人を見抜く基準を、AIで変える。対話型AI面接「SHaiN」を提供する株式会社タレントアンドアセスメントにインタビュー

株式会社タレントアンドアセスメントは、独自の“戦略採用メソッド”を軸に採用コンサルティングや人材採用・育成支援を手がける企業です。その中核が、次世代版 対話型AI面接サービスSHaiNです。汎用生成AIに頼らず、AIブーム前から蓄積した約4万5,000件の面接データと東京大学との共同研究をもとに独自の評価AIをゼロから構築し、“同一回答には必ず同一評価を返す”再現性と、評価根拠を説明できる透明性を両立させています。未来の意気込みではなく過去の行動事実を深掘りする対話設計で、2026年3月には導入企業数1,000社を突破しました。

今回は、SHaiNが属人的な判断や無意識のバイアスをどう排し、“説明できるAI”で公平な採用・評価のインフラをどう築こうとしているのかについて、株式会社タレントアンドアセスメント代表取締役の山﨑俊明氏にお話を伺いました。

山﨑俊明氏　プロフィール

株式会社タレントアンドアセスメント 代表取締役

1973年大阪府門真市生まれ。大学卒業後、就職氷河期の中で株式会社大正銀行（現・徳島大正銀行）に入行。その後、1999年にアクサ生命保険株式会社へ転職し、営業で全国トップクラスの成績を収め、金融法人営業部副部長などを歴任。その経験をもとに、候補者の行動履歴や価値観から資質を見極める独自の“戦略採用メソッド”を構築した。

2014年に現在のタレントアンドアセスメントを設立し、2017年には日本初となるAIによる採用面接サービスSHaiNを開発・ローンチ。“人をどう見抜くか”“どうすれば公平な評価ができるか”を追求し続け、現在に至る。著書に『戦略採用』『AI面接＃採用』（東京堂出版）などがある。

対話型AI面接サービスSHaiN

株式会社タレントアンドアセスメントが提供するSHaiNは、独自の評価AIを搭載した対話型AI面接サービスです。スマートフォン・タブレットから24時間365日どこでも受検でき、採用担当者の工数を増やさずに全国規模の候補者へ対応できます。独自の“戦略採用メソッド”に基づいたAI評価で、主観バイアスを排除した公正な選考を実現します。新卒・中途採用や昇格試験、社内アセスメント向けの標準プランは1件5,000円、アルバイト向けには1件1,000円のプランも提供しています。初期費用不要の従量課金制です。

※支払方法が後払いの場合、受検者管理システム利用料（年額60万円）が別途発生します。

事業概要とSHaiNの立ち上げ

貴社の事業概要と、今回ご紹介いただくサービスの位置づけを教えてください。

弊社は、“採りたい気持ちをカタチにしたい”をコーポレートスローガンに掲げ、独自の“戦略採用メソッド”を用いた採用コンサルティングや人材採用・育成サポート事業を展開しています。その中核となるのが、今回ご紹介する次世代版 対話型AI面接サービスSHaiNです。これは人間の代わりにAIが面接官となり、応募者の資質を客観的に評価するプラットフォームです。単なる面接の効率化ツールではなく、企業の人的資本経営を支える“データドリブンな評価インフラ”という立ち位置でサービスを提供しています。

このサービス・事業を立ち上げるに至った経緯を教えてください。

私が就職活動をしていた30年ほど前は、自ら企業に往復はがきを出し、泥臭く動けば面接まではたどり着き、そこから自分の実力で勝負をすることができました。しかし今は、良くも悪くもデジタル化され、就活サイトのシステム上で“GMARCH以上”といった設定がなされ、条件に満たないと“満席”と表示されてエントリーボタンすら出ません。事実上の学歴フィルターです。

なぜこうした学歴フィルターが生まれてしまうのか。その根本には、応募者一人ひとりと丁寧に向き合える面接官の数が圧倒的に不足しているという事情があります。応募者が多すぎて、限られた人数の面接官では到底捌ききれない。だからこそ企業は、学歴という分かりやすい基準でふるいにかけざるを得ない。しかし、そのふるいにかけられた応募者の中には、本当に優秀な人がいるかもしれません。面接官不足という構造的な理由によって、最初から可能性が閉ざされてしまう不公平さに、私は強い疑問を感じていました。

