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自社に合った人材の採用をAIでサポート
マイクロソフト社は、雇用の優先順位を予測するAIシステムを発明しました。
背景
企業は採用活動を行う際に、新卒採用においては
- 採用したい人物像を決める
- 採用の戦略を練る
- 採用スケジュールの作成
- 内定者へのフォロー体制をつくる
という流れに沿って行うようです。
実際の採用では、エントリーシートや履歴書、面接試験などを参考に、自社にとって有用な人材であるかを判断し内定を出しています。
しかし、採用基準が明確になっていないと1次・2次面接で人事や現場責任者が採用になると思っても、最終面接で部長が不合格にしてしまい機会損失を招くという事態は存在します。
そこでマイクロソフト社は、雇用の優先順位を予測するAIシステムを発明しました。
テクノロジー
採用の優先順位を予測するために、まず企業の採用活動を特徴づけるものが機械学習モデルに入力されます。これには、会社の名前、業界、事業規模などが含まれます。
次に、機械学習モデルは人材プールに関して、会社の予測される採用量を表わすスコアを出力します。このスコアが高いほど採用量が多いことを示し、低ければ採用量が低いことを示します。
このスコアは、企業の採用の優先順位を特徴付けたり、関連する推奨事項を生成したりするために使用されます。よって、人材プールはスコアでランク付けされることで、採用優先順位として出力されます。
また、企業と人材プールの特定の人物とのマッチングに関する推奨事項も作成できるようです。
注目ポイント
このシステムによって、企業は自社に適した人材を採用することが可能になるようです。人間の主観的評価ではなく客観的評価を利用できることは採用活動においてプラスだと思いました。このシステムによって採用された人の離職率や企業への貢献度などの研究結果も気になりました。
特許の詳細:PREDICTING HIRING PRIORITIES
出願元: Microsoft Technology Licensing社 公開日:2020年12月24日
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