【事例公開】Hakuhodo DY ONEがaileadを導入。人×AIのハイブリッド評価で、新卒採用の選考プロセスを再設計
株式会社aileadは、株式会社Hakuhodo DY ONEにおける対話データAIプラットフォーム「ailead」の導入事例を公開した。新卒採用において、AIによるグループワーク評価で選考処理能力を約7倍、評価工数を約6倍効率化し、AIと人のハイブリッド評価体制を確立した。
📋 記事の処理履歴
- 📰 発表: 2026年5月21日 20:00
- 🔍 収集: 2026年5月21日 11:31
- 🤖 AI分析完了: 2026年5月21日 18:20(収集から6時間48分後)
対話データAIプラットフォーム「ailead(エーアイリード)」を開発・提供する株式会社aileadは、株式会社Hakuhodo DY ONEにおけるサービス導入事例記事を公開したことをお知らせします。
## ailead導入の背景:大量の応募に対応する中で、採用基準のばらつきと選考負荷が顕在化
Hakuhodo DY ONEでは、デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社と株式会社アイレップの統合により3,000名規模の組織となり、採用体制の再構築が求められていました。特に新卒採用では多くの学生からの応募がある中で、採用基準のばらつきや評価の属人化が課題となっていました。
また、書類選考やグループワーク、面接といった各工程における選考負荷も大きく、人事の業務負担が増大していました。こうした状況を受け、採用の質を維持しながらAIと面接官のハイブリッド評価で透明性を確保し、最終決定は人がおこなう仕組みを担保した採用プロセスの高度化を図る手段として、「ailead」の導入に至りました。
## ailead導入前の課題
1. 採用基準のばらつきと評価の属人化:部門や面接官ごとに評価基準が異なるため、候補者を同一基準で評価することに課題があった。
2. 選考業務の負荷増大:大量の応募に対して限られた人事リソースで対応する必要があり、効率化が急務となっていた。
3. スピードと質の維持の両立:選考スピードを上げつつ、適切な評価時間を確保することが困難になっていた。
## ailead活用の成果
1. グループワーク選考の処理能力が約7倍に向上:AIエージェントが議論を解析し、社内ATSとデータ連携することで、同時対応人数を約30名から約200名へと拡大した。
2. 評価工数を約6倍効率化:従来年間約120時間を要していた評価業務を約20時間まで削減した。
3. ハイブリッド評価の確立:AIを判断材料、最終判断を人間が担うことで、効率化と納得性を両立した。
## ailead導入の背景:大量の応募に対応する中で、採用基準のばらつきと選考負荷が顕在化
Hakuhodo DY ONEでは、デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社と株式会社アイレップの統合により3,000名規模の組織となり、採用体制の再構築が求められていました。特に新卒採用では多くの学生からの応募がある中で、採用基準のばらつきや評価の属人化が課題となっていました。
また、書類選考やグループワーク、面接といった各工程における選考負荷も大きく、人事の業務負担が増大していました。こうした状況を受け、採用の質を維持しながらAIと面接官のハイブリッド評価で透明性を確保し、最終決定は人がおこなう仕組みを担保した採用プロセスの高度化を図る手段として、「ailead」の導入に至りました。
## ailead導入前の課題
1. 採用基準のばらつきと評価の属人化:部門や面接官ごとに評価基準が異なるため、候補者を同一基準で評価することに課題があった。
2. 選考業務の負荷増大:大量の応募に対して限られた人事リソースで対応する必要があり、効率化が急務となっていた。
3. スピードと質の維持の両立:選考スピードを上げつつ、適切な評価時間を確保することが困難になっていた。
## ailead活用の成果
1. グループワーク選考の処理能力が約7倍に向上:AIエージェントが議論を解析し、社内ATSとデータ連携することで、同時対応人数を約30名から約200名へと拡大した。
2. 評価工数を約6倍効率化:従来年間約120時間を要していた評価業務を約20時間まで削減した。
3. ハイブリッド評価の確立:AIを判断材料、最終判断を人間が担うことで、効率化と納得性を両立した。
よくある質問
aileadで採用選考はどう変わりますか?
AIが対話データを解析して評価データを生成するため、大量の応募者の評価処理能力が向上し、人事担当者の負荷が大幅に軽減されます。
AIに採用を判断されるのですか?
いいえ、AIは客観的なデータを提供する判断材料となり、最終的な合否決定は人間が責任を持って行います。
今回の事例で最も大きな効果は何ですか?
選考の処理能力が約7倍になり、選考・評価の工数が約6分の1に削減された点です。