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人事評価・採用選考支援とは?課題と対策・製品を解説

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AI・人工知能における人事評価・採用選考支援とは?

AI・人工知能の人事評価・採用選考支援は、データ分析や機械学習を活用し、人事評価の客観性向上や採用プロセスの効率化・精度向上を目指す取り組みです。これにより、人的リソースの最適化と組織力の強化を図ります。

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当社では、脳科学に基づく独自のAI技術で開発を行っております。

主に、リアルタイムで衛生状態をモニター、判別が可能な『小型生命体
画像認識AI』をはじめ、生体信号から感情・精神状態をリアルタイムで
分析できる『ニューロAI』などをご提供いたします。

【ラインアップ】
■小型生体画像認識
■ニューロAI      →HR向け
■医療データマイニング →医療向け
■トレンド予測システム →金融向け など

※詳しくはお気軽にお問い合わせください。

AI開発サービス

当社は、「事業者によるAIガバナンスの実践を支援する施策」のセミナーを開催します。

生成AIの普及を始めとする近年の技術の急激な変化等に対応すべく、経済産業省と総務省は、有識者等と議論を重ね、関連する既存のガイドラインを統合・アップデートし、2024年4月に「AI事業者ガイドライン(第1.0版)」を取りまとめました。ガイドラインのポイントについて解説するとともに、同ガイドラインの中でも言及される「アジャイル・ガバナンス」の考え方や近時の議論状況(自動運転車の社会的ルールの在り方等)について詳説いたします。

【セミナー詳細】
■開催日時:2024年6月27日(木) 09:30 - 11:30(開場9時)
■会場:JPIカンファレンススクエア
■住所:東京都港区南麻布5-2-32 興和広尾ビル
■受講方法:会場、ライブ配信、アーカイブ配信
■講師:経済産業省
    商務情報政策局 情報経済課
    ガバナンス戦略国際調整官
    飯野 悠介 氏

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

【セミナー】事業者によるAIガバナンスの実践を支援する施策

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AI・人工知能における人事評価・採用選考支援

AI・人工知能における人事評価・採用選考支援とは?

AI・人工知能の人事評価・採用選考支援は、データ分析や機械学習を活用し、人事評価の客観性向上や採用プロセスの効率化・精度向上を目指す取り組みです。これにより、人的リソースの最適化と組織力の強化を図ります。

課題

評価の属人化とバイアス

担当者の主観や経験に依存した評価は、公平性を欠き、潜在能力の見落としや不当な評価につながる可能性があります。

採用ミスマッチによる機会損失

経験やスキルのみに偏った選考は、カルチャーフィットやポテンシャルを見落とし、早期離職や生産性低下の原因となります。

選考プロセスの非効率性

書類選考や面接の工数が多く、採用担当者の負担が増大し、優秀な候補者を逃すリスクがあります。

データに基づいた意思決定の困難さ

人事データが散在・活用されておらず、客観的な根拠に基づいた人材育成や配置の判断が難しい状況です。

​対策

客観的評価指標の導入

AIが過去のデータに基づき、個々の貢献度や成果を定量的に分析し、公平な評価基準を提供します。

多角的な候補者分析

AIが履歴書、職務経歴書、適性検査結果などを総合的に分析し、スキル、経験、カルチャーフィット度を多角的に評価します。

選考プロセスの自動化・効率化

AIが書類スクリーニング、面接日程調整、一次面接の補助などを自動化し、採用担当者の負担を軽減します。

データ駆動型人材マネジメント

AIが蓄積された人事データを分析し、人材育成、配置、離職予測などの戦略的意思決定を支援します。

​対策に役立つ製品例

AI駆動型パフォーマンス管理システム

個人の目標達成度、貢献度、スキル習得状況などを継続的に追跡・分析し、客観的な評価フィードバックを提供します。

インテリジェント採用システム

応募書類の自動解析、候補者のスキル・経験マッチング、面接評価の標準化などをAIが行い、採用プロセス全体を最適化します。

AI面接支援ツール

面接中の発言内容や表情、声のトーンなどを分析し、候補者のコミュニケーション能力や適性を客観的に評価する補助情報を提供します。

データ統合型HRアナリティクス

従業員データ、採用データ、業績データなどを統合・分析し、人材の強み・弱み、離職リスク、組織の生産性向上に繋がるインサイトを提供します。

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