新卒採用でAI面接は使えるのか？導入企業5社の運用と学生51%の本音

「新卒の一次面接にAI面接を入れて、本当に回るのだろうか」
「学生に嫌がられて、辞退が増えるのではないか」

このようにお考えの新卒採用ご担当者は少なくありません。求人倍率が高止まりするなかで面接官の手が足りず、かといって選考体験を雑にすれば学生は離れていきます。効率と体験のどちらを取るか、という板挟みが年々きつくなっているのが現状でしょう。

AI面接とは、AIが面接官に代わって学生と対話し、回答内容を分析して評価レポートにまとめる選考手法です。2027年卒の学生では、すでに28.2%がAI面接を経験しています。一方で、企業からAI面接を提示されると受けたい気持ちが下がると答えた学生も51.1%にのぼりました。

本記事では、新卒採用のどの工程でAI面接が効き、どこでは効かないのかを先に整理します。そのうえで、実際に新卒選考へ組み込んでいる5社の運用、学生の辞退リスクへの備え、導入前に決めておくべきこと、サービスの見方、進め方までを順に解説します。導入するかどうかの判断材料としてご活用ください。

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目次

新卒採用でAI面接の導入が進んでいる背景

AI面接が語られる機会は増えましたが、なぜ今なのかという文脈は意外と共有されていません。新卒採用を取り巻く環境の変化を4つの角度から押さえておくと、自社に必要かどうかの判断がしやすくなります。

27卒の求人倍率1.62倍で学生に会えない

リクルートワークス研究所の調査によると、2027年卒の民間企業求人総数は74万8,100人、民間企業への就職希望者は46万2,300人で、大卒求人倍率は1.62倍でした。企業側には28万5,800人分の需要超過があり、学生1人に対して求人が1.6件ある計算になります。

とくに2026年卒では、従業員300人未満の企業の求人倍率が8.98倍に達しました。この数字が示すのは「応募が多すぎて捌けない」という悩みだけではありません。規模の小さい企業ほど、そもそも会える学生の数が足りないという逆側の課題を抱えています。

AI面接は応募者を絞り込む道具として語られがちですが、実際の使いどころはむしろ逆でしょう。書類だけで判断していた層にも対話の機会を出し、母集団の見方を変える。会える人数を増やす方向に効く仕組みだと捉えたほうが、新卒採用の実情には合っています。

参考：リクルートワークス研究所「第42回 ワークス大卒求人倍率調査（2027年卒）」

専任者がいない企業が56.1%という現実

マイナビの2027年卒企業新卒採用予定調査では、新卒採用の専任担当者がいない企業が56.1%を占めました。マンパワー不足を「非常に感じる」が37.6%、「やや感じる」が30.3%で、合わせて67.9%の企業が人手の足りなさを実感しています。

同じ調査で、AIによる採用手法の変化に期待する効果の第1位は「業務の工数削減」で49.2%でした。高度な人物予測よりも、まず目の前の作業を減らしたい。それが多くの採用現場の本音だといえるでしょう。

採用以外の業務を兼任しながら、インターン、早期選考、本選考を並行して回している。そうした状況は決して珍しくありません。面接の日程調整だけで一日が終わる状態を、仕組みで解消できるか。AI面接の検討は、たいていここから始まります。

参考：マイナビ「2027年卒企業新卒採用予定調査」

生成AIでエントリーシートが横並びになった

一方で、学生側の変化も見過ごせません。マイナビの調査では、2026年卒の学生のうち就職活動で生成AIを利用した割合は66.6%、AIを使った経験がある学生は82.7%に達しました。志望動機の推敲やエントリーシートの添削は、すでに一般的な準備行動になっています。

その結果として起きているのが、応募書類の均質化です。文章としての完成度は上がる一方で、学生ごとの個性や経験の差は読み取りにくくなりました。採用担当者を対象とした別の調査では、生成AIの普及により書類選考での人物の見極めが難しくなったと答えた企業が69.7%にのぼっています。

新卒採用は職務経歴がないぶん、もともと書類から得られる情報が限られていました。そこへ文章の均質化が重なれば、書類の判断材料としての価値はさらに下がります。書類で絞るほど、見極めの精度は落ちていくという逆転が起きているわけです。

参考：マイナビ「2026年卒 大学生キャリア意向調査（4月）」

書類選考をやめる企業が現れはじめた

この状況に対して、企業側の動きはすでに始まっています。採用担当者1,625名を対象とした調査では、書類選考をすでに廃止した企業が13.8%、廃止を検討中が34.1%、重要度を下げる予定が38.8%という結果が出ました。

