AIで職務記述書を作成：実際の業務に基づいて下書きし、偏りを取り除きます

AIが書いた求人票には、なぜ求める人材と合わない応募者が集まるのですか？

職種名だけを基にAIで作成した職務記述書では、求める人材と異なる応募者が集まってしまいます。ツールがその職種名に関連して見たあらゆる要件を列挙し、必要な経験や役職の水準を引き上げ、一部の属性の人が応募をためらう表現を繰り返すためです。

架空の理学療法クリニックグループ、Riverside Physioは、3つのクリニックに15人のスタッフが勤務しており、クリニックの運営調整担当者を必要としています。運営マネージャーのHelenは、こう書いています。'受付＋予約管理＋保険会社への確認・催促をする人が必要。月曜から金曜、月に1回土曜出勤。電話対応が得意であることが必須。うちのシステムはClinikoのようなもの。前任者は保険会社向けの書類業務に追われ、6か月で退職。給与26-28k。あると望ましい経験：医療事務。' 彼女がまず思いついたのは、AIツールに'クリニックの運営調整担当者の職務記述書'を頼むことでした。

AIで職務記述書を作成する具体的な手順は何ですか？

まず実際の仕事内容を説明し、必須条件と望ましい条件を分けます。決まった構成でAIに下書きを作らせた後、バイアスと分かりやすさを別途確認し、法的な論点は人事部門に回します。

AIが作成した職務記述書は、不十分な例と改善後の例でどう違いますか？

'クリニックのコーディネーターの求人票を書いてください'に対する不十分な結果：'スピード感のあるチームで活躍する、行動力があり、エネルギッシュな若い人材を募集しています。医療事務の経験が3〜5年あり、関連分野の学位を持つ、複数の業務を自在にこなすエースを求めています。' '若い'や'エネルギッシュな'は年齢による選好を示すおそれがあり、'エース'は曖昧です。また、この職務には学位も5年の経験も必要ありません。

ヘレンが実際に説明した仕事内容と、区分した要件に基づく改善後の文章：'当院の3つのクリニックで、患者さんが最初に話す相手となります。勤務時間の約半分は電話やオンラインでの予約受付と変更、3分の1は保険会社向け書類の準備と提出状況の確認、残りは受付業務です。必要なスキルは、落ち着いた明確な電話応対、正確なデータ入力、クリニックの予約システムを抵抗なく学べることです。医療事務や保険事務の経験があれば役立ちますが、保険会社との手続きは入職後に指導します。' 偏りの確認では、'電話応対が得意'は十分に明確だと判断され、土曜日の交代勤務と給与の範囲を明記するよう提案されます。ヘレンは掲載前に、就労資格と機会均等に関する文言を人事アドバイザーに送ります。

AIが作成した職務記述書を掲載前に確認するには、どうすればよいですか？

すべての業務が実際の仕事と一致していること、必須条件が本当に必要なものであること、表現が誰かを排除せず分かりやすいこと、法的な点を人事担当者が確認していることを確かめます。この仕事をきちんとこなしていた人が、その説明を読んで自分の仕事だと分かるかどうかが、有用な判断基準になります。

AIで求人票を作成するときによくある間違いは何ですか？

最も多い間違いは、職種名だけから求人原稿を生成することです。その結果、要件が過剰になり、ほかの求人広告と同じような文章になります。ほかにも、「デジタルネイティブ」や「若いチーム」といった表現を残す、多くの希望条件を必須条件として並べる、実際の勤務時間を書かない、AIが自国の雇用法を理解していると思い込む、既存従業員の個人情報をプロンプトに貼り付ける、といった間違いがあります。

Tosheo.aiの学習コースで、このレッスンはどのような位置づけですか？

職務記述書は、Tosheo.aiの人事・採用向け学習コースで扱います。関連レッスンでは、書類選考、面接の質問、採用におけるAIの公正な利用を学びます。実践課題では、簡単なメモから職務記述書を作成し、偏りを取り除きます。採点基準に基づくフィードバックでは、過剰な応募要件や、特定の人を排除する表現を指摘します。