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インタビュー《人材採用》| ミスマッチ防止と定着を支える「リファレンスチェック」の真価(AD)

AIで候補者が“均質化”する時代——「リファレンスチェック」がミスマッチを防ぎ、良い採用を実現する理由

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 応募書類と面接による評価に長年依存してきた日本企業の採用。しかしAIが普及した現在、候補者の自己申告情報を前提とした採用判断の限界とミスマッチの増加が指摘されはじめている。こうした中で、“採用判断の新しい情報源”としてあらためて注目されているのが「リファレンスチェック」だ。リファレンスチェックの採用支援サービスを提供するback checkの須藤氏は、生成AI時代のいま、ミスマッチ防止の手立てとしてリファレンスチェックが有効であると語る。現代の企業が抱える採用の課題と、リファレンスチェックの活用のポイントを須藤氏に伺った。

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AIで均質化する候補者情報 企業が直面するミスマッチ拡大のリスク

——生成AIの登場は、企業の採用にも大きな影響をもたらしました。特に日本企業の採用において、どのような課題が生まれているのでしょうか。

 1つは、候補者の応募書類から能力を見極めることが難しくなったことが挙げられます。

 生成AIの活用により、職務経歴書などの書類レベルが格段に向上しました。従来は、候補者自身が過去の経験を振り返り、構造化して表現する必要がありましたが、今では生成AIを使うことですぐに質の高い職務経歴書が完成します。その結果、書類から読み取れていた認知能力や文章作成能力の差が見えにくくなっているのです。

須藤 芳紀氏

須藤 芳紀(すどう よしのり)氏

back check株式会社 代表取締役社長

大学卒業後、インテリジェンス(現パーソルキャリア)に入社。営業マネージャー、ゼネラルマネージャーを経て、2012年からインテリジェンスHITO総合研究所(現パーソル総合研究所)執行役員に就任。その後、アマゾンジャパンでマーケットプレイス事業企画部部長とシニアプロダクトマネージャーを歴任。2018年からはグーグルで広告営業本部の統括部長を担う。2021年、17LIVEに執行役員として入社し、グローバルマーケットの経営とプロダクト開発を牽引。2023年1月、ROXXに入社しback check事業部COO、6月より同CEOに就任。2025年9月、カーブアウトに伴いback check株式会社の代表取締役に就任。

 もう1つは、面接の事前準備が生成AIによって容易になったことです。従来は候補者が自力で作成していた想定問答集なども、AIに頼ることで誰もが一定レベルの準備を行えてしまいます。これにより、候補者間の差がつきにくくなり、採用担当者から見て見極めが難しくなっています。

 書類や面接で差分を見分けにくい状況は、面接官の印象やバイアスに基づいた評価を助長する可能性があります。その結果、入社後のミスマッチを引き起こしかねません。

 これは生成AIが登場する前から存在する課題でした。しかし、課題が解決されないまま生成AIによって多くの候補者が一定レベルの準備をするようになったことで、見極めの難易度がさらに上がっています。

——なるほど、印象やバイアスに依存した採用が増加することで、ミスマッチも増えそうです。一方で、生成AIを活用することで、企業側が採用活動を改善できる可能性はないのでしょうか。

 面接の構造化を進め、採用の質を向上できる可能性があります。構造化面接は人力でやると骨の折れる作業ですが、生成AIの力を借りることで以前より容易になりました。

 また、データ分析も比較的かんたんにできるようになりました。たとえば、「このポジションにはどんな能力が必要か」といった、採用の基準になる要素を人事データで分析して明らかにすることで、ミスマッチを減らせるはずです。

 ただし、やはり書類・面接だけでは見極められない能力もあり、それが多くの企業のミスマッチの原因になります。そのため、書類や面接だけに限らない採用判断の手立てが必要になってくるでしょう。

ミスマッチを左右する「面接では見極められないスキル」

——ミスマッチの原因となっている、面接で見極められない能力とは何でしょうか。

 ミスマッチとは、面接で「この人は優秀だ」「これができる」と感じて採用したものの、入社後に期待した能力を発揮できないというギャップです。

 なぜそういったギャップが生まれるのか。それは、そもそも面接という対話の場だけでは、職務を遂行するために必要な能力・スキルをすべて見極めることが難しいためです。

 たとえば、業務を期日までに完遂する能力や、問題発生時に上司へタイムリーに相談する能力などは、面接で確認のしようがありません。コミュニケーション能力やプレゼンテーション能力はある程度測れますが、極度に困った状況で柔軟に乗り越える力(レジリエンス)なども、長年一緒に働いた人でないと分からない能力です。

 こうした能力は、リファレンスチェックで過去一緒に働いた人物に尋ねることで初めて把握できるのです。

「一緒に働かないと分からないこと」が分かる

——では、そもそもリファレンスチェックとはどのような手法なのでしょうか。あらためてその定義を教えていただけますか。

 リファレンスチェックは、第三者の視点を通じて候補者の行動特性や働き方を把握し、採用判断の精度と再現性を高める手法です。候補者の上司や元同僚など、一緒に働いたことがある人に質問に回答してもらい、候補者がどんな人物かを確認する仕組みです。

 その人のあらゆる背景情報を調査することを「バックグラウンドチェック」と言いますが、その一部にリファレンスチェックが含まれるイメージです。

 日本にはなじみのない文化ですが、アメリカでは上司が部下の次の転職先に「リファレンスレター」を送ることが一般的です。一方で、これまでの日本は終身雇用の文化が根強く、上司が部下の転職を応援する習慣はありませんでした。こうした背景の中で、日本ではこれまでリファレンスチェックという手法が普及してこなかったのでしょう。

