+++ title = "AI企業の採用で私が見てきた「採れる面接官」と「採れない面接官」の違い" date = 2026-06-08 description = "AI企業の採用顧問として複数社の採用現場を見てきた中で気づいた、採用成果に直結する面接官の特徴" [taxonomies] tags = ["HR×AI", "AI企業", "採用面接", "面接官育成", "採用力"] [extra] public = true hero = "/heroes/interviewer.jpg" belief_version = 1 ai_written = false one_true_sentence = "採れる面接官は「この人はうちに入って育つか」を見ている。採れない面接官は「この人は今の要件を満たすか」だけを見ている。" [[extra.faqs]] question = "AI企業の採用で成果を出す面接官の特徴は何ですか？" answer = "不合格の基準は明確だが合格の基準はあえて緩くしていること、「できることリスト」より「できるようになった経緯」を聞くこと、自分が理解できない発言を「深掘り」できることの3点です。AI分野の高度な技術を持つ候補者ほど専門領域について深く話すため、この深い部分を引き出せるかどうかが評価精度を大きく変えます。" [[extra.faqs]] question = "採れない面接官が候補者に「演技」をさせてしまう原因は何ですか？" answer = "質問の仕方や面接の雰囲気によって候補者は「正直に話す」か「落とされないために理想的な答えを言う」かを選びます。採れない面接官の面接では候補者が演技をします。採用ミスの多くは候補者の演技を本当の姿だと判断してしまうことから起きるため、候補者が正直に話せる雰囲気を作ることが採用の成果に直結します。" [[extra.faqs]] question = "面接官育成でどんな問いが効果的ですか？" answer = "「あなたは面接で何を見ているか」ではなく「何を見ていないか」を聞くことです。見ていることを答えるのは簡単ですが、見ていないことを言語化するのは難しく、そこに面接官の盲点が現れます。採用顧問として面接官育成に関わる際にこの問いを使うと、個々の面接官が気づいていなかった評価の偏りが見えてきます。" [[extra.faqs]] question = "採れる面接官が面接中に考えていることは何ですか？" answer = "「この人が入社した後にどういう仕事をするか」です。採れる面接官は面接中に「このプロジェクトに入れるか」「誰と組ませると活きるか」を考えています。だから的外れな質問が少なく、候補者も「自分のことを理解してもらえた」と感じます。面接の場での評価に集中しすぎると、採用後のことを考えられなくなります。" +++ 同じ求人票、同じ候補者、同じ45分。なのに、面接官が変わるだけで合否がひっくり返る。 AI企業の採用顧問として複数社の面接に同席し、自分でも面接官として動きながら、この差がどこから来るのかをずっと見てきた。 結論から言う。採用成果（内定承諾率・入社後活躍率）を分けるのは、技術知識の深さでも経験年数でもない。候補者の「どこを見ているか」だ。 --- ## 「採れる面接官」の共通パターン ### 1. 不合格の基準が明確で、合格の基準を持っていない これは逆説的に聞こえるが、現場で観察していると確かにそうだ。 採れない面接官は「合格ライン」を持っている。「この技術スタックができれば合格」「前職の規模がXX以上なら合格」という基準だ。この基準は面接の途中で候補者に合わせて変わることが多い。 採れる面接官は逆で、「これがあれば落とす」という不合格の基準は明確だが、合格の基準はあえて緩くしている。「一緒に仕事したいと思えれば通す」くらいの感覚だ。 AI企業の採用で勝負が決まるのは、判断が難しいグレーゾーンの候補者をどう扱うかだ。高い能力を持ちながら「型にはまらない」人材は、合格の基準が明確な面接官の網からこぼれ落ちる。そして、そういう人材ほど後から大きく伸びる。 月曜から試せること：面接の前に「この候補者を絶対に落とす理由」を3つだけ紙に書く。合格ラインは書かない。面接中はその3つに触れたかだけを確認し、触れなければ通す。グレーゾーンを「保留」でなく「通す」に倒せるようになる。 ### 2. 