AI面接の使い方にも変化が見られます。同じ調査で、書類選考を廃止して応募者全員がAI面接を受検する運用へ変えた企業が33.5%、通過基準を緩和してAI面接へ進む人数を増やした企業が53.2%でした。いずれも選考の間口を狭めるのではなく、広げる方向の変更です。

導入効果として最も多く挙がったのも「従来の書類基準では不合格にしていた層から優秀人材を採用できた」で62.4%でした。AI面接は落とすための仕組みではなく、会うための仕組みとして使われ始めている。この前提を押さえておくと、以降の検討の解像度が変わってきます。

参考：「新卒・中途採用におけるAI面接導入に関する実態調査」（プレスリリース）

学生の28.2%がすでにAI面接を経験している

受ける側の普及度も確認しておきましょう。マイナビの2027年卒大学生キャリア意向調査では、AI面接を受けた経験がある学生は28.2%、経験社数は平均2.0社でした。3人に1人弱が、すでに複数社でAI面接を通過してきた計算になります。

とはいえ未経験の学生が多数派であることも事実です。「AI面接というものがある」と知ってはいても、自分が受けるとなれば話は別、という温度差が残っています。この温度差への手当てが、後述する辞退リスクの管理につながっていきます。

数字を並べて見えてくるのは、AI面接が珍しい取り組みではなくなりつつある一方、標準にもなりきっていないという中間地点です。導入するかどうかではなく、どう設計するかを考える段階に入ったと捉えるのが実態に近いでしょう。

参考：マイナビ「2027年卒 大学生キャリア意向調査（4月）」

新卒採用でAI面接が効く工程と、効かない工程

結論から述べます。AI面接は選考フロー全体を置き換えるものではなく、特定の工程でだけ強く効く仕組みです。どこに置くかを間違えると、効率化どころか学生の不信を招きかねません。

AI面接が最も効くのはES提出後から一次面接まで

新卒採用の選考フローは、母集団形成からエントリー、書類や適性検査、一次面接、二次面接、最終面接という流れで組まれるのが一般的です。このうちAI面接の適合度が最も高いのは、書類提出後から一次面接にかけての区間になります。

順序	工程	AI面接との関係
1	母集団形成・エントリー	直接の関係は薄い。受検のしやすさが応募数に影響する程度
2	書類・適性検査	AI面接と併用し、書類選考を省略する運用も選べる
3	一次面接	最も適合度が高い工程
4	二次面接	AIレポートを材料に、人が深掘りと魅力づけへ集中する
5	最終面接・内定	カルチャーフィットの見極めと相互理解は人が担う

この区間に集中する理由は明快です。短期間に大量の学生を同じ基準で見る必要があり、かつ面接官の確保が最も苦しいのがここだからでしょう。AI面接の仕組みそのものは音声認識から評価レポート生成までの流れで詳しく扱っていますので、基礎から確認したい場合はあわせてご覧ください。インターンシップ選考への組み込み方も同様の考え方で設計できます。

最終面接と魅力づけはAIに渡さない

一方で、AIに渡さないほうがよい領域もはっきりしています。人が担い続けるべき工程は、おおむね次の4つに整理できます。

• 自社の価値観と合うかどうかの見極め
• 志望度を高めるための双方向の対話
• 学生一人ひとりの疑問や不安への個別対応
• 条件を擦り合わせるオファー面談

新卒採用は「選ぶ」と同時に「選ばれる」プロセスでもあります。求人倍率1.62倍という環境では、魅力づけに割ける時間の総量が採用の成否を左右しかねません。ここを機械に任せてしまうと、効率化した分だけ内定承諾率が落ちるという本末転倒も起こり得ます。

逆に言えば、初期の対話と情報整理をAIが引き受けることで、人の時間を魅力づけと最終判断に寄せられるのが本来の狙いです。工数削減はあくまで手段であり、空いた時間を何に使うかまで設計して初めて導入の意味が出てきます。

年間面接件数が少ない企業には勧めない

AI面接が向かない企業についても正直に書いておきます。年間の一次面接が数十件程度で、応募数もそれほど多くない企業であれば、人が直接会ったほうが費用対効果も選考体験も良い場合があります。AI面接がすべての企業に向いているわけではありません。

費用の構造を考えると理由が分かります。定額制のサービスは面接件数が増えるほど1件あたりの負担が下がる設計のため、件数が少ないうちは固定費の重さが目立ちます。件数ごとに課金される形式であれば少量から試せますが、応募が増えた年に予算が膨らむ懸念が残るでしょう。

判断の出発点は、自社の年間一次面接件数を数えてみることです。目安として年間200件以上の一次面接があり、面接官の確保に苦労している企業であれば、検討する価値は十分にあります。具体的な試算は料金体系ごとの費用相場と計算の考え方にまとめました。

