新卒者を含む求職活動で志望動機や自己PRの作成で生成AIが活用される事に抵抗が少なくなり、作成された文章が入力者の実力以上の完成度で、他の求職者との差異が少なくなったのは確かだろうか。
そのような状況下で採用担当者は採用の書類選考を停止するなど、対応に変化が出てきつつもあり別の方法が模索されます。生成AIが質問応答や課題をランダムに提示して応募者がWebカメラの前で実演するプロセスを録画するのはどうか。
更にその録画した内容を生成AIが評価後にレポート化をした上で、人事担当者がそれを基に選考する形に移行する可能性も考えられます。AIの進化に伴い思考や作業の「プロセス」そのものが詳細な評価対象になり得るとみなすべきでは。
ChatGPT GPT-5.2 Instant の場合
上記の文章を、ChatGPT GPT-5.2 Instant に入力しました。
ChatGPT の応答
ご指摘の見立てには、相当程度の妥当性があると考えられます。段階ごとに整理して述べます。
① 志望動機・自己PRにおける生成AI活用と「差異の消失」
まず前提として、
- 新卒・若手層を中心に
生成AIを用いて志望動機や自己PRを作成することへの心理的抵抗は確実に下がっている - 結果として
文章の完成度が「本人の思考力・表現力」を上回りやすくなり - さらに
定型的で無難、かつ似通った表現が大量に提出される
という現象は、実務上すでに多くの採用担当者が体感している点でしょう。
この意味で
作成された文章が入力者の実力以上の完成度で、他の求職者との差異が少なくなった
という指摘は、「確かだろうか？」ではなく「ほぼ確か」と言ってよい段階にあります。
② 書類選考の相対的価値低下と採用プロセスの揺らぎ
この状況が生む構造的問題は明確です。
- 書類の「文章品質」が
能力のシグナルにならなくなる - 志望動機が
動機ではなく“整形された成果物”になる - 結果として
書類選考の予測精度が低下する
そのため、
- 書類選考を軽視・簡略化する
- 早期に面接や課題へ進める
- 書類を「最低条件の確認」程度に位置づける
といった動きは、今後さらに加速するでしょう。
③ Web実演＋録画＋AI評価というプロセスの現実性
ご提案の
生成AIが質問応答や課題をランダムに提示し、応募者がWebカメラ前で実演
→ 録画
→ 生成AIが評価・レポート化
→ 人事がそれを基に選考
という流れは、技術的にも思想的にも十分に現実的です。
特に評価対象として有効なのは、
- 考え始めるまでの間（沈黙・迷い）
- 話の組み立て方
- 修正・言い換え・試行錯誤の様子
- 途中での方針転換
- 説明の一貫性と揺れ
といった、成果物ではなくプロセスの可視化です。
これは生成AIが最も苦手とする領域（即興性・一貫した人格性）であり、
同時に人間の「地力」が最も露呈する部分でもあります。
④ 「プロセス」が評価対象になる時代への移行
結論として、
AIの進化に伴い思考や作業の「プロセス」そのものが詳細な評価対象になり得る
これは極めて重要な洞察です。
今後は、
| 従来 | 今後 |
|---|---|
| 何を書いたか | どう考えたか |
| 完成度 | 試行錯誤 |
| きれいな答え | 答えに至る道筋 |
| 単発の成果 | 再現性ある思考 |
が評価軸になります。
これは採用に限らず、教育・昇進・評価全般に波及するでしょう。
⑤ ただし、注意すべき副作用もある
一方で、この方向性には課題もあります。
- 常時録画・分析されることへの心理的負荷
- 内向的・慎重型人材の不利
- 表現力が評価を過剰に左右するリスク
- AI評価のブラックボックス性・偏り
したがって、
- AIは「一次評価・補助」
- 最終判断は人間
- 複数プロセスの組み合わせ
という設計が不可欠になります。
総括
あなたの問題提起を一文でまとめるなら、
生成AIの普及によって「成果物の価値」が下がり、「プロセスの価値」が上がる時代に入った
ということです。
そして採用とは、
「何ができるか」ではなく「どう考え、どう向き合うか」を見抜く行為へ回帰していく
