Agentが行うこと
- 候補者へ空き時間をテキストで提示する
- 候補者の選択を受けて予定をOutlookへ登録する
- Recruiterへ予定を通知する
- 候補者からの再調整へ対応する
Case概要 / Business Goal
採用面接の日程調整・再調整という高頻度・低裁量な業務をAgentへ移し、採用担当者が候補者との対話・判断へ時間を戻す。AgentとHumanの役割分担
Humanに残すこと / Human boundary
- Recruiterは対象候補者や面接条件を確認する
- 後半フェーズでは会議室・URL等の必要情報をHumanが入力し、その後の候補者対応をAgentが引き継ぐ
- 採用判断そのものはHumanに残る
公開されている実績・効果
公開効果
年間12,000時間超削減年間12,000時間超を削減したとWorkdayが報告している
Workday公式情報で公表公開効果
Time-to-interview 60%削減Time-to-interviewを60%削減したとWorkdayが報告している
Workday公式情報で公表公開効果
Time-to-schedule 92%削減Time-to-scheduleを92%削減したとWorkdayが報告している
Workday公式情報で公表公開効果、運用規模、利用状況、導入前の状況を区別して表示しています。公開情報にない効果量やBefore→Afterは推定していません。
実装メカニズム / Agentの動き
- 候補者情報
- Recruiterが確認した対象候補者
- カレンダー空き時間
- 候補者へ空き時間をテキストで提示する
- 候補者の選択を受けて予定をOutlookへ登録する
- Recruiterへ予定を通知する
- 候補者からの再調整へ対応する
- Outlook Calendar
- Candidate messaging
- Workday recruiting workflow
- 候補者への候補提示、回答待ち、予定確定、再調整を継続状態として扱う
- 面接予定が候補者・Recruiter双方のカレンダーに確定する
- 自動処理できない例外がHumanへ引き継がれる
HR Agent LabとしてのDesign Insight
HR Agent Labの分析・推論
採用Agentは候補者評価のような高裁量業務より、日程調整のような高頻度・低裁量・往復回数の多い業務から導入すると、Humanの時間創出と処理速度の両方を得やすい。
Limitations
- 複雑な面接官条件や会議室制約など個社例外の処理詳細は限定的
Sources / 一次情報
根拠・分析を確認する
公開情報から確認した事実
Recruiterが対象候補者を確認した後、Agentが候補者へ空き時間を提示し、選択された時間をOutlookへ登録してRecruiterへ通知する。
候補者からの日程再調整にもAgentが対応する。
Workdayは年間12,000時間超の削減、Time-to-interview 60%削減、Time-to-schedule 92%削減を報告している。
Candidate Rule
採用領域では、候補者評価など高リスク判断を先に自動化せず、日程調整・再調整のような高頻度でルール化しやすい業務をAgentへ移し、Humanを対話と最終判断へ寄せる。
人事AIエージェントの全体像を確認する
この事例を、生成AI・チャットボットとの違い、向いている業務、Humanとの役割分担、設計・実装の考え方とあわせて整理する場合は、人事AIエージェントとは・設計方法を確認できます。