新卒特有の「実績がない相手をどう見るか」という制約

新卒採用には、中途採用と決定的に異なる制約があります。学生には職務経歴がないため、過去の実績から能力を推し量る方法が使えません。見るべきは、行動の背景にある思考のプロセスと、その再現性です。

「リーダーシップを発揮した経験」と書かれていても、それだけでは何も分かりません。どんな判断を迫られたのか、なぜその選択をしたのか、結果をどう受け止めたのか。一つの経験を掘り下げて初めて、その学生の考え方が見えてきます。

ここがAI面接との相性を決めるポイントになります。あらかじめ決めた質問に一人で答える形式では、回答の表面的な完成度しか測れません。回答内容に応じて質問を重ねられる形式のほうが、新卒の初期選考には向いているといえるでしょう。

詳しくは回答に応じて質問を重ねる仕組みで解説しています。中途採用での使われ方と比べると、評価軸の違いがより明確になります。

新卒採用にAI面接を導入した企業の実例

ここからは、実際に新卒選考へAI面接を組み込んでいる企業の運用を見ていきます。以下はいずれも2027年卒時点で各社が公表している情報にもとづく整理であり、選考フローは年度によって変わる点はご留意ください。

NTTドコモ｜AIが不合格としても人が見る

通信大手のNTTドコモは、2026年卒で段階的にAI面接を取り入れ、2027年卒から本格導入へ踏み切りました。対話型のAI面接を選考の一部に組み込み、学生は都合のよいタイミングで受検できる設計になっています。

注目すべきは合否の扱いです。同社は、AIによる判定が不合格であった場合でも採用担当者が面談データを直接確認すると明示しています。AIの結果だけで自動的に不合格とはしないという運用を、採用サイト上で学生に対して先に開示している点が特徴でしょう。

「AIに落とされるのではないか」という不安は、学生がAI面接を避ける最大の理由です。その不安に対して、企業側の運用そのもので答えを示す。この姿勢は、規模を問わず参考にできる考え方だといえます。

参考：NTTドコモ 新卒採用サイト「選考フロー」

サイバーエージェント｜ES・Webテストの代替に

インターネット広告やメディア事業を展開するサイバーエージェントは、本選考前の評価指標としてAI面接を導入しました。従来のエントリーシート、履歴書、Webテストに代わる位置づけとして使われている点が、他社の事例と大きく異なります。

AI面接で得られた録画、文字起こし、評価レポートを選考判断の材料として活用する設計です。書類で測っていたものを、短い対話で測り直す。前章で触れた「書類選考をやめる企業が現れはじめた」動きが、実際の選考設計に落ちている例だといえるでしょう。

生成AIの普及によって書類の情報価値が下がるなら、書類に割いていた工数を対話へ振り替える。この発想は、応募数の多寡にかかわらず検討する余地があります。書類を減らすほど、初期の対話量を確保する必要が出てくるという関係を押さえておきたいところです。

参考：AI面接の導入に関するニュースリリース（2025年10月29日）

ローソン｜説明会の後に選考へ組み込む

コンビニエンスストア大手のローソンは、会社説明会の後に適性検査、AI面接、履歴書提出を実施し、その後に複数回の1対1面談へ進む流れを採用しています。AI面接を単独で置くのではなく、適性検査と組み合わせて初期選考を構成しているのが特徴です。

この設計には合理性があります。適性検査で測れるものと、対話でしか見えないものは重なりません。両方を初期段階で揃えておけば、後工程の面談で何を確認すべきかが絞り込めます。

加えて、後工程はすべて人による面談で構成されています。初期に情報を集め、その先は人が時間をかけて向き合う。AIで前半を圧縮し、後半を厚くするという工数配分の考え方が読み取れる事例です。

参考：ローソン 新卒採用 よくあるご質問

コクヨ｜一部コースの一次面接に限定

文具・オフィス家具メーカーのコクヨは、一部の採用コースに限って一次面接にAI面接を取り入れています。全コース一斉ではなく、対象を限定して導入している点が実務上の参考になるでしょう。

評価の扱いも明確です。AIの分析結果だけで判断するのではなく、採用担当者が録画データを確認したうえで総合的に判断する運用としています。学生の回答を人が見る工程を残すことで、評価の妥当性を担保する構えです。

限定導入は、はじめて取り入れる企業にとって現実的な選択肢になります。対象を絞れば効果測定の精度が上がり、社内への説明材料も揃えやすくなるためです。まず一部で試し、数字を持って広げるという進め方は、後半の導入ステップでも改めて触れます。

