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面接は上手だったけれど、仕事もできるだろうか？
面接では一緒に働く姿が想像できたのに、実際に任せると期待と違った経験はありませんか？AIに詳しいと説明する人と、AIで仕事を完了できる人にも、この違いが生じます。
仮にマーケティング職の応募者が、AIツールの機能を流暢に説明し、制作時間を短縮した経験を話したとします。しかし入社後の紹介文には、製品資料にない効能が含まれています。根拠を尋ねると、AIが作った文章だと答えます。面接の説明だけでは、結果の確認と責任の持ち方までわからなかったのです。
採用評価企業 TestGorillaの2026年AI活用能力採用レポートは、この問題を扱っています。米国・英国の回答者1,928名への2月調査で、59%が、過去1年間に「面接ではAI活用能力があるように見えたが、実務で適用できない人」を採用した経験があると回答しました。
採用者の59%が失敗したという意味ではありません。採用評価サービスを販売する企業の調査で、回答者の経験を示す数値です。ただし、面接の印象と実務の遂行を区別して考える理由は、十分に示しています。
流暢な説明の後に残る問い
AIで応募書類やポートフォリオを磨き、想定質問の回答を準備できます。支援を受けたことだけで経験を疑う必要はありません。問題は、整った説明を聞き、実際にできる仕事まで確認済みだと思うことです。
9月30日発表の 米国Western Governors University（WGU）の調査にも、同様の難しさが表れました。採用に直接関わる米国の就業者3,128名の60%が、AIによって応募者の実力評価が難しくなったと回答しました。これは難しさの認識であり、応募者の能力低下の証拠ではありません。
面接では、説明を具体化できます。「AIでコンテンツ制作を改善した」と聞いたら、どの資料を入力し、初回の出力の何を直し、最後に誰がどの基準で確認したかを尋ねます。プロジェクト全体の成果と、本人が担当した仕事も分けて聞く必要があります。
こうした質問は、流暢さの印象を実際の行動情報に変えます。ただし、過去を上手に説明することと、いま与えられた仕事を行うことは異なります。役割で重要な判断を直接見る機会があれば、説明を具体的な根拠と併せて評価できます。
面接をなくすより、何を確認するかを定めます
「面接は無意味」という結論に進む必要はありません。 Sackettらの2022年メタ分析では、構造化面接は職務成果の予測に高い有効性を持つ選抜方法でした。共通の職務基準に沿って質問・評価する面接の価値まで、否定する根拠はありません。
重要なのは対話の目的です。新しいキャンペーンを任せるなら、製品情報を解釈し、顧客に伝える能力を見る必要があります。自信のある話し方だけでなく、判断根拠と見落とさなかった点を確認します。面接官で基準を先にそろえれば、「好印象」を具体的な根拠と併せて検討できます。
実務に近い小さな課題で確認する
先ほどの採用なら、製品説明と顧客レビューを数件渡し、短い発売紹介文を書いてもらえます。実務でAIを使うなら課題でも許可し、全応募者に同じ利用条件を伝えます。範囲と所要時間も事前に知らせます。
完成文だけでは、何を確認したかわかりません。選んだ資料と、AIの表現で削除・修正した箇所を説明してもらいましょう。次に「この効能は未検証です」と条件を加え、書き直してもらうこともできます。根拠のない表現を見抜き、新条件に合わせて判断を変える過程を観察できます。
評価基準も合わせます。華やかな文章より、製品資料との一致、誤解を招く表現の有無、修正理由の説明が重要です。想定外の方法でも、結果と根拠が妥当なら認められる必要があります。
一つの課題で入社後の成果をすべて予測することはできません。面接で聞いた経験、課題の遂行、結果の確認方法を併せて判断します。現場のリーダーが実際に任せる業務の説明と基準作りに参加してこそ、選考は役割に近づきます。
初日の戸惑いを、採用の失敗と捉えないために
入社初日に戸惑う様子だけで、面接の説明が虚偽だったと判断してはいけません。新入社員は自社の資料・ツール・意思決定方法を学ぶ必要があります。指示が不明確で必要な情報にアクセスできなければ、能力があっても、すぐ成果を出すのは困難です。
採用時に確認した能力を発揮できる条件も整えます。最初の業務、期待する結果、質問先を伝え、一定期間後に同じ基準で確認するとよいでしょう。困難が生じたら、個人能力と会社が提供した環境を併せて見ることで、次の判断が正確になります。
面接の確信と入社後の期待の差を縮めるには、採用会議で問いを変えられます。「活躍しそうか」に加え、「任せる仕事の何を直接確認したか」と尋ねます。答えが具体的なほど、任せる理由と入社後の確認基準も明確になります。
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参考資料
- TestGorilla · The State of Hiring for AI Fluency 2026
- TestGorilla · 調査方法と結果の説明
- WGU · Workforce Decoded発表 · 2026.09.30
- Sackettら · 選抜方法の予測有効性に関するメタ分析 · 2022
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