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Case study

人工知能(AI)の導入事例・実績

タレントマネジメント強化に向けた人事データ活用支援

IT業 人事部 様

新卒採用では採用に関わる工数が多いことや、リクルーター間での評価のバラつきによって本来採用基準を満たしている応募者が不採用になることが課題となっていました。そこで保有する過去の人事データを利用し、新卒採用時の不採用者や将来活躍する人材を予測するモデルを構築。採用工数の削減やリクルーター間のバイアスを軽減することに貢献しました。


Solution

このようなソリューションを実現しました

これまでの採用活動を通して蓄積されていた履歴書のテキストデータ(形態素解析実施後の単語レベルのデータ)や会社説明会時に実施する適性検査のデータを元にして、将来活躍する可能性のある人材や不採用となる人材の判断基準の明確化を各種統計的手法を用いて実施しました。そしてそれらの判断基準に対しての適合率を算出するモデルを機械学習を用いて構築。会社説明会実施後の新卒採用の面接時において、将来活躍する可能性が高い人材の早期発見など、新卒採用プロセスにおける採用担当者の時間リソース配分の適正化の支援をいたしました。

課題

新入社員の採用時には数多くの募集があり、採用工数や採用担当者の負担が大きくなります。リクルーター間の評価にもバラつきが発生し、本来採用基準を満たしている応募者が不採用になるケースも存在していました。また将来活躍する人材を採用したい、そのためにはできるだけ早期にコミュニケーション密度を上げたいという要望もありましたが、それを早い段階で判断する術がこれまではありませんでした。

導入後の成果

過去のデータをもとにした判断基準の明確化と、応募者の適合率を算出する機械学習モデルを適用したことにより、採用活動における下記の成果を得ることができました。
・新卒採用基準の均一化
・採用ターゲット人材の明確化
・新卒採用時の工数の削減
・優秀な人材の早期発見

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