参考：コクヨ 採用情報

Hakuhodo DY ONE｜4手法を併用する

デジタルマーケティング領域を手がけるHakuhodo DY ONEは、2027年卒の選考で書類、グループワーク、AI面接、オンライン面接という4つの手法を組み合わせる構成を公表しました。AI面接が既存の手法を置き換えるのではなく、選考手法の一つとして配置されている形です。

AIによる評価と人による評価を組み合わせる設計としており、どちらか一方に寄せていません。手法ごとに見えるものが違うため、複数を重ねて多面的に判断する。人数規模の大きい選考では現実的なアプローチといえます。

ここから読み取れるのは、AI面接の導入が「何かをやめる」判断とは限らないということです。既存の選考を維持したまま、足りない情報を補うために1つ足す。置き換えではなく追加という選び方もあると考えれば、検討のハードルは下がるのではないでしょうか。

参考：2027年新卒採用へのAI面接導入に関するニュースリリース（2025年12月1日）

5社に共通するのはAIに合否を委ねない設計

5社の運用を並べると、共通点が浮かび上がります。いずれもAIが担っているのは初期の対話と情報整理であり、確認と判断、そして魅力づけは人が担うという役割分担です。

企業	AI面接の使いどころ	人の関与
NTTドコモ	選考の一部として本格導入	不合格判定でも担当者が確認
サイバーエージェント	本選考前の評価指標として書類の代わりに	録画と評価レポートを判断材料に使う
ローソン	説明会後の初期選考で適性検査と併用	後工程は複数回の1対1面談
コクヨ	一部コースの一次面接に限定	担当者が録画を確認して総合判断
Hakuhodo DY ONE	書類・グループワーク等と組み合わせて併用	AIと人の評価を組み合わせる

逆に言えば、AIのスコアだけで合否を確定させる運用を公表している大手企業は、公開情報の範囲では確認できませんでした。もちろんこれは調べられた範囲での話であり、業界の標準だと断定できるものではありません。ですが、先行して導入した企業が揃って同じ線を引いているという事実は重く受け止めてよいでしょう。

自社で設計する際の指針もここから導けます。AIを最終判断者にせず、人が確認できる証跡を必ず残す。この一線を守っておけば、学生への説明でも社内の合意形成でも、大きく外すことはありません。具体的なルールの決め方は、このあとの章で扱います。

新卒採用にAI面接を入れると変わること

ここでは、新卒採用という採用区分でこそ大きく効く変化を5つに絞って整理します。採用区分を問わない一般的な利点については、別記事で詳しく扱っています。

日程調整をなくし、応募当日に面接できる

従来の面接では、日程調整に3営業日から5営業日、実施までに1週間から2週間を要するのが一般的でした。面接官のスケジュールが埋まっていれば、そこからさらに待たせることになります。

AI面接であれば、面接用のURLを送るだけで案内が完了します。学生は都合のよい時間にスマートフォンやPCから受検できるため、エントリー当日に面接を終える運用も成立するでしょう。授業、研究、アルバイトと就職活動を並行している学生にとって、時間の自由度は想像以上に大きな意味を持ちます。

接触までの速度は志望度にも影響します。応募してから案内が届くまで1週間以上かかる企業に対して、学生が「自分を見てくれていない」と感じるのは自然な反応でしょう。待たせないこと自体が、選考体験の質を左右する要素になっています。

書類で落としていた層に会えるようになる

前章で触れたとおり、AI面接の導入効果として最も多く挙がったのは「従来の書類基準では不合格にしていた層から優秀人材を採用できた」で62.4%でした。数ある効果のなかで、これが1位に来ている点は見過ごせません。

新卒採用では、この効果がとくに出やすい構造があります。学生には職務経歴がなく、書類に書けることがもともと少ないためです。そこへ生成AIによる文章の均質化が重なり、書類から個性を読み取るのはいっそう難しくなりました。

面接回数が増えても費用が変わらない定額制のサービスであれば、書類選考を省略して応募者全員に面接機会を出す運用も選べます。実際にJetBでは自社の採用で応募書類による足切りをやめ、187人全員と面接を実施しました。書類の行間に埋もれていた学生と、対話の場で出会い直すという発想の転換が起きています。

参考：「新卒・中途採用におけるAI面接導入に関する実態調査」（プレスリリース）

面接官によって結果が変わる状態をなくす

新卒採用では、現場社員や若手が面接官を務めるケースが多く見られます。面接官ごとに見ているポイントが異なるため、同じ学生でも担当者しだいで合否が変わってしまう。評価基準の統一は、多くの企業が課題と認識しながら解消しきれていないテーマではないでしょうか。

AI面接は、事前に設定した質問と評価基準にもとづいて全員を同じ条件で面接します。深掘りのロジックも統一されるため、面接官個人の主観や相性に左右されにくくなります。評価の根拠がテキストで残る点も、社内での合否協議を進めやすくする要素でしょう。