独立した当初は、採用コンサルタントとして企業の面接基準の統一化を支援しました。しかし、私が研修を行い面接官のスキルを揃えても、人事異動があればまたゼロから研修を実施しなければなりません。この方法で面接基準を統一するためには、組織風土に定着する必要があり、何十年も時間を費やすことになってしまいます。もちろん、属人的なスキルに頼る労働集約型のやり方にも、限界がありました。

そのような状況の中で迎えた2016年、ソフトバンクのPepperを見て“面接官はAIにすべきだ”と直感しました。人間の手をかけず、客観性を担保した形で、すべての人に平等な面接機会を提供できる。そこから貯金をつぎ込み、がむしゃらに開発を始め、現在に至ります。

解決する課題とターゲット

貴社のサービスが解決しようとしている課題について教えてください。

解決に取り組んでいる課題は、属人的な判断と無意識のバイアスによる不公平な選考という、より本質的な問題を解決することです。

対人面接では、面接官個人の主観やその日の疲労状態によって評価結果が左右されてしまい、同じ候補者であっても面接官によって評価が変わってしまうことがあります。また、話し方が上手いといった表面的な“面接受け”の良さが高く評価されがちである一方で、実際に自社で活躍できるかどうかという本質的な“資質”を見抜くことは非常に難しいという課題もあります。

SHaiNは、この構造的な問題を解決することで、バイアスのない公平な評価の質を担保しながら、選考にかかる時間や工数の削減も同時に実現します。

どのような企業がターゲットですか？

SHaiNは大手企業から中堅・中小企業、地方自治体まで、面接を実施している企業であれば、業種や規模を問わず、どのような組織でもご利用いただけるサービスです。

新卒採用や中途採用、アルバイト採用といった採用の場面においては、面接担当者にかかる膨大な工数や日程調整の負担を大幅に削減しながら、全国どこでも一貫した採用基準を設けたい企業様に広くご活用いただいています。また、企業が求める人材を適切に評価し採用することでミスマッチを回避します。

また、入社後の配置や育成、さらには昇進・昇格試験などの社内アセスメントにおいても、客観的で公平な評価基盤としてご活用いただいています。蓄積された資質データを用いた人的資本経営（ピープルアナリティクス）を推進したい企業様にも最適なサービスとなっています。

さらに、採用や人事評価へのAI導入にあたって、厳格な法令順守や、AIのブラックボックス化に伴うレピュテーションリスクを懸念し、評価根拠を論理的に説明できる安全・安心なAIインフラとしても強いご支持をいただいています。

サービスの特徴・強み

サービスの特徴・強みを教えてください。

大きく3つの強みがあります。他社ツールとの決定的な違いは、“汎用生成AIではなく、ブラックボックス化しない独自の評価AIを使っている点”に尽きます。

1つ目は、汎用生成AIに依存しない独自開発の“評価AI”による再現性と透明性です。他社の多くはChatGPTなどの汎用生成AIを用いており、同じ回答でもスコアがブレて評価根拠を説明できない“ブラックボックス化”のリスクを抱えています。対してSHaiNは、“同一回答には必ず同一評価を返す”完全な再現性と、評価根拠を論理的に説明できる透明性を確立しています。これを実現できたのは、私たちがAIブーム前から専門家が一つひとつ評価した約4万5,000件の面接データを保有し、東京大学と共同でゼロから独自の評価アルゴリズムを構築したからです。国際学会での論文採択など学術的な裏付けもあり、汎用AIをつなぐだけで開発している他社には到底真似できない高い参入障壁となっています。

2つ目は、過去の行動事実を深く引き出す“傾聴の3ステップ”を搭載した“対話AI”です。面接で“入社後に何がしたいか”など未来の意気込みを聞いても、いくらでも取り繕うことができ、本質的な資質は見抜けません。SHaiNは未来ではなく“過去の行動事実（状況・課題・行動・結果）”を深くヒアリングし、ごまかしのきかない資質を可視化します。

