渡さないまま要約や整理の速さだけを使う流れを、マスキングツール「conneMas」の実演を交えて画面で見せる無料オンラインセミナーを開催する。
記事を読む「スカウトを、ラブレターのつもりで書いていますか？」── 1日100通のテンプレより、本気で書いた1通
ITエンジニア・セキュリティ人材には、1日100通レベルのスカウトが届く。ビズリーチ公式の平均返信率は約3%、IT領域はさらに低い。弊社は10%超。何が違うかというと「ラブレターのつもりで書いている」、それだけだ。AI時代だからこそ効く手書きの逆張りを、採用担当者向けに整理します。
記事を読む「リファレンスチェック、1時間で書けると思っていますか？」── 採用コンサルが現場で見ている実態
リファレンスチェックを導入している会社に、採用コンサルとして必ず聞く問いがある。「自分が他人について、1時間で正直に10項目以上書けますか？」── 質問項目の重さ、25万円のサックスをお礼に渡したという驚愕の話、そして「知人のサービス残業に丸投げしている構造」まで、採用責任者として一度立ち止まる視点を書きます。
記事を読む「自社のエース、適性検査で受かりますか？」 ── 廃止したクライアントの通過者は倍になりました
適性検査を入れている会社に、弊社が必ず聞く質問がある。「自社のエース、それで通りますか？」── 実例で、面接官をしているエース級の人材が人柄スコア2点だった。その会社は5点未満で足切りしていた。適性検査を廃止したら、通過者は倍になった。50代の即戦力にSPIを送って辞退され、その方が数段上の会社に年収100万UPで決まった話も含めて、採用責任者として一度立ち止まる視点を書きます。
記事を読む「業種って、何？」に即答できますか─採用したいなら...馬鹿になれ？
転職サイトの業種・職種プルダウン、候補者の99%は「自分はどこを選択して良いか」を実は分かっていない。採用側はそれを知らず「候補者が正しい選択をしていると信じて」リサーチしている。結果「良い候補者がいない」となる──エージェント時代から採用コンサルの現場まで通じて見えてきた、このすれ違いの話を今回は深掘りする。
記事を読む採用業務でChatGPTに応募者情報を入れている会社へ ── 個人情報保護法改正で「課徴金」が現実になります
2026年5月26日、個人情報保護法改正案が衆院通過。悪質な不正取得・不適正利用に「課徴金」が導入される。一方、採用業務で応募者の履歴書をChatGPTに貼っている会社は今もマスクすらしていないのが現実だ。施行2028年春までに、何を、どう動かすべきか。
記事を読むClaude for Microsoft 365 を採用業務で試した話──同じ「ClaudeでMS365を使う」なのに、入口でここまで違った
Claude for Microsoft 365 が2026年5月11日に一般提供開始。実際に採用業務で試したが、同じ「ClaudeでMS365を使う」でも入口が3つあり、どれを選ぶかで結果がまったく違う。35個の権限要求にぎょっとした話まで含めて、採用部門のAI導入の判断材料を整理する。
記事を読む「AIカスタマイズ」ボタン1つで外に流れているもの ──採用コンサルがスカウトサイトのAI規約を全部読んだら、「丸投げ」の中身が見えた
スカウトサイトのAI機能規約は、要約すれば「全部ユーザー責任」。ボタン1つで、候補者の経歴情報の大部分、自社の採用ノウハウまで第三者AIに渡っている。違法ではない、でも知らずに使うのと知って使うのは別物だ──採用コンサルが規約を全部読んだ実態を整理する。
記事を読む採用業務でAIに応募者情報を入れている人事の3割が知らない、5つの落とし穴
採用担当者の29.9%が会社の公式ツール以外の個人AIで応募者情報を扱う（HERP調査）。マスクの限界・越境移転・要配慮個人情報・採用業務固有規制・プライバシーポリシー──採用AIで見落とされがちな5つの落とし穴を採用コンサルの視点で整理。
記事を読むセキュリティ人材が採れない本当の理由 ── 企業と候補者のギャップ
セキュリティ人材は約48万人、11万人が不足。求人倍率42.6倍。しかし「人がいない」だけでは説明できない。採れない構造的理由と、採れている会社がやっていることを採用コンサルの視点で整理する。
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