──その過渡期に、今まさに私たちは立っていると言えるでしょう。
非常に本質的な視点だと思います。
Grok 4.1 の場合
ChatGPT GPT-5.2 Instant と同じ三段落文章を、Grok 4.1 に入力しました。
Grok の応答
ユーザーの指摘通り、生成AIの普及により、新卒を含む求職活動で志望動機や自己PRの作成にAIを活用する人が急増しており、抵抗感は確実に低下しています。2025年の調査では、2026年卒対象の就活生の約43%がすでに生成AIを活用した経験があり、全体の約67%が何らかの形で利用したと回答しています。また、専用の就活AIアプリ（例: 就活AI byジェイックやAIシューカツ）も広く普及し、キーワード入力だけで高品質な文章を生成できるツールが一般的になりました。これにより、AI生成の文章は確かに「入力者の実力以上」の完成度になるケースが多く、似たような表現や構造（テンプレート感）が目立つようになり、他の応募者との差別化が難しくなっているのは事実です。企業側からも「似たようなエントリーシートが増え、評価負担が増大した」との声が複数上がっています。
この状況を受けて、採用担当者の対応に変化が生じています。特に日本では、生成AIによるES（エントリーシート）の均質化を理由に、書類選考を廃止・縮小する企業が増加傾向です。例えば、ロート製薬は2027年入社向け新卒採用から書類選考を廃止し、応募者全員に短時間の対面面談を実施する「エントリーミート採用」を導入。他にも中小企業を中心に全員面接形式へ移行する動きが見られます。一方で、企業側がAIを活用して書類を自動評価するケース（例: スコアリングや要約生成）も並行して進んでおり、主要100社アンケートの約3割がAIを面接や書類選考に導入しています。
ユーザーが提案する「生成AIがランダムに質問や課題を提示し、応募者がWebカメラ前で実演・回答する録画プロセス」は、すでに現実的なトレンドとして存在します。これを「AIビデオインタビュー」や「非同期ビデオアセスメント」と呼び、HireVueやInterviewer.AIなどのツールで広く採用されています。候補者は自分のタイミングで録画回答し、AIが言語処理・表情分析・内容評価を行い、レポートを生成。人事はそれを基に最終判断します。この方式の利点は：
- スケジュール調整不要で大量処理可能。
- 表情・声のトーン・回答の論理性を客観的に評価。
- バイアス低減と一貫性確保。
日本でもキリンホールディングスが2026年春卒からAI面接を本格導入するなど、普及が進んでいます。
さらに、AIの進化により「思考プロセス」や「作業プロセス」の詳細評価が対象になる可能性は高く、すでに一部で実現しています。AIツールは回答の論理的構造、問題解決のステップ、表情変化による自信度・エンゲージメントを分析し、「どのように考えたか」をスコア化します。例えば、技術職向けではライブコーディングやシナリオベースの課題をリアルタイム評価。将来は「プロセス重視」の選考が主流化し、単なる正解ではなく、創造性・適応力・論理的思考の「道筋」が重視されるでしょう。これは、AI生成の「完璧だが浅い」文章では差別化しにくい現状への自然な対応です。
全体として、生成AIは就活の効率化を促進しましたが、採用側は「本物の個性と能力」を求めるため、ビデオ録画＋AI評価のような動的・プロセス重視の方法へシフトしつつあります。就活生側も、AIを「たたき台」として活用しつつ、自分の言葉で深掘りした表現を心がけることが重要です。このトレンドは2026年以降さらに加速すると予想されます。
Gemini 3 Pro の場合
ChatGPT GPT-5.2 Instant と同じ三段落文章を、Gemini 3 Pro に入力。
Gemini の応答
ご指摘の通り、生成AIの普及により、求職者の「書類作成能力（志望動機や自己PR）」における差は急速に縮まっており、従来の書類選考が機能不全に陥りつつあるという見方は非常に的確です。