「できることリスト」より「できるようになった経緯」を聞く 採れない面接官の面接は、候補者のスキルリストの確認に終わる。「LLMの経験はありますか」「RAGは実装したことがありますか」という質問が続く。 採れる面接官は「なぜその技術を選んで学んだのか」「どういう失敗を経て今のやり方になったのか」を聞く。 AI分野は半年で前提が変わる。今持っているスキルの一覧より、「半年前は知らなかったことを、どう自力で掴みにいったか」のほうが、入社後の戦力を正確に予測する。採れる面接官はそこを見ている。 月曜から試せること：技術名を一つ選んで「それ、最初にどこで詰まりました？」と聞く。スラスラ説明できる候補者ほど、自分で手を動かして越えてきている。逆に詰まった記憶がない人は、たいてい横で誰かがやったのを見ていただけだ。 ### 3. 自分が理解できない発言を「深掘り」する 採れない面接官は、自分が理解できない発言が出ると話題を変える。「なるほど、それは興味深いですね。ところで…」と次の質問に移る。 採れる面接官は「すみません、もう少し教えていただけますか」と止まれる。自分の理解が追いつかないことを恥ずかしがらない。 これが効く理由は単純だ。AI分野の本物ほど、自分の専門領域に入ると一気に密度が上がる。その密度の高い数分を引き出せたかどうかで、評価の精度はまるで変わる。「わからないので教えてください」と素直に止まれる面接官の前でだけ、候補者は本当のギアに入る。 ここはAIを相棒にできる。面接の録画や文字起こしを相棒に渡し、「自分が話題を変えてしまった瞬間」を拾ってもらう。深掘りできたはずの場所が、面接ごとに自分の盲点として浮かび上がる。AIに判定を肩代わりさせるのではなく、自分の癖を映す鏡として横に置く使い方だ。 --- ## 「採れない面接官」のパターン ### 採用した後のことを考えていない 最も多いのはこれだ。面接の場で候補者を評価することに集中しすぎて、「この人が入社した後にどういう仕事をするか」をイメージしていない。 採れる面接官は面接中に「この人はどのプロジェクトに入れるか」「誰と組ませると活きるか」を考えている。だから的外れな質問が少なく、候補者も「自分のことを理解してもらえた」と感じる。 ### 候補者に「落とされないための演技」をさせている 質問の仕方や面接の雰囲気によって、候補者は「正直に話す」か「落とされないために理想的な答えを言う」かを選ぶ。 採れない面接官の面接では候補者が演技をする。採れる面接官の面接では候補者が正直に話す。 採用ミスの多くは、候補者の演技を本当の姿だと判断してしまうことから起きる。 --- ## 面接官を育てる際に使っている問い 採用顧問として、クライアントの面接官育成に関わる際に使っている問いがある。 「あなたは面接で何を見ているか」ではなく、「あなたは面接で何を見ていないか」を聞く。 見ていることを答えるのは簡単だ。見ていないことを言語化するのは難しく、そこに面接官の盲点が現れる。これを面接前の自分にも向けると、評価の偏りが先に見える。 月曜の面接前に、自分にこの5問を当ててみてほしい。一つでも「考えていなかった」があれば、それが今日の盲点だ。 - この候補者を**落とす理由**を3つ言えるか（合格ラインでなく不合格ライン） - 「できる」ではなく「**できるようになった経緯**」を聞く質問を用意したか - 自分が**理解できない話が出たら止まる**と決めているか - この人が入社したら**どのチームで・誰と組むか**、像が浮かんでいるか - いま自分が**見ていない軸**は何か（年齢・話し方・経歴の派手さに引きずられていないか） --- 採用に正解はない。それでも、同じ条件で同じ候補者を見ても、面接官次第で合否がひっくり返る現場を何度も見てきた。差は面接技術ではなく、見る視点だ。視点は、今日の面接から変えられる。 --- ## 関連記事 - [AI採用でカルチャーフィットを評価できない理由](/n/ai-hiring-culture-fit-limits/) — カルチャーフィット評価を面接でどう設計するか - [AIエンジニアを採用しても活かせない組織のパターン](/n/ai-engineer-hired-but-underused/) — 採用後に活躍しない原因と面接での見極め方 - [AI採用スクリーニングと人間判断の境界線](/n/ai-screening-human-judgment-line/) — 面接官の判断とAIスクリーニングをどう組み合わせるか