AIの利用回数は成果を示す？人材紹介の業務を2週間で測る方法

人材紹介のAI利用を見えるようにするなら、利用回数だけでは足りません。仕事の種類、かけた時間、手直しの数をいっしょに残しましょう。小さなチームで試し、役に立った場面だけを広げるのが出発点です。

2026年10月23日、GitHubはCopilotの利用指標に、利用したツール別の集計を加えたと発表しました。OpenCodeやClaude Code、Codexなどが対象です。モデルへのリクエスト数やセッション数、トークン量を見られます。トークンとは、AIが読み書きする文章を数える単位です。GitHubの発表に説明があります。

ただし、これはCopilotをモデルの提供元として使った通信の数字です。各ツールの全利用量を示すものではありません。また、リクエストは人が送った質問の数とも違います。ひとつの質問から複数の呼び出しが起こりえます。ツール名も送られた情報をもとに分けています。本人確認済みの名前として扱うべきではありません。

人材紹介の現場が、この集計をそのまま使えるわけではありません。けれども「使った量」と「仕事が進んだか」は別だと考えるきっかけになります。たとえば、AIが求人票の下書きを何度も作っても、担当者の手直しが多ければ時短にはなりません。数字の意味を先に決めないと、利用が多い部署ほど良く見えてしまいます。

CRMは、求職者や求人とのやり取りをまとめる仕組みのことです。ここでAIを使う場面は、要約、文案づくり、問い合わせの仕分けなどに分かれます。同じ「1回」でも、仕事への効き方は違います。面談メモを短くまとめるのと、紹介文の候補を作るのでは、確認する人も違うでしょう。

まずは、何を減らしたいのかを言葉にしてください。「AIを使う」ではなく、「面談のあと、記録を書く時間を減らす」と決めます。次に、AIなしの日とありの日で、同じ仕事の時間を比べます。忙しさや案件のむずかしさが違う日は、比べるときにメモを添えましょう。かかった時間だけでなく、直した回数も見ます。

品質も切りはなせません。たとえば、通勤できるかどうかが抜けた紹介文は、早く作れてもそのまま送れません。送る前に人が元の記録と照らし、直した理由を残します。直しが多いなら、入力する情報や指示の書き方を見直すほうが先です。AIを使う回数をふやす前に、仕事の流れを整えてみてください。

使った人を比べるときも気をつけましょう。担当する仕事の量や種類が違えば、回数に差が出ます。回数を評価の順位にせず、つまずく場面を見つける手がかりにします。「使っていない」のではなく、使える仕事がないだけかもしれません。現場に理由を聞いてから、次の試し方を決めましょう。

当社のRemind CRMでは、画面の右下から現場が要望を送れます。届いた168件のうち140件を反映しました。いずれも2026年9月16日時点の当社の公開データです。これはAI利用の成果を示す数字ではありません。使う人の声を受け取り、直したかを追う取り組みの数字です。Remind CRMの公開ページでも確認できます。

当社が案内する始め方は、いまの表を閉じず、まず1チームで2週間から試すものです。AIの使い方を考える場合も、この進め方は参考になります。たとえば、今の表に「直した理由」を足してから、必要な画面を考えます。最初からすべてを切りかえると、何が良くなったのかを比べにくくなります。

現場の声には、数字では分からない理由があります。「要約は速いが、次に電話する人が読みづらい」という声が出ることもあるでしょう。そのときは、要約の長さより、引きつぎに必要な項目をそろえます。道具に仕事を合わせるのではなく、仕事の困りごとに合わせて使い方を変えます。

要望を集めたら、出した人へ返すことも大切です。直せた点だけでなく、今は直さない点とその理由も伝えます。何も返ってこないと、現場は声を出しづらくなります。利用回数の表と、困りごとの表を別に作るのではなく、同じ見直しの場で読みましょう。数字だけで判断しないための小さな工夫です。

回数だけでは決められません。仕事にかかる時間、手直しの数、受け取る人の読みやすさをいっしょに見ます。たとえば利用がふえても、紹介文の修正が増すなら、使い方を変える余地があります。

この発表は、Copilotを通じたモデル利用の集計についてです。人材紹介のCRM全体を数える仕組みではありません。自社の仕事を見たいなら、何を記録したいかを先に決め、使う製品で取れる数字を確かめます。

はい。まず1チームの記録を表に足してみてください。今の表を急に閉じる必要はありません。仕事の流れと困りごとが見えてから、画面に何を持たせるかを考えます。入力の手間が大きければ、列を減らしましょう。