ただし、AIなら完全に公平になるわけではありません。属性や通信環境によって誤差が偏る可能性は残りますし、その検証は企業側の責任で行う必要があります。質問と評価軸の設計そのものについては評価基準を揃えて面接を設計する方法をご覧ください。

地方・海外の学生を同じ土俵に乗せられる

交通費と移動時間は、新卒採用に固有の応募障壁です。地方の大学に通う学生、海外留学中の学生、研究で拘束時間の長い理系大学院生。いずれも、面接に行くこと自体のコストが選考参加の可否を左右します。

AI面接は場所を問わず受検できるため、この障壁が構造的に外れます。母集団形成の地理的な制約がなくなれば、これまで接点を持てなかった層にもアプローチできるでしょう。

応募不足に悩む企業ほど、この効果は大きくなります。会える範囲を広げることが、そのまま母集団の質に跳ね返るからです。前章で触れた従業員300人未満の求人倍率8.98倍という数字を踏まえると、規模の小さい企業にとってこそ意味のある変化だといえます。

次年度の選考設計に使えるデータが残る

新卒採用は、毎年同じ時期に同じ規模で繰り返される唯一の採用区分です。だからこそ、データの蓄積効果が最も出やすい領域でもあります。

全応募者の回答内容、評価の根拠、スコアが同一の基準で残っていれば、翌年の設計に反映できます。どの評価項目が二次面接の通過と関係していたのか、どの質問が機能しなかったのか。勘と記憶に頼っていた振り返りを、記録にもとづく検証へ変えられます。

とはいえ、入社後の活躍や定着との相関まで示せると考えるのは早計でしょう。年度をまたいで比較するには、評価基準や設定の変更履歴を残しておく必要もあります。採用区分を問わない導入の利点と注意すべき点もあわせて確認しておくと、判断の材料が揃います。

新卒採用のAI面接で最大のリスクは学生の受検辞退

ここまで利点を中心に述べてきましたが、導入で最も失敗しやすいのは学生の離脱です。売り手市場においては、受けてもらえなければ効率化の意味がありません。この章では、リスクの中身と手当ての方法を扱います。

学生の51.1%がAI面接で受検意欲を下げる

マイナビの2027年卒大学生キャリア意向調査によると、企業からAI面接を提示されると受けたい気持ちが下がると答えた学生は51.1%でした。理由の上位は「人に評価してほしい」が55.2%、「AIに判断されたくない」が50.9%となっています。

一方で、意欲が上がると答えた学生もいます。その理由として最も多かったのは「緊張しなさそう」で50.6%でした。人と向き合うより、AIのほうが落ち着いて話せる。そう感じる層が一定数存在する点は、見落とさないようにしたいところです。

なお、2026年卒の調査では意欲が下がると答えた割合が77.5%でした。数字だけを並べると大きく改善したように見えますが、設問文も対象も調査時期も異なるため、経年での比較としては読めません。確実に言えるのは、AI利用に慣れた学生であっても、評価される場面では別の不安を抱くということです。

参考：マイナビ「2027年卒 大学生キャリア意向調査（4月）」

不安の正体は「AIか人か」ではなく説明の不足

学生の抵抗感を「AIが嫌われている」と要約してしまうと、打ち手を見誤ります。大学生・大学院生797名を対象とした調査では、AI面接の経験者は人による面接と比べて「妥当性」「実力発揮感」「納得感」「誠実さ」を感じにくいと評価していました。

これらはいずれも、技術の性能ではなく選考の設計に関わる感覚です。何を評価されるのか分からない、結果がどう出たのか説明されない、力を出し切れた実感がない。不安の正体は技術そのものではなく、情報が開示されないことへの不信だといえるでしょう。

実際、学生向けに公開しているAIが見ている評価項目の解説や聞かれる質問の傾向には、受検を控えた学生からのアクセスが集まり続けています。学生は評価のされ方を知りたがっている。ならば、企業側から先に伝えれば済む話です。

参考：リコー経済社会研究所「AI面接、学生と企業で異なる評価 〜求められる改善策〜」

辞退を防ぐために案内文へ書くべき5項目

不安が説明不足から来ているのであれば、案内メールの書き方で相当部分は解消できます。以下の5項目を盛り込むだけで、学生の受け止め方は変わってくるでしょう。

書くべき項目	記載の例
人が最終判断すること	AI面接は初期選考に限定し、合否は採用担当者が内容を確認したうえで決定する旨
評価する観点	回答の論理性や具体性など、何を見るのかをある程度まで開示する
学生側の利点	日程調整が不要で、都合のよい時間に受検できること
データの扱い	録画と音声の利用目的、保存期間、削除の手順
困ったときの窓口	通信環境の不具合や受検が難しい場合の連絡先