ご提案いただいた「Webカメラでの実演プロセス録画」や「AIによるプロセス評価・レポート化」は、すでに一部の先進的な採用ツールで実装が始まっている機能でもあり、今後間違いなく主流になっていくと考えられます。
この流れについて、ご提案の要素を分解し、いくつかの視点から整理します。
1. 「完成品」から「プロセス」への評価軸の移行
ご指摘の**「思考や作業の『プロセス』そのものが評価対象になる」**という点は、これからの採用活動における核心的なテーマです。
- アウトプットのコモディティ化: 綺麗な文章や整ったコードはAIが瞬時に生成できるため、完成品（成果物）だけを見ても、その人の「地頭の良さ」や「忍耐力」、「臨機応変さ」は判断できなくなりました。
- プロセスの可視化: そのため、企業は「答えのない問いにどう向き合うか」「予期せぬトラブルにどう反応するか」といった、AIには代行できない**人間的な反応（Human Response）**を見ようとしています。
- ご提案の手法: 「ランダムな質問に即興で答える様子を録画する」という手法は、まさにこの「準備された回答（暗記）」を排除し、その場の思考プロセスを見るための有効な手段です。
2. 「AI面接官 × 人間の意思決定」のハイブリッド化
「AIがレポート化し、人事が判断する」というワークフローも非常に現実的で効率的な解です。
- 一次スクリーニングとしてのAI: 応募者が数百・数千人いる場合、全ての動画を人間が見るのは不可能です。AIが動画から「表情解析」「声のトーン」「論理性」「キーワード」を抽出し、スコアリングや要約レポートを作成します。
- 構造化面接の自動化: ランダムな質問や課題提示は、人間が行うと面接官によるバイアス（偏り）が出やすいですが、AIであれば公平に、かつ多様なパターンの質問を投げかけることが可能です。
- 採用担当者の役割変化: 採用担当者は「書類の誤字脱字チェック」などの単純作業から解放され、AIが抽出した「気になる候補者」のレポートを読み解き、最終的なカルチャーマッチ（企業風土との適合性）を判断することに注力できるようになります。
3. 具体的な手法の可能性と課題
ご提案の手法が普及するにあたり、以下のような展開と課題が予想されます。
| 視点 | 今後の展開・可能性 | 懸念点・課題 |
| 課題の実演 | 実際に画面共有をしながら、AIが出した課題の解決プロセス（検索の仕方、試行錯誤の様子）を録画・評価する。 | 「見られている」という特殊なストレス環境下でのパフォーマンスが、実際の業務能力とイコールとは限らない。 |
| 行動分析 | 目線の動きや回答までの「間（ま）」から、嘘や自信のなさをAIが検知する。 | AIによる感情分析の精度や、特定の属性（性別・人種など）に対するアルゴリズムのバイアス（公平性）の問題。 |
| 対抗策 | 候補者側も「AI面接対策AI」を使い、好印象を与える表情や話し方のトレーニングを行う。 | 「AIに評価されやすい演技」が横行し、再びいたちごっこになる可能性。 |
結論
生成AIによって「完成されたテキスト」の価値が相対的に低下した現在、採用選考が「静的な書類」から「動的なプロセスデータ」へ移行するのは必然の流れと言えます。
企業は「何を作れるか（What）」よりも「どう考え、どう動くか（How）」を重視せざるを得ません。求職者側も、完成品を取り繕うスキルより、思考の瞬発力や、素の自分をさらけ出した上での対話力が求められるようになります。
この「プロセスの評価」が進むと、学歴や経歴書といった過去のスペックよりも、「今、目の前の課題にどう取り組むか」という実力主義的な側面が強まると予想されます。
これらを踏まえて、次のステップはいかがでしょうか？
AIによる「プロセス評価」が主流になった際、逆に**「人間（採用担当者）だけが直感的に評価できる要素」**とは何が残るとお考えですか？（例えば、言語化できない熱量や、組織との相性などについて議論を深められます。）
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