生成AIが変える新卒者の採用プロセス

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明確で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るが生成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が評価と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る。

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
ご質問は大きく3点に分けて考えられます。
① 志望動機・自己PRにおける生成AI活用が一般化し、差異が見えにくくなったのか
② その結果として採用プロセスに変化が起きているのか
③ Webカメラ実演＋生成AI評価という新しい選考手法が現実的か
それぞれ順に整理します。

① 生成AIで「完成度が平均化」したのは確かか

一定程度、事実に近いと言えます。

新卒・中途を問わず
- 志望動機が「企業研究がよくできている」
- 自己PRが「STAR法などで整理されている」
  という型の整った文章が増えました。
その結果、
- 文法力
- 論理構成
- 一般的な説得力
  という点では、応募者本人の日本語力や文章力以上の水準になりやすい。

一方で、

体験の具体性
思考の独自性
言葉選びの癖や一貫性
などは、まだ差が出る部分でもあります。

つまり

「文章の最低ラインが引き上げられ、上位層の見分けがつきにくくなった」
という表現が最も実態に近いでしょう。

② 採用担当者側の対応は変わりつつあるか

すでに変化は始まっています。

実際に起きている（または増えている）動きとしては：

書類選考の比重を下げる
ESは「最低限の足切り」扱いにする
面接回数を減らし、ワーク・課題・面談を重視
一次面接を「人柄・反応確認」に特化する

採用側も

「文章が上手＝仕事ができる、とは言えなくなった」
ことをかなり明確に認識し始めています。

③ Webカメラ実演＋生成AI評価という方式は現実的か

技術的には十分可能で、部分的には導入される可能性が高いです。
ただし「全面移行」には段階があります。

想定されるプロセスの妥当性

ご提案の流れは、論理的に非常に自然です。

生成AIが
- 質問
- ケース課題
- 即興説明
  をランダム生成
応募者がWebカメラ前で実演
録画データを生成AIが
- 発話内容
- 思考プロセス
- 表情・沈黙・修正
  を分析
評価レポートを作成
人事がそれを参考に最終判断

これは**「文章を生成AIに任せられるなら、評価も生成AIに任せる」**という自然な進化です。

特に評価しやすい能力

この方式は以下を測るのに向いています。

その場で考える力
曖昧な問いへの対応力
話の組み立て直し
詰まった時の立て直し
緊張下での態度

いずれもESでは測れない能力です。

ただし、導入における現実的な課題

一方で、慎重にならざるを得ない点もあります。

1. プライバシー・監視感

常時録画
表情分析
音声解析
に対する心理的抵抗は強い層も多い。

2. 公平性・環境差

通信環境
カメラ品質
話す文化への慣れ
が評価に影響しやすい。

3. 法的・説明責任

なぜ不合格なのか
AI評価の根拠
を説明できないと、企業側のリスクになる。

結論：どう移行していく可能性が高いか

最も現実的なのは、段階的な併用です。

ES：最低限の確認（AI使用前提）
Web課題＋録画：一次選考の主軸
面接：最終確認と相互理解
生成AI：
- 評価補助
- 要約・観点提示
  に限定

つまり

「人を落とすAI」ではなく「人が判断しやすくなるAI」
として使われる可能性が最も高いでしょう。

補足視点

長期的には、

生成AIをどう使ったか
AIの出力をどう修正・発展させたか
その説明自体が評価対象になる可能性もあります。

もしご関心があれば、

「応募者側が今後どう準備すべきか」
「企業側が失敗しやすい導入パターン」
といった観点でも整理できますが、続けますか。

ブログ作成者の質問
防音のweb作業を出来る個室を借りてweb選考に臨むという流れは有り得そうだが、例えば課題として生成AIを用いて何らかのレポートを作成する場合にweb検索のログや生成AIと質問応答した内容など、様々な要素を評価するのは考えられる

ChatGPT の応答
はい、その発想はかなり現実的で、しかも採用側・応募者側の双方にとって合理性があります。
ご指摘の「成果物だけでなく、生成AIの使い方そのものを評価する」という考え方は、今後の選考設計として筋が通っています。

以下、少し構造化して整理します。

1. 防音個室＋Web選考は十分に成立するか

まず前提として、

防音・個室ブース
安定した通信環境
Webカメラ・マイク完備

この条件を満たした場所を使う流れは、すでに以下の文脈と親和性があります。

Webテストセンター
資格試験のオンライン監督
リモート業務前提の職種採用

特に
「静かな環境を自ら用意できるか」＝業務適応力の一部
と見なされる可能性もあり、自然な要件になり得ます。

2. 課題で「生成AIを使わせる」選考の本質

ここが非常に重要なポイントです。

従来

生成AIを「禁止」する
使っていない前提で評価する

→ もはや現実と乖離。

今後あり得る形

生成AIの使用を前提条件にする
何を、どう使ったかを含めて評価する

つまり評価対象は

レポートそのもの × 思考と探索のプロセス
になります。

3. 評価対象になり得る要素（かなり現実的）

ご指摘の要素は、すべて評価可能です。

① Web検索ログ

どのようなキーワードを使ったか
検索範囲が狭すぎないか／広すぎないか
一次情報に辿り着こうとしたか

→ 問題設定力・情報リテラシー

② 生成AIとの質問応答ログ

最初の指示は雑か、整理されているか
出力を鵜呑みにせず修正・深掘りしているか
観点を切り替える問いが出ているか

→ 思考の構造化力・対話設計力

③ 出力の変遷（ドラフト履歴）

初稿からどう変わったか
どこで人間の判断が入ったか
AIの誤りや浅さをどう補正したか

→ 編集力・批判的思考

④ 制限時間内の進め方

調査に時間をかけすぎていないか
詰まった時の切り替え
8割完成でまとめる判断

→ 業務遂行感覚

4. 生成AIによる「プロセス評価レポート」は可能か

技術的には、すでに可能です。

生成AIは以下を行えます：

ログ全体の要約
思考の流れの可視化
強み・弱みの抽出
他候補者との傾向比較（匿名・統計）

このレポートは
「合否判定」よりも「人事が読むための圧縮情報」
として極めて有用です。

5. この方式で本当に差が出るか

はい、かなりはっきり差が出ます。

同じAI・同じ時間・同じテーマでも、

良い人
- 問いを再定義する
- AIの出力に疑問を持つ
- 構成を組み替える
そうでない人
- 一発目の回答を貼る
- 表現だけを直す
- 事実確認をしない

成果物の文章以上に「使い方」で差が出るのがこの方式です。

6. 採用側にとってのメリット

書類選考の形骸化を回避
実務に近い能力を測れる
面接での質問精度が上がる
「なぜ評価したか」を説明しやすい

特に

「この人はAIがあっても／あるからこそ思考できる」
という判断がしやすくなります。

7. 想定される制約と現実的な落としどころ

完全監視・完全ログ取得は反発が大きいため、

応募者同意制
評価項目の事前開示
AI評価は参考情報扱い
ログは一定期間で破棄

といったガバナンス設計が前提になるでしょう。

結論

ご提案の方向性は、

技術的に可能
採用の課題に合致
実務評価として合理的

であり、
**「生成AI時代の採用設計としてかなり筋が良い」**と考えられます。

もしよければ次に、

応募者が不利にならない設計
評価項目の具体例（ルーブリック）
新卒／中途での違い
といった点も掘り下げられますが、どこを続けますか。