前章で見たとおり、AIの判定が不合格でも担当者が内容を確認すると明示している企業があります。自社の運用を先に開示することが、そのまま辞退の抑止になります。

AI面接を受けられない学生への代替手段を用意する

もう一つ、準備しておきたいのが代替手段です。聴覚や発話に障害のある学生、吃音のある学生、安定した通信環境を確保しにくい学生。AI面接という形式そのものが不利に働く可能性を、はじめから織り込んでおく必要があります。

障害者差別解消法の改正により、2024年4月から民間事業者にも合理的配慮の提供が義務づけられました。採用選考も対象に含まれるため、申し出があった場合に人による面接へ振り替えるなどの対応を用意し、その申し出方法を事前に案内しておくのが望ましい運用でしょう。

これは法令対応であると同時に、企業の姿勢が学生に伝わる場面でもあります。効率化を優先するあまり、受けられない学生を黙って取りこぼす。そうした設計になっていないかを、導入前に一度点検しておきたいところです。

受検完了率を見れば設計の失敗が分かる

辞退リスクは、感覚ではなく数字で管理できます。見るべき指標は3つです。案内した学生のうち何割が受検を開始したか、開始した学生のうち何割が最後まで終えたか、そして選考全体の辞退率がどう動いたか。

どこで離脱が起きているかが分かれば、原因も絞り込めます。開始率が低ければ案内文の問題、完了率が低ければ受検体験や質問設計の問題、という具合です。数字が悪いこと自体より、どこが悪いか分からないまま運用し続けることのほうがリスクになります。

受検者がどのフェーズまで進んだかを管理画面で追える機能を備えたサービスであれば、離脱地点の特定はさらに容易になります。導入前の検証段階で「完了率85%以上」といった合格ラインを決めておくと、続けるか見直すかの判断がぶれません。

新卒採用でAI面接を使う前に決めておくこと

AI面接は個人情報を扱う仕組みであり、採用選考は法令の枠組みのなかで行うものです。ここでは、新卒採用の現場で実際につまずきやすい4点に絞って整理します。

AIだけで不合格にしない、を社内ルールにする

社内で検討を進めると、ほぼ必ず「AIのスコアが何点以下なら自動で不合格にしてよいか」という議論が出てきます。工数削減を目的にすれば当然の発想ですが、ここは先回りして線を引いておきたいところです。

AI面接サービスの事業者団体が定めるガイドラインでも、人の介在と最終決定権は遵守事項として位置づけられています。前章で見た先行企業5社も、揃って同じ運用を取っていました。AIは判断材料を揃える役割にとどめ、決めるのは人という原則を社内文書に落としておきましょう。

この一線を明文化しておく効果は、学生への説明だけにとどまりません。現場から「AIに任せて大丈夫なのか」という声が上がったときの答えにもなりますし、万一の指摘に対する説明責任も果たしやすくなります。

録画・音声の保存期間と削除手順を先に決める

AI面接では、顔、音声、発言内容、評価結果、応募職種が一体となって保存されます。個人情報保護委員会のガイドラインでは、特定の個人を識別できる音声録音は個人情報に当たり得るとされており、取得前に利用目的を本人が分かる形で明示する必要があります。

導入前にサービス提供者へ確認すべき項目は次のとおりです。

• 録画・音声・評価結果の保存期間
• 入力データをモデルの再学習に使うかどうか
• 委託先・再委託先の有無と、国外保管の可能性
• 契約終了時および本人からの請求時の削除手順
• 管理画面の閲覧権限と操作ログの管理方法

新卒採用では、同じ学生が翌年に既卒として再度応募する可能性もあります。中途採用と比べて保存期間の設計が複雑になりやすい点は、あらかじめ想定しておくとよいでしょう。

参考：個人情報保護委員会「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（通則編）」

公正な採用選考に反する質問をAIにさせない

厚生労働省は「公正な採用選考の基本」として、本人の適性と能力にもとづく選考を求めています。本籍や出生地、家族の状況、住宅状況、宗教、支持政党、思想信条、労働組合への加入、愛読書などを採用判断に持ち込まないよう示されています。

AI面接には、人の面接とは決定的に違う点があります。不適切な質問が1問でも混ざっていれば、それが全応募者へ自動的に展開されてしまうことです。人であれば場の空気で修正される逸脱が、仕組みでは修正されません。

加えて、AIが直接質問しなくても、学生の自由回答から属性を推測して評価に使わない設計にしておく必要があります。導入前に質問セットを全問点検する工程を、必須の手順として組み込んでおきましょう。

