データサイエンスを使って人材分析を効率化

組織が優秀な人材を獲得・管理する上では、人材分析が重要な手段となっている。このため、人材分析におけるデータサイエンスとデータ分析の関心が高まっている。

これまで人材分析に必要なデータは一律ではなかったが、履歴書を作成する上ではスキル・実務経験などといった基礎情報が必要であるという点で共通している。しかし、履歴書からデータをリンクし、分析する方法についてはほとんど知られていない。

ルーマニアのアレクサンドル・ヨアン・クザ大学のSabina Neculaらは、データサイエンスとセマンティックWeb(*)テクノロジーを使用して、意味的に充実したデータを取得し、プロセス内で機能するアーキテクチャを提案した。

さらに、このアーキテクチャを適用することで、履歴書データに対して回帰・K最近傍・ランダムフォレスト等の分析手法を使用するケーススタディベースのプロトタイプを開発した。その結果、提案手法によって高精度でスキルを予測できることが分かった。

*セマンティックWEBとは、ウェブページの意味を、コンピュータに理解させるための技術のこと。

機械学習で、履歴書データから求職者のスキルをチェック

Sabina Neculaらの研究のポイントは以下の通りだ。