内定辞退率を下げるAI活用と運用ポイント

はじめに

内定後の離脱は、企業側にとっても候補者側にとっても大きな損失になります。

しかし、辞退が発生してから理由をヒアリングしても、対処が後手に回りやすく、本来防げたはずのケースを取りこぼしてしまうことも少なくありません。AI による予測を取り入れることで、リスクが高まり始めるタイミングを早期に捉え、必要なフォローを前倒しで行えるようになります。

本稿では、辞退を未然に防ぐために役立つAI活用のポイントを4つの視点から整理します。

早期察知を実現する“行動データの分析

辞退リスクの多くは、候補者の行動に表れる小さな変化から始まります。
つぎのようなことを行うことで、未然に防ぐことも可能になります。

　1. 反応速度の分析
　　【理由】
　　案内への返信時間から、温度感の変化を読み取れるため
　2. 面談日程の変更傾向
　　【理由】
　　調整回数や直前キャンセルが増えると、関心低下を示唆しやすいため
　3. 情報閲覧ログとの比較
　　【理由】
　　企業説明・選考案内などへのアクセス頻度が低下すると注意が必要になるため

兆しに気づける状態が整うことで、フォローのタイミングを逃しにくくなります。

判断の精度を高める“要因スコア化”

離脱につながりやすい判断材料を感覚ではなく、つぎのように整理すると、分析の精度が高まります。

　1. 要因の分解
　　【理由】
　　給与・勤務地・選考スピードなど複数の要素をまとめて分析できるため
　2. スコア算出
　　【理由】
　　候補者ごとの辞退確率が数値化され、優先順位が明確になるため
　3. 予測結果の可視化
　【理由】
　　グラフや指標として表示され、チームで共有しやすいため

感覚に頼らない判断ができるほど、適切なアクションが選びやすくなります。

歩留まりを高める“前倒しフォロー戦略”

予測データを活かすには、タイミングの良いつぎのような働きかけが欠かせません。

　1. 個別連絡の強化
　　【理由】
　　リスクが高い対象に、早めの相談・説明の機会をつくれるため
　2. 面談の追加設定
　　【理由】
　　疑問点や不安を解消する場をつくり、納得度を高められるため
　3. 情報提供の最適化
　　【理由】
　　企業理解を深めるコンテンツを適切な時期に届けられるため

安心材料がそろう状態が整うほど、応募に進むハードルが下がります。