参考：厚生労働省「公正な採用選考の基本」

法務・情シスに先に通しておく

稟議が止まる典型的なパターンは、現場で検証を終えてから法務やセキュリティの確認に入るケースです。新卒採用は年次で動くため、ここで数か月待たされると、その年の選考には間に合わなくなります。

セキュリティ資料、障害発生時の対応、データ削除の手順、委託契約の要否。これらは検討の初期段階で法務と情報システム部門へ渡しておくのが得策でしょう。日本ではAIの基本法が2025年に全面施行されましたが、これはAI面接を個別に許可または禁止する性質のものではありません。実務上の拠り所になるのは、関係省庁が示すAI事業者向けの指針です。

法的な論点をより詳しく確認したい場合は、選定基準と法的対応をまとめた解説をご覧ください。導入前に整えておく文書の範囲まで扱っています。

参考：経済産業省・総務省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」

新卒採用向けにAI面接サービスを選ぶときの見方

サービスごとの料金相場や機能比較は別記事に譲り、ここでは新卒採用だからこそ見方が変わる部分だけを取り上げます。汎用の比較軸をそのまま当てはめると、判断を誤りかねない論点があるためです。

新卒採用は時期が集中するため料金体系の判断が変わる

AI面接サービスの料金は、大きく3つの型に分かれます。受検1件ごとに課金される型、月額内で件数を気にせず使える定額型、そして初期費用と月額と従量課金を組み合わせた型です。

ここで新卒採用に固有の事情が効いてきます。新卒採用は特定の数か月に面接が集中するため、月間の平均件数ではなく、ピーク月の件数で料金体系を判断する必要があります。年間の平均で計算すると、繁忙期に予算を超過する設計を選んでしまうおそれがあるでしょう。

件数ごとの課金であれば少量から試せる反面、応募が伸びた年ほど費用が膨らみます。定額型は閑散期も固定費が発生しますが、件数が増えても総額が動きません。『Our AI面接』は月額75,000円（税別）からの定額制で従量課金がなく、面接回数が読みにくい新卒採用でも費用を見通しやすい設計にしています。

招待数ではなく完了受検数で費用を計算する

見落とされやすいのが、何を単位に課金されるのかという点です。案内を送った人数で課金される契約と、実際に受検を完了した人数で課金される契約とでは、同じ単価でも総額が変わってきます。

完了率が85%であれば、残りの15%分は結果を伴わないまま費用が発生する計算です。新卒採用のように一度に大量の案内を送る採用区分では、この差が無視できない金額になることもあるでしょう。

比較の際は、初期費用、設定の支援内容、採用管理システムとの連携費用、動画の保存容量、契約期間まで含めた総額で見るのが確実です。料金体系ごとの相場感については費用の内訳と抑えるポイントで詳しく整理しています。

求職者体験を最優先に見る6つの比較項目

機能の多くは、すでに各社で横並びになりつつあります。質問のカスタマイズ、回答に応じた深掘り、評価レポートの生成といった機能は、あることだけでは差がつきません。比較すべきは次の6点です。

比較項目	確認する内容
求職者体験	アプリのインストールや登録が不要か。途中離脱はどこで起きるか。学生からの質問に答える仕組みがあるか
面接の質	深掘りによって、評価に必要な情報が実際に取れているか
公平性	属性や受検環境によって結果が偏っていないかを検証できるか
工数	日程調整、面接、記録、確認のそれぞれが何時間減るか
運用性	採用管理システムとの連携、権限管理、通知、操作ログ
経済性	受検数が増えたときに総額がどう変わるか

新卒採用では、1行目の求職者体験の重みが最も大きくなります。前章で見たとおり、受けてもらえなければ他の項目は意味を持たないためです。機能の有無ではなく、組み合わせと運用で差がつく段階に入っています。

新卒採用にAI面接を導入する進め方

最後に、実際の進め方を4つのステップで整理します。新卒採用は年次のサイクルで動くという時間の制約があるため、一般的な導入手順とは優先順位が変わる点にご注意ください。

一学年・一職種・一工程に絞って始める

最初から全社展開を狙わないことが、結果として近道になります。前章で触れたとおり、一部の採用コースに限って一次面接へ取り入れている企業の例もありました。対象を絞れば効果測定の精度が上がり、社内への説明材料も揃えやすくなります。

選ぶ基準は、応募数が多く、面接官の確保が最も苦しい工程です。「日程調整に時間がかかりすぎている」「面接官ごとに評価がばらつく」「書類で落とした層に優秀な学生がいたかもしれない」。こうした課題を具体的な言葉にしておくと、導入後に何を見ればよいかがはっきりします。

