本レポートは、2022年7月26日に開催された「みんなのHR博覧会byミキワメ」のセッションの書き起こしです。本イベントのテーマである「働く」を「よく」する、について、各登壇企業にお話いただきました。
株式会社スタジアムとは
株式会社スタジアムでAIプロジェクトを担当している竪石と申します。本日は採用業務の効率化、見極めの質の向上のためのプロジェクト「im Assistant」のご紹介をさせていただきます。
簡単に弊社のご紹介をさせていただきます。インタビューメーカーというweb面接を管理するツール、応募者管理ツールを通してこれまで約2,800社の採用DXの推進のサポートをさせていただいています。
「im Assistant」はこんな方にオススメ
- エントリーシートや適性検査の評価の効率化
- 録画面接の評価の効率化
- ブレのない評価基準の設定
評価する人によって変わってしまう、評価のブレを少なくしたいという課題感のある企業さまにぜひ聞いていただければと思っていますので、よろしくお願いいたします。
採用人事の2大課題を解決
今回のデータ活用、AI活用のプロジェクトであるim Assistantでは特に
- 採用効率化
- 見極めの質の向上
の両方を叶えるプロジェクトになっています。
採用人事の課題の解決手法は？
このプロジェクトではこれまで蓄積されてきてる過去の合格人材・優秀人材の採用データをAIに学習させ、新しくエントリーされた応募者の入社後のパフォーマンスを予測するサービスになっています。現在は特にニーズの多い以下の2つのプロダクトを展開しています。
- 書類選考 × im Assistant
エントリーシート適性検査などいわゆる書類選考データを使用
- 録画面接 × im Assistant
エントリームービーや録画面接から文字起こしデータ、音声表情を抽出し分析
具体的にどのようなプロジェクトかを簡単にご説明をさせていただきます。大きく3つのフェーズに分かれています。
1.解析データ収集
ここでは過去に自社の選考を受けられた方ですとか、すでに入社している既存社員のデータを収集していきます。これまで蓄積できているデータによってどのようなプロジェクトが実施可能かをご提案させていただいています。
2.自社のAIモデル構築
企業ごとに自社の合格人材・優秀人材の特徴を学習するモデル構築のフェーズに入ります。
3.合否予測
最後に実際の応募者に対して合否の予測を行い、活用していきます。
im Assistantのデータ活用の概念
自社の合格人材を活用するモデル構築のフェーズがこのプロジェクトのポイントになっているのですが、採用の課題感や蓄積できているデータに応じて、たとえば一次・二次面接に合格された方、内定した方々の特徴を、エントリー時の情報から学習をしていきます。
書類選考のデータについては普段見ていただいている方も多いと思いますので、割愛させていただきますが、例えば録画面接プロジェクトだと、映像音声のデータから応募者それぞれ抑揚の大きさや表情など、話し方、伝える力といった定性的に判断せざる得なかった項目を定量化していきます。それに加えて文字起こしデータも取り込んで分析していくものになってます。
im Assistantのサービスアウトプット
アウトプットのイメージは書類選考でも録画面接でも共通になるんですが、合格・不合格者の特徴とかAIによる予測精度の検証まで行っております。
画像のような形で採用フローへのAIの組み込み方まで一気通貫でご提案といろいろなサポートを実施しています。
im Assistantの導入事例：録画面接の選考の工数を50%削減
約2カ月の準備期間で録画面接選考の工数を50%削減した事例をご紹介させていただきます。
この企業は本選考のエントリーが1,000名を超える大手企業です。導入前は応募者との接点を多く確保するために、選考初期での工数削減が大きな課題となっておりました。そこで短期間ではあったものの、こちらにあるような流れでプロジェクトを実施し、工数削減に合わせて、優秀人材の早期発見にも寄与しているプロジェクトになっております。
このような形で採用データが一定数蓄積されている企業では、同様のプロジェクトを通して工数削減を実施しています。プロジェクトは同じであっても、それぞれの企業の合格人材の特徴はそれぞれ全く異なりますので、自社の採用レベルを保ちながら、工数削減評価基準の統一化を実現できるのがim Assistantの強みとなっています。
24卒採用に向けた動き
新卒採用・中途採用どちらも導入実績はあるんですけれども、最後に24卒に向けた直近の動きのイメージを簡単にお伝えさせていただければと思います。
こちらの画像に書いてあるように23卒本選考でたまったデータを活用したり、24卒のインターン期でのデータ蓄積を行なって24卒の本選考までに自社の合格人材をモデル化を構築させるパターンが現在、増えてきています。
データ分析・AI活用で期待できること
採用以外にもハイパフォーマーの分析・内定承諾の予測によって、内定者フォローの効率化というところのプロジェクトも実施していますので、採用DX、データ活用を通して解消したい課題のある企業の方はぜひ一度ご連絡ください。
また、月に5社ほど、モデル構築まで無料で実施するキャンペーンを行っておりますので、お気軽にご連絡いただけると嬉しいなと思っております。
以上でございます。お時間いただきありがとうございました
ミキワメは、候補者が活躍できる人材かどうかを500円で見極める適性検査です。
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