これを実現しているのが、PKSHA Technologyの高度な自然言語処理技術を統合した、“受動的・反映的・積極的傾聴”からなる『傾聴の3ステップ』です。受検者の回答をAIがリアルタイムに理解し、不足情報を瞬時に判断して的確な深掘り質問を行うという、単なる一問一答型ツールでは不可能な、人間同等の自然な対話を実現しています。

3つ目は、“人的資本経営のデータ基盤”への拡張性と安全性です。SHaiNは採用のみならず、入社後の適材適所の配置や昇格試験を支える“社内評価インフラ”としても機能します。昇格試験のように社員の人生を左右する高リスクな場面で、その都度結果が変わる生成AIによる評価は倫理的に使えません。ブレない独自の評価AIを持つSHaiNだからこそ、世界で最も厳格なEUのAI規制法の基準（人間による監視、ログ管理、第三者評価）をすべてクリアする安全性を備えています。そのため、日本郵便様の全国2万局の局長アセスメントや、松屋フーズホールディングス様の店長昇格試験など、大企業の経営基盤として信頼され導入されているのです。

サービス提供の流れを教えてください（問い合わせ〜提供完了まで）

まず導入前に、専任スタッフが企業の採用課題や求める人物像、組織カルチャーなどを丁寧にヒアリングし、評価基準や運用方法を設計します。採用方針に沿った評価要件を明確にすることで、AI面接の効果を最大限に引き出せるよう支援します。

運用開始後は、企業がSHaiNの管理画面から応募者情報を登録して受検案内メールを送信するほか、セルフエントリー機能を利用する場合は、応募者自身が専用フォームから応募情報を登録し、そのままAI面接へ進むこともできます。いずれの場合も、応募者はスマートフォンやPCを利用し、24時間365日、自宅など好きな場所・タイミングで受検できます。

受検が完了すると、AIが回答内容を分析し、面接評価レポートを自動生成します。企業は管理画面からレポートを確認し、候補者のコンピテンシーや面接でさらに深掘りすべきポイントを把握できるほか、対人面接や合否判断の参考情報として活用できます。

さらに、SHaiNはシステムを提供して終わりではありません。導入後も、蓄積されたコンピテンシー評価データや対人面接との相関分析などをもとにした“採用分析レポート”を提供しています。評価基準の妥当性検証や内定辞退者の傾向分析、選考フローの改善提案などを通じて、採用活動全体の質を継続的に高める伴走支援を行っています。

料金体系と導入実績

料金体系について、公開できる範囲で教えてください。

SHaiNは、初期費用・月額費用が不要の従量課金制を採用しており、利用した受検件数に応じて費用が発生します。新卒・中途採用や昇格試験、社内アセスメント向けの標準プランは1件あたり5,000円（税抜）、アルバイト向けのアルバイトプランは1件あたり1,000円（税抜）でご利用いただけます。企業の採用規模や採用対象に応じて、最適なプランを選択いただけます。

また、お支払い方法は前払いと後払いから選択可能です。後払いをご利用の場合は、受検料に加えて受検者管理システム利用料として年間60万円（税抜）が別途発生します。本格導入前には無料トライアルをご利用いただくことも可能です。

印象に残っている導入事例を教えてください。

日本郵便様の事例は非常にスケールが大きく印象的です。全国に2万局ある郵便局長のマネジメント力の可視化・育成にSHaiNを導入いただいています。AIによる一貫した評価基盤を構築し、公平なマネジメント力の可視化と、個別の最適な研修設計に取り組まれています。

松屋フーズホールディングス様では、店長昇格試験に導入いただきました。従来は年2回、全国の候補者を集めて対面で昇格試験を実施していましたが、面接官による評価のばらつきや主観の影響をなくし、公平な昇格試験を実現するためにSHaiNを導入。面接業務の工数を削減し年間540万円のコストダウンを実現しただけでなく、従業員アンケートにおける昇格試験の納得度・満足度が10ポイント向上するという素晴らしい成果を上げています。

