サービスHPより)

GROW360は、採用候補者(主に新卒)に対して受験をしてもらう適性検査ツールであり、中でもAIによる評価と分析が差別化ポイントの1つとなっているサービスでもあります。

今回は、このサービスの機能と事例を見ていくことで人材業界におけるAIデータ分析の活用事例を知り、他分野でのデータ活用ビジネスに活かせるようなエッセンスを吸収しましょう!

新卒適性検査の課題

新卒採用において、候補者の性格や行動特性を見るために行われる適性検査。

この適性検査における課題とは

①候補者が対策をしてしまい、参考にならないデータが集まること

②データは集まるものの、その結果を分析し判定することが難しい

ということでした。

既存のペーパー検査などでは、採用候補者の対策を防ぎ、集まったデータを精度高く判定するということが出来なかったのです。

GROW360が可能にしたこと

そんな中GROW360は、以下の写真のような流れで適性検査を実施・分析します。

(https://www.grow-360.com/ja/ より)

GROW360は、他者評価を取り入れることにより受験者の対策を難しくするだけでなく、AIによる分析と学習で「適性検査の受験者データが増えれば増えるほど、分析と判定の質が高まっていく」という状態を作り出したのです。

また、こうした学習の結果はGROW360独自の評価に基づき、非常に分かりやすい形で採用担当者のもとに届きます。

(https://www.grow-360.com/ja/0)

AIによる精度の高い分析や判定と、それを分かりやすく採用担当者に伝える工夫が、採用者のスクリーニングという領域で広く使われている理由となっているのですね。

GROW360がもたらした成果

このような質の高い適性検査の導入により、企業採用担当者はより正確に採用候補者をスクリーニングして、採用活動ができるようになりました。

また、AIによる精度の高い分析や、それが定量的に表現される判定結果の開示により、自社にマッチした学生の傾向をより正確に知れるようになったという声も上がっています。

このGROW360の事例は、AIなどの高い技術力を使ってプロダクトの質を上げることはもちろんのこと、それをいかにユーザーのために還元するかが大切だということを教えてくれる事例の1つですね。

まとめ

以上が、採用候補者への適性検査という分野において、技術力とプロダクト力を用いて課題を解決したGROW360の事例紹介になります。

AIによるデータ分析を人材業界において上手く活用した好事例であり、その他のビジネスシーンにも転用の可能性があるケースだと言えるのではないでしょうか。

GROW360のような開発をお考えの方、サービスとして始めたい方へ

AI分析と人材開発を掛け合わせたサービス。今の人材市場では売れまくるでしょうね^^

このビジネスモデルのすごいところは、他者評価をさせるという凄いシステムなところです。何故そんなことをしないといけないのか、、、と思いつつも受験者心理としては、ちゃんとやらないと落とされるだろうなという気持ちもありやるのでしょうね。中々賢い方法だなと。

開発費はいくらぐらいか? 半額にする方法とは?

現在AI系開発は技術者や導入していくためのコンサルタントの費用が高騰していっています。ミニマムで構築しても3000万からになります。

ただ、スタートアップや、新規事業としてはじめる場合は3000万というのはやはりリスクになります。

日本の開発会社やアメリカ等の人件費の高い会社に依頼をすると、人件費が高騰していることからとても高いのです。

では、どうするのか? 次のページにてオフショア開発SIMECという開発費用削減課題とエンジニア、デザイナ不足の解決方法をご紹介します。

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