マキシム・ルガルデ・コキン氏は、採用プロセス全体を実行する世界初のAIレイヤーを構築するMaki PeopleのCEOである。
エンタープライズソフトウェアにおいて、アーキテクチャの根本的な変化が起きている。採用分野において、この変化はすべてを再構築しようとしている。
過去2年間、フォーチュン2000企業のCHRO、CIO、COOや、次世代の垂直統合型AIに確信を持つ投資家たちと緊密に協力する中で、1つのパターンが浮かび上がってきた。AIで成功している企業は、既存システムに機能を追加している企業ではない。機能全体を完全に再構築している企業なのだ。
人間に行動を求めるシステムから、行動するシステムへ
エンタープライズソフトウェアは、1つの前提の上に構築されてきた。人間がエンジンであるという前提だ。ソフトウェアは情報を記録し、表示する。人間がログインし、クリックし、レビューし、決定し、実行する。この前提が、過去30年間に構築されたすべてのATS（採用管理システム）と採用スタックのあらゆるポイントツールを形作ってきた。
AIはこの前提を完全に打ち破る。
マルチエージェントシステムは現在、人材発掘からスクリーニング、構造化された評価、オファー調整まで、プロセス全体をエンドツーエンドで処理できる。人間がダッシュボードを毎回クリックする必要はない。リクルーターは実行者から統治者へと移行する。各ステップを手動で実行するのではなく、AI主導の意思決定をレビューし、方向付けするのだ。
スタックを2つのレイヤーとして考えてみよう。基盤には記録システム、つまりATSやHRISが存在する。これらのシステムは消えることはないが、今後価値が創造され、獲得される場所ではない。ほとんどの人はもはやそれらを開くことすらなくなるだろう。それらはインフラとなり、静かにバックグラウンドで稼働する。
その上に、根本的により強力なものが出現する。組織のコンテキストを理解し、採用ワークフロー全体にわたってエージェントを実行し、評価基準を一貫して適用し、結果データを将来のすべての意思決定にフィードバックする実行・インテリジェンスレイヤーだ。ここで実際の作業が行われ、基準が大規模に適用され、すべての意思決定が前回よりも賢いものへと積み重なっていく。インターフェースも変化している。すべてが自然言語でクエリされ、ソフトウェアを開く必要すらなくなる。
これは新しいソフトウェアではない。既存のインフラの上に位置し、採用プロセス全体を最初から最後まで実行する、エンドツーエンドのオーケストレーションとインテリジェンスレイヤーなのだ。（完全開示：私の会社はこのレイヤーを構築している企業の1つだが、この分野には複数の選択肢がある。）
ソフトウェアの販売から成果の提供へ
セコイア・キャピタルは最近、AI価値が蓄積される核心を突く論文を発表した。次の10年で勝利するAI企業は、ツールを販売しない。成果を提供するのだ。会計ソフトウェアを購入して会計士を雇うのではない。単に帳簿が締められるのだ。
採用とスタッフィングは、世界で2000億ドル規模のサービス市場である。今日、採用ソフトウェアに費やされる1ドルごとに、それを取り巻く人的サービス、つまりリクルーター、RPOパートナー、人材派遣会社、断片化されたポイントソリューションのスタックに、はるかに多くが費やされている。これらのワークフローを直接実行するAIレイヤーは、ソフトウェア予算を奪い合うのではない。サービス予算を奪い合うのだ。そしてそれが解き放つのは、採用において歴史的前例のない効率性の飛躍的向上である。段階的な改善ではない。可能性の完全な再編成だ。より速いプロセス、大規模での一貫した品質、そして基盤となるモデルが改善するにつれて複利的に増大するコスト削減である。
AIエージェントが作業を実行するにつれて、コンテキストが蓄積される。どの意思決定がパフォーマンスを促進したか、どの基準が地域を越えて維持されたか、どのシグナルが実際に重要だったか。このレイヤーは、どの記録システムよりも、採用が実際にどのように機能するかについて、より豊かな全体像を構築する。この優位性は、下されるすべての意思決定とともに複利的に増大する。
採用が特にハイステークスである理由
ほとんどのエンタープライズワークフローでは、「ほぼ正しい」は回復可能である。採用では、そうであることはまれだ。間違ったシニア採用、見逃された重要な候補者、一貫性のない評価基準の適用。これらはチームのパフォーマンス、文化、戦略的勢いに何年も影響を及ぼす。Hebbiaの最高経営責任者が最近のa16zの記事で主張したように、垂直統合型AIの勝者は、業界の実際のワークフローを深く理解し、その理解をエンコードして、ソフトウェアが実際の状況で正確に正しいことを行うプロセスエンジニアリング企業である。ハイステークスな領域では、90%正しいことは事実上無用である。価値は、信頼できる成果にある。
EU AI法が雇用関連AIシステムをハイリスクとして分類していることは、この現実を反映している。監査可能性はコンプライアンスのチェックボックスではない。信頼の前提条件なのだ。検証済みの科学的根拠に基づく評価フレームワークに基づき、すべての意思決定に明確で監査可能な証跡を持つシステムは、ブラックボックスツールとは根本的に異なる基準で動作する。意思決定が法的、倫理的、戦略的重みを持つカテゴリーにおいて、その基準は、重要な作業を任せられるあらゆるシステムのベースラインである。
エンタープライズリーダーが今すべきこと
1. ATSについての議論をやめる。
どのATSに切り替えるかについての議論は、完全に間違った会話である。ATSは、少なくとも今のところは残る。問題は、インフラを置き換えたり、チームを再トレーニングしたりすることなく、その上にワークフローをエンドツーエンドで実行するインテリジェンスレイヤーを展開できるかどうかである。
2. 監査可能性をコンプライアンスのチェックボックスではなく、戦略的要件として扱う。
ハイリスクなカテゴリーにおいて、候補者が選考を通過した理由、または不合格となった理由を正確に示すことができるシステムは、それができないシステムとは根本的に異なるレベルの組織的信頼を獲得する。その信頼こそが、時間の経過とともに、より重要な意思決定を引き受けることを可能にするものである。
3. これをHRの会話ではなく、ビジネスパフォーマンスの会話として扱う。
人材獲得リーダーは、この分野のソリューションを経営幹部に持ち込むべきである。より優れた人材へのより速いアクセスは、採用までの時間を短縮し、高額な人材紹介会社への依存を減らし、すべてのチームの品質基準を引き上げる。それは実行スピードとしてトップラインに、コスト構造としてボトムラインに現れる。
4. ソフトウェア予算ではなく、サービス予算について考える。
正しい考え方は、「これはツールスタックの何を置き換えるのか」ではない。「現在、人間や人材紹介会社に支払って実行させている作業のうち、これが実行できるものは何か」である。
最後に
今、AI実行・インテリジェンスレイヤーに投資する組織は、下すすべての意思決定とともに、その優位性を複利的に増大させるだろう。待つ組織は、世界がすでにオートパイロットに移行しているのに、なぜまだ受動的なシステムを実行しているのかを取締役会に説明することになるだろう。