本選考の前にインターンシップ選考で試すという順序も有効でしょう。インターン採用での組み込み方は本選考より対象人数が読みやすく、最初の検証の場として扱いやすい工程です。

質問と評価基準を先に構造化する

AI面接の精度を決めるのは、技術そのものよりも質問と評価基準の設計です。構造化されていない面接にAIを乗せても、出てくるスコアの意味は薄くなってしまいます。

自社が求める要件に紐づけた評価項目を定め、4段階程度の評定基準を先に用意しましょう。たとえば「論理性」であれば、結論と根拠が明確で構造的に説明できている状態を最高評価とし、結論が不明確で根拠に飛躍がある状態を最低評価とするなど、各段階の定義を具体的に書き出しておきます。

新卒では職務経歴で測れないため、状況、課題、行動、結果という順に行動事例を引き出す質問設計が前提になります。設計の方法論は質問と評価軸を揃える考え方と深掘り質問の作り方で解説していますので、あわせてご確認ください。この工程で、前章の全問点検もセットで済ませておくと手戻りがありません。

新卒のスケジュールから逆算して時期を決める

新卒採用には、他の採用区分にはない時間の制約があります。選考が動き出してからサービスを選定していては、その年には間に合いません。

現実的な進め方は、前年の夏から秋にかけて検証を回し、翌年の本選考で本番運用に入る形です。インターンシップ選考の時期と重ねれば、実際の学生を相手にした検証ができます。選考の早期化が進むなか、準備期間を逆算して確保しておく発想が欠かせません。

「今年の選考には間に合わないが、来年のために今から検証を始める」。この判断は決して遅れではなく、むしろ正攻法だといえるでしょう。年に一度しか本番がない採用だからこそ、助走の期間を計画に組み込んでおく必要があります。

PoCで見る5つの指標と、撤退ラインを先に決める

いきなり本番導入するのではなく、8週間から12週間程度のPoC（試験導入）で効果を測るのが安全です。測定する指標は次の5つに絞ると運用しやすくなります。

• 受検の完了率と離脱率（選考体験に問題がないか）
• 応募から面接完了までの日数（スピードがどれだけ改善したか）
• 削減できた工数の時間（日程調整・面接・記録・確認の合計）
• 属性別の通過率の差（公平性に偏りが出ていないか）
• 人による面接との評価の一致度（判断材料として使えるか）

気をつけたいのは、合格率を人の面接と一致させることを目標にしないことです。見るべきは、必要な情報が取れたか、学生の不利益が増えていないか、結果を人が説明できるか。この3点でしょう。

あわせて、完了率85%以上、学生からの苦情0件、人による再確認100%、不適切な質問0件といった合格ラインと、下回った場合に止める撤退ラインを先に合意しておきます。比較対象は従来の面接ではなく、従来の選考プロセス全体に置くのが正確です。準備から運用開始までの具体的な流れは導入の手順を整理した記事にまとめています。

新卒採用のAI面接は、書類で落とすのをやめる設計から

新卒採用におけるAI面接は、面接官を置き換えるツールではありません。選考フロー全体の設計を見直すための道具だと捉えると、使いどころがはっきりしてきます。

本記事で整理した要点は3つです。効くのは書類提出後から一次面接までの区間であり、最終面接と魅力づけは人が担うこと。先行して導入した5社に共通していたのは、AIに合否を委ねず人が確認する設計だったこと。そして最大のリスクは学生の受検辞退であり、これは説明と代替手段の用意によって管理できるということ。

生成AIによって応募書類が横並びになった今、書類で絞り込むほど見極めの精度は落ちていきます。だからこそ、書類だけで落とさず、話す機会を広げるという方向に設計を変えられるかが分かれ目になるでしょう。一次対話をAIで増やし、人は確認と判断とフォローに集中する。この配分が、新卒採用でAI面接が最も力を発揮する形です。

『Our AI面接』は、面接回数に応じた追加課金のない定額制のAI面接サービスです。アバターとの対話形式で、アプリのインストールや会員登録をせずにURLから受検できるため、学生側の負担を増やさずに面接の機会を広げられます。評価は事前に設定した基準にもとづいて分析され、根拠が言語化されたレポートとして残るため、最終的な判断は採用担当者が行う運用にそのまま乗せられる設計です。

自社の一次面接にどう組み込めるか、年間の面接件数でどの程度の効果が見込めるか。そうしたご相談の段階で構いませんので、少しでもご興味がありましたらお気軽にお問い合わせください。

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基礎知識
AI面接とは？	AI面談との違い
メリット・デメリット	費用相場・料金体系
導入すべき理由	導入の流れ
PoC（概念実証）の進め方	稟議書の書き方
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深掘り質問	構造化面接
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