上海物来喜電子商務有限公司

【中国F35】「AI時代の採用戦略」 AI人事で勝ち残るための実践ガイド2025.06.22

 

 1. 中国市場における人材獲得競争の現状と AI活用の必要性

①日系企業にとって、 優秀人材の確保は、事業
成長の成否を左右する重要な課題となっている。

しかし多くの企業が、以下の悩みを抱えている。
「理想的な人材に応募してもらえない」

 

 

②この問題の根本原因の一つは、求職者目線に立っ
ていない「時代遅れのホームページ（採用ページ）」
にある。

 

中国のローカル企業は既に AIを活用した採用プロセ
スの革新に積極的に取り組んでおり、 その普及率は 
89%に達すると予測されている。
（参考：2024年中国人力資源開発協会調べ）
　　　↓
この「AIを活用した採用」の潮流に 乗り遅れると、
今後３年で、 日系企業は決定的な人材獲得競争の
「敗者」となるリスクがある。

 

 

③「採用ホームページ」は AI時代に入り、
ますます重要になって来ている。

今回は人材獲得競争において、どのように AIを
具体的に活用すれば良いのかについてお話する。

 

 

 

 2. 「リクルーティングオートメーション（RA）」の実践方法

①かつて、人事の仕事は膨大な時間と労力を要するものだった。

　・応募者のスクリーニング
　・面接
　・候補者とのコミュニケーション など
　　　　↓
しかし「生成AIの導入」は、人事の仕事の大部分を
自動化し、 劇的に効率化する 可能性を秘めている。

 

これを「リクルーティングオートメーション（RA）」と呼ぶ。

 

 

②応募初期段階における 応募者とのチャットによる
コミュニケーションや、興味·関心を持ってもらった
後の 情報提供の導線、 Al面接における動機づけなど
を経て、「志望度の高い候補者」を 自動的に連れてき
てくれる仕組みが、今後定着していくと想像する。

 

また、入社後の定着可能性、離職リスクなども 入社
前に予測できる状態となり、 事前にフォローアップ
計画を立てられるようになると予想される。

 

 

③これは生成AIが採用活動における水先案内人と
なり、以下の仕組みが定着していくことに繋がる。

・生成AIによる応募者スクリーニングと面接プロセスの自動化
・デジタルフットプリント分析による潜在能力評価
・入社後トラッキングシステムによる人材定着率向上

 

 

 

 3.【RAの実践方法❶】生成AIによる応募者
　スクリーニングと 面接プロセスの自動化

①生成AIを活用することで、履歴書や 職務経歴書
の解析、適性評価を自動化し、最適な人材を迅速
に見つけることが可能になる。

中国では、特に「証明書社会」という特
性を考慮した AI技術が注目されている。

 

 

（例❶）杭州の製造業M社では、 教育部直轄の
「中国高等教育学生信息網（CHSI）」とAPI連携
したシステムを導入している。

ある候補者が「浙江大学卒」と申告した際、このシス
テムが３秒で、CHSIデータベースに記録がないことを
検知し、偽造卒業証書の事実を未然に防いだ。

 

 

②企業情報検証では「天眼査」との連動が効果的。

深圳のあるIT企業では、「前職で月間３万台のスマート
ウォッチ生産を指揮」と 主張する候補者を審査した際、
天眼査の財務データと照合し、  実際の生産量が、月間
8,000台であったことを突き止めた。

 

 

（例❷）上海のIT企業C社は、2023年4月にこの
システムを導入し、 以下の成果を達成している。

　・書類審査時間：３日→８時間に短縮
　・虚偽発見率：52%向上
　・採用コスト：28%削減

 

 

③特に注目すべきは「副業隠蔽」の発見率向上である。

天眼査の経営者情報と、社保データをクロスチェック
することで、競合他社での兼職事実を検出した事例も
報告されている。

 

 

 

 4.【RAの実践方法❷】デジタルフット
　　 プリント分析による潜在能力評価

①現代の採用では、候補者の「デジタル痕跡（デジタ
ルフットプリント）」を 分析する動きが拡大している。

 

2024年のLinkedIn中国版調査によると、IT・化学・
製造業界の 78%の企業が、既に「SNS行動分析」を
採用プロセスに導入している。
　　↓
LinkedInや脉脉（Maimai）の投稿分析では、専門用語の
使用頻度や、 業界トレンドへの言及率を AIがスコア化し、
「候補者の実務経験の誇張」を見抜くことが可能。

 

 

（例❸）上海の精密機械メーカーA社では「３Dプリント
技術精通」と主張する技術職候補者の過去２年間の投稿
に専門用語が出現しない矛盾を発見し、実務経験の誇張
を判明させた事例がある。

 

 

②WeChat朋友圈（Moments）の分析も有効。

（例❹）蘇州の電子部品メーカーB社のデータでは、
週１回以上 業界記事をシェアする候補者の３年の
定着率が 83%であるのに対し、シェアしない候補
者群は 37%と大きな差が確認された。

 

 

③知乎（Zhihu）の回答分析も強力なツール。

（例❺）広州の日系化学メーカーD社が 技術職候補者に
知乎の回答履歴提出を義務付けた実験では、過去３年分
の「技術関連Q&A投稿内容」を自然言語処理で分析して、
以下の要素を測定した。

　・基礎知識の深さ
　・問題解決志向
　・知識アップデート速度
　　　↓
結果、技術試験成績との相関精度が 41%向上し、知乎
で 「高分子材料の耐熱性改善」に関する詳細な回答を
していた候補者が実際の製品開発で、 同テーマの特許
を取得する成果を上げた。

