人事部のAI：AIベンチマークエンジンで優秀な開発者を雇う方法

人工知能、機械学習、ディープラーニングは、人材獲得ゲームを変革しています。AIを活用したソリューションは、あらゆるプロセスを改善することができます。技術者の採用プロセスも例外ではありません。

一番いいところ？

人事のAIは大きな成果を出すことができます。

この記事では、AIがどのようにしてより良い採用結果を得るのに役立つのかを説明します（AIベンチマーキングエンジンが勝つためのものですが、それについては後で詳しく説明します！）。

以下のような内容を予定しています。

• 人工知能の定義
• AIを人事に活用するには
• 新機能です。AIベンチマーキングエンジン[BETA]について
• AI Benchmarking Engineを有効にするには？
• AIを人事に活用することのメリット
• ヒューマンタッチの重要性

人工知能の定義

まず、人工知能の定義を見てみましょう。

人工知能 は、機械が人間のタスクを実行する能力のこと。機械が "人間が他の人間の心を連想する認知機能 "を模倣する場合に適用される。これには、学習や問題解決が含まれる。

機械学習"は、統計的手法を用いて、コンピュータシステムに、明示的にプログラムされることなく、データから学習する（例えば、特定のタスクのパフォーマンスを徐々に向上させる）能力を与える人工知能の分野です。"計算統計学と密接な関係があります。

ディープラーニング 「は、タスクに特化したアルゴリズムではなく、データの表現を学習することに基づいた、より広範な機械学習手法のファミリーの一部です。"学習のプロセスは、教師あり、半教師あり、教師なしのいずれかです。音声認識、ソーシャルネットワークのフィルタリング、コンピュータビジョン、ボードゲームのプログラムなどに利用されています。

AIは人間がループしている状態でも、人間がいない状態でも機能します。

イメージソース。 LinkedIn

AIを人事に活用するには

HRでは、AIが人間の入力を補完します。AIと自動化は、反復的で構造化された活動に最も価値があります。これには次のようなものがあります。

SOURCING：計画と予算、ジョブターゲティング、サーチとソーシング

SCREENING：候補者のスクリーニング、評価、およびエンゲージメント

SELECT & HIRE：面接の日程調整、推薦状のチェック、バックグラウンドチェック、オンボーディング

ANALYTICS：アナリティクスと最適化

イメージソース。 ジョブバイト

新機能です。AI ベンチマーキングエンジン [BETA]

採用の判断ひとつで、製品を前進させることも、沈没させることもできるのです。正しい人を選べば、一歩前進します。間違った人を選ぶと、一歩後退します。その 誤った開発者を採用した場合、そのコストは $485,371.38 そのため、非常に高価な1ステップとなります。

先日、機械学習をベースにしたDevSkillerの新機能をリリースしました。

皆さん、今回ご紹介するのは AIベンチマーキングエンジン。

候補者の合格可能性を予測することができます。

AI Benchmarking Engineは、機械学習アルゴリズムで動作します。 以下のような様々な要素を見ています。

• スコア
• 難易度
• 時間消費
• 当社の内部パラメータ

また、候補者のパラメータを、私たちのプラットフォームが生成したグローバルな市場ベンチマークと比較します。そうすることで、候補者の質を明確に示すことができます。Thこのアルゴリズムは、あなたの候補者が成功するかどうかを判断します。 85%精度. 

機能を有効にすると、表示されます。

• 成功する可能性の高い候補者に緑の光を当てる

• 成功しなさそうな候補者には赤信号

候補者のプロフィールでは、エンジンはこんな感じです。

AI Benchmarking Engineを有効にするには？

信頼できる指標に対して成功を予測する必要があります。AI Benchmarking Engineの使用を開始するには、ダッシュボードで50人の候補者を「Accepted」または「Rejected」にマークする必要があります。あなたの選択に基づいて、アルゴリズムはあなたのデータを使用して、より正確な結果を提供します。さらに、あなたの候補者の評価は、当社のグローバルプラットフォームのパラメータと比較され、より良い結果が得られます。

この機能は、リクエストに応じて DevSkiller Enterpriseユーザー.スイッチを入れるには、お客様のアカウントマネージャーにご連絡ください。また、Eメール（hello@devskiller.com）でも受け付けております。

AIを人事に活用することのメリット

候補者をベンチマークすることは、以下のような認知機能の非常に多くの利点の一つに過ぎません。 ヒューマンリソースソフトウェア.人事にAIを適切に活用すれば

• 誤った人材を採用するリスクの低減

雇用者の74% 誤った候補者を採用したことを認めることになります。そのような失敗をしないように

• 繰り返しの作業を効率化することで、採用担当者の効率を高めます。

採用担当者は、候補者を探し出し、メールを送り、面接を行い、更新するために多くの時間を費やしています。によると 理想のように、週に14時間は手動でタスクをこなすことに費やされています。ヒューマンリソースパッケージの主役は人間ですが、反復的な作業の中には自動化できるものもあります。これにより、生産性が向上し、候補者との対話の質も高まります。また、エラーをなくし、スピードを上げ、仕事の質を向上させることができます。

