クライアント紹介
AI
本記事は実際のプロジェクトについて説明したものです。ただし、プライバシー保護の観点から、クライアント企業名は非公開です。
本事例は、Rikkeisoft自身の人事部門の取り組みです。Rikkei AIは、人事部門が履歴書分析をより効率的かつ生産的に実行できるよう、ソリューションを開発しました。
プロジェクト概要
業界
人事
技術
PyTorch、OpenAI、WebSocket、Langchain
国
ベトナム
プロジェクト期間
2ヶ月
課題
Rikkeisoftが開発事業を拡大するにつれて、顧客のニーズと要件に対応するため、様々な技術職を継続的に採用する必要が生じました。その結果、人事部門が管理すべき大量の応募がもたらされました。
履歴書管理プロセスの最初のステップは、応募者の履歴書から応募者データをHRシステムに入力することです。受け取る応募の膨大な数のため、これは従業員にとって単調で退屈な作業であり、特にそのために費やされる時間とリソースが他の場所に充当できるときには顕著です。
データ入力後は、スクリーニング、分析、そして履歴書を利用可能な職位とマッチングすることが続きます。前のステップと同様に、膨大な応募数のため、各応募書を詳しく検討して重要な情報を見つけることは困難で時間がかかります。
ソリューション
生成AI活用による自動履歴書分析・マッチングモデル
人事部門の課題に対処するため、Rikkei AIは生成AIを活用した履歴書分析・マッチングモデルの導入を提案しました。これにより、履歴書の整理とマッチングにかかる時間と労力を削減できます。
まず、Rikkei AIのモデルは履歴書からのデータ抽出を支援します。応募者はRikkeisoftの採用ウェブサイトを通じて履歴書を送信し、その後CVプールに追加されます。ここから、AIモデルは提供された情報に基づいて履歴書を分類し、情報を抽出してHRデータベースに追加します。このプロセスは自動的に実行され、人的リソースをより高度なタスクに解放します。
抽出後、履歴書はRikkeisoftの部門によって以前にリクエストされた職位に自動的にマッチングされます。人事管理職はAIモデルが実行したマッチングについて通知を受け、その後履歴書を社内ジョブリクエストツールに追加して、部門が連絡を取ることができるようにします。
成果
数値から、Rikkeisoftの人事部門がこのソリューションに非常に満足していることが分かります。このモデルを導入することで、人事管理職は今や完全に自動化された2つの大規模なタスクにおいて時間と労力を節約できました。これにより、生成AIモデルはあらゆる規模の組織が人事関連の事項に関して大きな支援を提供できることが証明されました。
