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迅速かつ一貫した基準で採用可否を判定したい

AIを活用したスピーディ且つ一貫性のある採用活動の実施

人事採用業務の現実

自社とマッチする人材や入社後活躍してくれそうな人材を採用することは、企業にとって重要な意思決定の一つです。
変化の激しいグローバル社会で生き抜くためには、会社をより一層成長させてくれる優秀な人材を確保することが必要だということは明白です。

しかし、従来は人事採用担当や面接官という「ヒト」の経験則に基づいて採用/不採用を判断していた企業が多く、採用活動の効率性、一貫性に課題がありました。最近ではHRTechという言葉も登場し、ITを活用した人事採用業務の効率化を目指す企業も増えてきています。

特に新卒採用の時期は一度に大勢の学生の選考を実施するため、担当者の業務負荷は非常に高くなります。
特に昨今では、SNSなど応募経路が多様化し、学生にとっては比較的簡単にエントリーすることができるようになりました。その結果、企業への応募者が増え、採用担当者の負荷は増える一方です。このような状況で、どの企業も早めに優秀な人材を確保しようと内定を出す時期が早くなるという傾向が見られます。つまり新卒採用は短期決戦なのです。短期間で、自社にマッチする優秀な人材を確保できることが必要であり、HRTechの活用が求められています。

採用業務におけるHRTech

人事採用業務は新卒採用、中途採用ともにある程度定型化した業務です。しかしそこには「入社後活躍できる人材なのか」「会社とマッチしているのか」を見極めるための「ひとの判断」が非常に多く存在します。単純な業務やPC上での操作を自動化するだけではないので、採用業務全体を完全に自動化することは非現実的です。しかし最終判断はひとに任せ、途中のプロセスを自動化することは可能です。

いくつか例を挙げてみましょう。
1)明るい表情で、笑顔が多く好印象を与える人材の見極め
2)冷静沈着な人材なのか、情熱的で熱血タイプの人材なのかを見極め
3)面接時の発言などから精神年齢を判断
4)志望動機から会社合致度を予測
5)エントリーシートなどの情報から学生の属性スコアを判定
6)適性診断結果、学生の属性スコア、面接評価シートのスコアから総合的に合否判断

上記1)~4)は画像解析技術や音声認識技術、自然言語処理などのいわゆる機械学習AIに任せることができます。また、5)及び6)は、ルールに則って結果を推論する推論エンジンなどの人工知能を活用することで、採用すべき人材を効率的・効果的に見極めることが可能です。

AEDANとIBM Watsonの使い分け

画像解析、音声解析、自然言語処理などの人工知能技術で導入が進んでいるのがIBM Watsonですが、
最終的な「判断」を自動化するためには、コーディングが必要です。しかし、判断ロジックをコーディングすることによって、ロジックが変更された場合の柔軟性や拡張性という点で課題が残ります。

その課題を解決するのがAEDANであり、その中核を担うのが推論型AI Progress Corticonです。
Corticonは、業務用語を使い、表形式のマトリックスで判断のための条件とアクションを定義します。ITスキルが高くない担当者でも、判断基準の変更や追加が可能であり、この柔軟性や可読性の高さが最大の特長です。つまり、採用基準が変更になった場合、採用担当者が自分で変更することも可能なのです。判断基準がブラックボックスになってしまうことを警戒して、AI導入に踏み切れないという課題も同時に解決します。

推論型AIと機械学習AIはどちらもAI技術ですが、できること、適用箇所が異なります。
膨大なデータをWatsonが自動解析し、その結果を元にCorticonが自動的に判断する。これこそ最強のHRTechです。

Before & Afterイメージ図

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人間による日々のディシジョン(判断)をAIに代行させ、企業における新卒採用プロセスとタスクを自動化することができます。
本資料では、推論型AIの適用により最も大きな効果を得られる「書類選考」タスクをサンプルとして、実装方法を説明しています。

推論型AI Progress Corticonによる採用業務の自動化をご理解いただくためにお役立てください。


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