——今後人材の流動性が高まる中で、リファレンスチェックも浸透していきそうですね。では、リファレンスチェックを行うとき、企業はどういった情報を得ることを期待すればよいでしょうか。

 面接では見極めにくい能力やスキル、行動面にフォーカスするのがよいと思います。仕事を完遂する能力やレジリエンス、勤怠不良がないかといった行動面など、長年一緒に働いてこそ把握できる部分を確認するとよいでしょう。

 その際、面接で抱いた印象と、リファレンスチェックで得られた情報にギャップがある場合も出てきます。その際は、その情報が“ポジションに合致するかどうか”という判断材料として意識してみるのが1つの手です。

 たとえば、ある企業が思い切った改革の実行が求められる役員候補のポジションで、「推進力がある人」を探していた時の話です。候補者のリファレンスレポートを見てみたら、周囲の人たちからの評価は非常に悪かった。しかし、その内容は「やると決めたら周囲の反対があっても物事をどんどん進めていく」「組織の目的のためには手段を選ばずに突き進む」といったものでした。企業は、むしろ求めている人材だと判断して採用したところ、入社後非常に活躍したそうです。

 リファレンスチェックのコメントを「良い」「悪い」といった表面的な印象で判断するのではなく、そのポジションで求められる人物要件やスキルセットに、この候補者が合っているのかという視点が重要になります。

リファレンスチェックの理想的な設計と効率的な運用法

——企業がリファレンスチェックをより上手く活用するためのポイントはありますか。

 リファレンスチェックは単体で使うというより、採用プロセス全体の設計の中で機能させることが重要だと考えています。

 採用条件には、募集しているポジションの職務内容を遂行するために必要なスキル・能力のほか、組織の文化や価値観といった要件が絡んできます。そのため、「この職務内容にはこのスキルが必要」「この組織風土にはこの価値観が必要」といった要件を可視化することが必要です。さらに、必要なスキルや価値観を見極めるために面接でどんな質問をして、どんな回答が得られたらよいかまで言語化する必要があるでしょう。

 構造化を進める中で、面接では測れないスキルや価値観が明確になります。それらをリファレンスチェックで確認するのが、理想的な活用法です。

 実施のタイミングとしては、最終面接のあたりが現実的でしょう。まだ入社が不確実な1次面接などの早い段階で依頼すると、企業と候補者双方にとって負担となります。そのため、確度の高まった段階で実施するのが望ましいと考えます。

——リファレンスチェックを行うことで、選考期間が延びることはないのでしょうか。

 選考期間が延びることは、ほとんどありません。最終面接に進むことが決まった時点で、面接の日程調整と同時に依頼すれば、最終面接当日までにレポートが完成していることが多いです。

 また、私たちが提供するリファレンスチェックサービス「back check」には、レポート共有機能があります。複数企業からリファレンスチェックの依頼を受けた場合、過去に実施したリファレンスを新たな企業に共有できる仕組みです。

 このように、リファレンスを書く方への負担を軽減するサービスを活用することで、選考スピードを落とさずにリファレンスチェックを導入できると思います。

オンボーディングにも有効?! 得られた情報は未来にも活かせる

——リファレンスチェックを取り入れたうえで、さらにミスマッチを改善するために人事が取り組むべきことはありますか。

 まず、リファレンスチェックで得た情報は採用判断だけでなく、配属先の判断や人事によるフォローといったオンボーディングの参考にもできるでしょう。

 また、先ほども少し触れたとおり、「データ分析」がこれからの人事には求められると思います。

 我々はよく、「リファレンスチェックで得た情報を“ワンタイムパスワードにしない”」と伝えています。1人ひとりの候補者を見極めるために活用するのはもちろん、データを蓄積し分析することで、採用判断を振り返り、次の意思決定に活かすことが重要です。

 採用した人材の数だけ、面接の履歴、リファレンスレポート、適性検査のデータは蓄積していきます。これに加えて、定着した従業員の入社後のデータも溜まっているはずです。

 重要なのは、これらのデータをきちんと保持・分析し、その結果を採用基準などにフィードバックするサイクルをつくっていくことです。すでに大手企業の中でも、人事部門に意欲がありデータ分析に関心のある企業が、こうしたプロジェクトに着手しています。

“良い採用”とは何か。考えて、手を打つ

——では最後に、AI時代に採用活動を行う企業の採用担当者に向けてメッセージをお願いします。

 どの企業も人手不足の中で、採用担当者は「どうやって採用を増やすか」という目の前の課題に悩んでいると思います。本当はいったん俯瞰的に採用のプロセスを分析できるとよいのですが、やるべき業務や上からのプレッシャーに追われてその時間が取れないのが実情でしょう。

 しかし、長い目で見れば、せっかく採用した社員が入社してわずか半年や1年で辞めてしまうのが最もつらいことです。

 本来の理想は、現場から「活躍する人を採用してくれてありがとう」と言われるようになり、早期離職者を減らすこと。リファレンスチェックサービスを活用することで、その理想に手が届き、そこまで深く考えて採用活動ができるようになる可能性があります。

 採用人数を増やすことそのものを目的とするのではなく、自社が「良い採用」を目指すために何が必要なのかを考え、その選択肢としてリファレンスチェックをはじめとしたサービスを活用していただけると幸いです。

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提供:back check株式会社

【AD】本記事の内容は記事掲載開始時点のものです 企画・制作 株式会社翔泳社

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