 

 

④これらの行動データは以下の３つの「隠れた指標」
を明らかにし、 候補者の潜在成長力を数値化するこ
とに成功している。

・情報感度指数
・専門コミット度
・ネットワーク質

 

 

（例❻）北京の AI人材企業E社が開発した分析モデル
ではこれらの指標を組み合わせることで、製造業F社
の事例において、 スコアが上位 20%の採用者が以下
であることが実証された。

「２年以内に管理職へ昇進する確率が 3.8倍高いこと」

 

 

 

5.【RAの実践方法❸】入社後トラッキ
　ングシステムによる 人材定着率向上

①採用時の「約束と現実の乖離」による早期
離職は、中国市場における大きな課題である。

 

2023年華東人材研究所調査（仮）では中途採用
者の 34%が入社６ヶ月以内に離職し、その 52%
が乖離を理由に挙げている。
　　↓
この課題を解決するのが「継続管理型」
入社後トラッキングシステムである。

 

 

（例❼）無錫の自動車部品メーカーG社では、
新入社員の成長過程を リアルタイムで Web
上に公開するダッシュボードを導入した。

AIが毎週の業務データを分析し、プロジェクト
への貢献度を以下の３軸で、 数値化している。

　　・技術革新指数
　　・チーム協働スコア
　　・課題解決速度

 

 

②ある生産管理職候補者は入社３ヶ月目に「設備改善提案数」
が  チーム平均の３倍である一方、「同僚からの相談対応時間」
が、基準値を下回っていることが 可視化され、改善面談を通
じて、６ヶ月後には両指標が均衡するまでに成長した。

 

 

（例❽）蘇州の電子機器メーカーH社では、
部下からのフィードバックを 自然言語
処理で分析し、以下を測定している。

　　・指導力
　　・共感性
　　・意思決定速度

 

無錫のG社が このシステムを本格導
入した結果、以下の成果が得られた。

・試用期間中離職率：29%→ 7%に改善
・新人の標準業務習得期間：4.2週間→ 2.3週間に短縮
・虚偽発覚時のトラブル：100%減少

 

杭州の日系精密機械メーカーJ社は、さらに進んで、
「全社員の成長データをホームページ上に公開する」
という画期的な取り組みも行っている。　
　　↓
社内に競争力が生まれ、事業が活性化した。

 

 

 

 6. AI駆動型人事評価と育成システムの構築

①生成AIを活用したパフォーマンス評価とキャリア開発

生成AIは、社員のパフォーマンス評価と、
キャリア開発の分野でも大きな変革をもたらす。

 

従来の評価方法では定性的な判断が多かったのに対し、
AIは 定量的データを活用し、社員のパフォーマンスを
客観的に評価することが可能。
　　↓
これにより、 「評価の透明性」と「公正性」
が向上し、 社員のモチベーションも高まる。

 

特に日系企業では、上司が部下に対して、差をつけて
客観的に、「定量的に評価すること」が不得手である。

 

 

②個別最適化されたキャリア開発も AIの得意分野である。

生成AIは社員のスキルや、キャリア目標を解析し、
その個人に最適なトレーニングや、キャリア開発
プランを提案できる。
　　　↓
特定のスキルが不足している社員に対しては、
「そのスキルを補完するため」の最適な
トレーニングプログラムを AIが推奨する。

 

 

③これは中国の若年層、特にZ世代が「発展空間」
（成長機会とキャリア構築の可能性）を重視する
傾向に合致する。

高収入や、キャリアパスだけでなく、
以下の特徴に対応した施策と言える。

「自己実現や承認欲求を強く求めている」

 

 

 

 7.「会社のビジョン」と「社員の成長」を一致させる人事戦略

①中国日系企業が抱える以下の課題を解決するには、
人事戦略を最優先課題として、取り組む必要がある。

　　・育成した人材が転職する
　　・キャリアパスが不透明

 

 

②企業は 自社のビジョンや、ミッション、独自の企業
文化を「明確に言語化」し、それを採用ホームページ
を通じて、社内外に積極的に情報発信する必要がある。

これにより、求職者は「自分の価値観や目標に合致する」
会社を見つけやすくなり、企業は入社後のミスマッチを
減らす効果がある。

 

 

 

 8. AI活用採用戦略のステップガイド

（ステップ❶）現状の採用プロセスのデジタル化

現行の採用プロセスを全面的に見直し、
「デジタル化可能な部分」を洗い出す。
　　↓
特に以下の領域から着手するのが効果的。

1. 応募書類の電子化と、標準フォーマットの導入
2. 選考プロセスの自動化（書類選考、一次面接など）
3. 候補者コミュニケーションの一元管理

 

 

（ステップ❷）データに基づく採用基準の再構築

AIを導入する最大のメリットは、
「データドリブンな採用判断」が可能になる点。
　　　↓
過去の採用データを分析し、以下の要素を明らかにする。

　・入社後活躍している人材の共通特性
　・早期離職者の特徴
　・各ポジションにおける成功要因

 

 

（ステップ❸）候補者体験の最適化

　AIを活用することで、候補者にとっての
「採用プロセス体験」も大幅に改善できる。
　　↓
　具体的には、以下。

・応募から内定までの時間短縮
・プロセス全体の透明性向上
・パーソナライズされたフィードバックの提供

 

 

（参考）ホームページリニューアルで「人材争奪戦」に勝つ転換戦略

 

 

 

 

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