【案例公開】Hakuhodo DY ONE 導入 ailead，透過「人×AI」混合評估模式重塑應屆畢業生招聘流程
株式会社ailead 公布了對話數據 AI 平台「ailead」在 Hakuhodo DY ONE 的應用案例。該公司在應屆畢業生招聘中，利用 AI 評估小組討論，將選拔處理能力提升約 7 倍，評估工作量效率提升約 6 倍，成功建立了一套結合 AI 與人工的混合評估體制。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年5月21日 20:00
- 🔍 收集: 2026年5月21日 11:31
- 🤖 AI分析完成: 2026年5月21日 18:20（收集後6小時48分鐘）
開發並提供對話數據 AI 平台「ailead」的株式会社ailead，宣布發布關於 Hakuhodo DY ONE 的服務應用案例報導。
## ailead 導入背景：因應海量應徵，招聘標準不一與評估負荷過重的挑戰
隨著 Digital Advertising Consortium Inc. 與 Irep Co., Ltd. 的合併，Hakuhodo DY ONE 成長為擁有 3,000 名員工的組織，亟需重組招聘體制。在應屆畢業生招聘過程中，由於應徵學生數量龐大，評估標準不統一以及評估主觀化成為了亟待解決的課題。
此外，文件篩選、小組討論及面試等各階段的篩選工作負荷沉重，導致人力資源部門的業務負擔不斷增加。為此，在確保採用品質的前提下，公司選擇引入「ailead」來推動招聘流程的優化，透過 AI 與面試官的混合評估確保透明度，並保障最終錄用決定權由人工負責。
## ailead 導入前的課題
1. 招聘標準不一與評估主觀化：各部門與面試官的評判標準不盡相同，難以對候選人進行公平、統一的評估。
2. 篩選工作負荷沉重：人力資源資源有限，難以應對海量的應徵者，提升效率已成當務之急。
3. 難以兼顧速度與品質：在應徵人數增加的情況下，難以在提升篩選速度的同時確保足夠的評估時間。
## ailead 應用成效
1. 小組討論篩選處理能力提升約 7 倍：AI 代理分析討論內容並與內部 ATS 連接，將同時可處理的人數從約 30 人提升至約 200 人。
2. 評估工作效率提升約 6 倍：將過去每年需耗時約 120 小時的評估作業大幅縮短至約 20 小時。
3. 確立混合評估體制：將 AI 作為參考依據，最終錄用判斷由人工把關，實現了效率與公正性的兼顧。
## ailead 導入背景：因應海量應徵，招聘標準不一與評估負荷過重的挑戰
隨著 Digital Advertising Consortium Inc. 與 Irep Co., Ltd. 的合併，Hakuhodo DY ONE 成長為擁有 3,000 名員工的組織，亟需重組招聘體制。在應屆畢業生招聘過程中，由於應徵學生數量龐大，評估標準不統一以及評估主觀化成為了亟待解決的課題。
此外，文件篩選、小組討論及面試等各階段的篩選工作負荷沉重，導致人力資源部門的業務負擔不斷增加。為此，在確保採用品質的前提下，公司選擇引入「ailead」來推動招聘流程的優化，透過 AI 與面試官的混合評估確保透明度，並保障最終錄用決定權由人工負責。
## ailead 導入前的課題
1. 招聘標準不一與評估主觀化：各部門與面試官的評判標準不盡相同，難以對候選人進行公平、統一的評估。
2. 篩選工作負荷沉重：人力資源資源有限，難以應對海量的應徵者，提升效率已成當務之急。
3. 難以兼顧速度與品質：在應徵人數增加的情況下，難以在提升篩選速度的同時確保足夠的評估時間。
## ailead 應用成效
1. 小組討論篩選處理能力提升約 7 倍：AI 代理分析討論內容並與內部 ATS 連接，將同時可處理的人數從約 30 人提升至約 200 人。
2. 評估工作效率提升約 6 倍：將過去每年需耗時約 120 小時的評估作業大幅縮短至約 20 小時。
3. 確立混合評估體制：將 AI 作為參考依據，最終錄用判斷由人工把關，實現了效率與公正性的兼顧。
常見問題
ailead 如何改變招聘篩選流程？
AI 分析對話數據並生成評估數據，大幅提升了處理大量申請者的效率，並顯著減輕了人力資源人員的工作負擔。
是由 AI 決定錄用與否嗎？
不是，AI 僅作為提供客觀評估數據的參考，最終的錄用決定仍由人力資源人員負責。
此案例中最大的效益為何？
篩選處理能力提升了約 7 倍，且評估工作量削減至原來的約六分之一。