導入実績について教えてください。

2026年3月に導入企業数は1,000社を突破し、現在も1日1社のペースで純増する国内最大級のAI面接サービスとなっています。2025年時点の分析では、業種別に見ると導入企業数では“情報通信業”や“サービス業”が多く、受検者数で見ると“金融業・保険業（約25％）”が最多となっており、厳格なガバナンスが求められる業界からも強い支持をいただいています。

これからの採用とAIの活用

今後の展望と、サービスを通じて実現したい未来について教えてください。

SHaiNを“世界共通の面接プラットフォーム”にすることです。例えば、大学入試のセンター試験（現在の大学入学共通テスト）のように、一度SHaiNで面接を受ければ、その資質データを持ってさまざまな企業にエントリーできる世界です。そうすれば、転職のたびに何度も同じような面接を受ける無駄がなくなり、雇用流動化社会を支える強力なインフラになります。学歴や国籍、性別、外見などの属性バイアスを排除し、人との違い、すなわち差分を、その人ならではの才能として正当に見出す。誰もが過去の事実に基づいて公平に評価され、平等にチャンスを得られる社会の実現を目指しています。

AI導入を検討中の企業担当者の方に向けて、メッセージをお願いします。

AIを単なる“効率化やコスト削減のツール”として捉えるのではなく、ぜひ“公平な評価”と“データ化”を行うためのインフラとしてご活用いただければと思います。

導入にあたって少しご注意いただきたいのは、AIが出した“合計スコア”だけで順位をつけて足切りをしてしまうことです。たとえば“バイタリティ（粘り強さ）”のスコアが高すぎる場合、見方を変えれば“諦めが悪く周囲の意見を受け入れにくい”という一面として現れることもあります。点数の高低だけで判断するのではなく、その資質の凸凹を“個性”として捉え、自社のカルチャーやポジションに適合するかどうかを見極めるための材料としてご活用いただきたいと考えております。

多大な労力がかかるヒアリングと客観的な分析はAIに任せ、最後の“自社に合うか、一緒に働きたいか”という血の通った意思決定は、人間が直接行うことが何よりも重要です。この“人間とAIの最適な協働体制”こそが、これからの採用・評価の形であると私たちは信じております。

評価根拠を説明できるAIを選ぶという視点

近年AI面接サービスは増えていますが、採用や人事評価のように人の人生を左右する領域では、“なぜその評価になったのか”を説明できることが不可欠だと私たちは考えています。評価理由が説明できないブラックボックスなAIは、企業にとって大きなレピュテーションリスクになり得ます。

私たちは、生成AIを評価のエンジンには用いず、約4万5,000件のデータと東京大学との共同研究をもとに、評価根拠を説明できる独自の評価AIを開発しました。AIを導入する際には、精度だけでなく、“そのAIは、なぜその評価を下したのかを説明できるか？”という視点も、ぜひ重視していただきたいと考えています。

株式会社タレントアンドアセスメントの企業概要

編集後記

山﨑俊明氏のお話で最も鋭いと感じたのは、採用や昇格のように人の人生を左右する場面では、同じ回答に同じ評価が返る再現性と、その評価理由を説明できる透明性がなければAIを使うべきではない、という指摘です。SHaiNが汎用生成AIをあえて評価のエンジンに用いず、約4万5,000件の面接データと東京大学との共同研究から独自の評価AIを構築してきた背景には、ブラックボックスなAIが企業のレピュテーションリスクになり得るという明確な問題意識がありました。

同時に印象的だったのは、AIに任せるのはヒアリングと客観的な分析までで、“自社に合うか、一緒に働きたいか”という最後の意思決定は人間が行うべきだという線引きです。合計スコアだけで足切りをするのではなく、資質の凸凹を個性として読み解く材料としてAIを使う。採用や社内アセスメントへのAI導入を考えている担当者の方は、精度だけでなく“なぜその評価になったのかを説明できるか”という視点から、自社の評価のあり方を見直してみてはいかがでしょうか。