• 採用活動のスピードアップ

それは平均的にかかります ソフトウェア開発者の採用に40.8日.開発者には通常、仕事のオファーが殺到します。他の人よりも早く行動する必要があります。

• チャットボットの活用

すでにチャットボットを使って候補者のジャーニーを改善している企業もあります。例えば、Sutherland社はTashaという名前のオムニチャネル・ボットを設計しました。Tashaは、採用プロセスをナビゲートし、候補者に基本的な情報を提供する。また、候補者のスキルに合ったポジションを提案します。

候補者の旅のある時点で、80%という驚異的な数の人々が脱落しました。その理由の多くは、前に進むために必要な情報が得られなかったからです。

• その人のスキルをすぐに知ることができる

採用担当者は、候補者のスキルを洞察するための迅速で有益な方法を必要としています。AIを搭載した人事ツールは、間違いなく優れた人材を浮き彫りにすることができます。また、ベンチマークを使って、候補者がより多くのサンプルと比較したときのパフォーマンスを確認する方法もあります。

• バイアスの低減

多くの採用決定は直感に基づいています。技術的なスキルを審査する場合、アルゴリズムによる評価は候補者のスキルに焦点を当て、それ以外のものは考慮しません。これにより、育成 職場の多様性.

• 意味のある予測分析を行う

コグニティブ・システムは、優秀な候補者がどのような人物で、どのようなスキルを持っているのかを学習しなければなりません。 そのためには、まずデータを用意する必要があります。

• AIベースの候補者ターゲティングでターゲティングを改善

閲覧履歴などのオンラインアクティビティに基づいて、適切なオーディエンスをターゲットにすることができます。その方法のひとつとして、自社のキャリアサイトを訪れた候補者を追跡することがあります。「データマネジメントプロセッシング（DMP）を利用すれば、ターゲットセットを選択し、それに合致する他の候補者を見つけることができます。例えば、候補者の閲覧履歴を見て、候補者がグーグルで検索したフレーズや訪問したウェブサイトを、御社のキャリアページを訪れた地元の人材が利用したものと照らし合わせることができます。" 

• 人間関係の質の向上

すべてのアクティビティを自動化できるわけではありません。構造化されたタスクを自動化することで、人との関わりを必要とする活動に集中できるようになります。例えば、面接に臨む際に、より良い準備ができるようになることもその一例です。

• 離職のリスクを検知する

パターン認識を利用して従業員を調査することで、離職リスクを把握して対策を講じることができます。その方法の一つとして、従業員アンケートのスコアを見ることがあります。

• 従業員のワークフロー変化の予測

によると SAP, "Talent flow modeling involves using mathematical algorithms to understand and predict workforce changes associated with the job status of employees".データは、いつ、どのくらいの頻度で人が採用され、昇進し、異動し、どのくらいの頻度で人が辞めるのかを測定します。

ヒューマンタッチの重要性

人工知能と人間的なタッチは相反するものではないはずです。

採用活動はAIに奪われるのか？あなたは自分の仕事について心配すべきですか？そうではありません。業界のリーダーたちは、AIが人間に取って代わるのではなく、人間を補完するときに最も効果的であると認識しています。

採用の状況が変化すると、新しい人材のスキルが必要になります。によると デロイトと言っても、ほとんどの人はこのスキルが何であるかを理解しています。 しかし、49%は、それを育てるためのプランを持っていません。

ここでは、将来の労働力のスキルを重視することが予想されます。

ソースは デロイト

HRにおけるAI。結論

人工知能を技術に活用するには、データセキュリティなどの課題があります。このような課題はあるものの、アップサイドは計り知れないものがあります。

人事部のAIが受信したデータに基づいてより賢くなることで、生産性の大きな阻害要因を取り除くことが期待できます。また、採用判断の精度が向上する可能性が高いというメリットもあります。

AIは未来のものですか？そうではありません。によると 2018年 デロイト・グローバル・ヒューマンキャピタル・トレンド, 「（...）調査回答者の61パーセントが、人工知能（AI）、ロボット工学、新しいビジネスモデル（...）を中心に、積極的に仕事を再設計していると語った。42%が、今後2年間で自動化が仕事の役割に大きな影響を与えると考えています。"HRにおけるAIは起こっています。

そのポテンシャルを最大限に発揮するには時間がかかりますが、すぐに効果を発揮するために今できることがすでにあります。

イメージソース。 アレックス・ナイト から ペクセル