採用から定着まで、人事の打ち手を AIで前に。
人事AI で 応募スクリーニング / 配属マッチング / 1on1分析 / 退職リスク検知 まで。
人事領域のAI業務自動化・業務刷新を、MBB・Big4 出身マネージャー級+人事業界経験者が業務フローの書き起こしから設計・実装・定着まで一気通貫で対応。 属人化していた採用・配属・定着・退職予兆の判断を、人事部全体で再現可能な仕組みに変えます。
打ち手は見えているのに、
回らない。
応募者の母数に対して、一次選考のリソースが追いつかない
求人媒体・リファラル・ダイレクトリクルーティング を増やすほど一次選考が肥大化。質と速度を両立できない。
配属・配置の判断が属人的、入社後ミスマッチが顕在化
候補者のスキル・志向と配属先要件の擦り合わせが特定マネージャーの感覚に依存。早期離職や活躍遅延の原因に。
1on1ログ・サーベイ・離職データが分散して活用されない
それぞれ別のツールに溜まっており、経営層・人事責任者が組織課題を横断的に把握する仕組みになっていない。
退職の予兆を捉えるのが特定マネージャーの属人技
ハイパフォーマーの離職や部署単位の組織不全が起きてから気づく。介入が後手になり、回復に半年〜1年かかる。
人事の判断を、
AIで再現可能に。
人事AI として実装可能な代表的なエージェントです。 実際にはお客様の人事フローを書き起こした上で、組み合わせ・カスタムをご提案します。
応募スクリーニング エージェント
応募受付から一次選考結果通知、面談日程調整までを自動化。ファーム出身者が要件モデルの設計と例外処理ロジックを担当。
求人票・スカウト文 自動生成 エージェント
求める人物像を入力するとAIが求人票・媒体別スカウト文・LinkedInメッセージのドラフトを生成。ABテスト・効果分析まで自動。
配属マッチング エージェント
候補者プロファイルと配属先要件・カルチャーから最適配属を提案。配属理由レポートを自動生成し、現場マネージャーとの合意形成を加速。
オンボーディング進捗 エージェント
入社日からの30/60/90日の学習進捗・メンター対話・成果指標を追跡。遅延や離脱リスクをHRと現場マネージャーに自動通知。
1on1ログ要約・組織課題抽出 エージェント
1on1の音声/メモを取り込み、トピックを抽出して組織課題を分類。月次で経営層に報告するレポートを自動下書き。
退職リスク検知 エージェント
行動データ・サーベイ結果・1on1サマリーから退職予兆をスコアリング。一定閾値で人事責任者と直属マネージャーに介入提案。
半年で、変わる。
実際の効果は対象業務 / 規模 / 既存データ整備状況によって変動します。下記は同規模(従業員300〜1,000名)で半年間運用した典型ケースの目安です。
どの現場で、何が変わったか。
応募スクリーニングを80%自動化、一次選考のリードタイムを 3営業日 → 半日に
中途採用の応募月間100件超に対し、一次選考が人事部3名で月末追われる状態。応募スクリーニング エージェントを導入し、書類選考の判断ロジックをファーム出身者が言語化、面接に進める母集団の質はそのままに、選考リードタイムを大幅短縮。
入社3ヶ月の早期離職率を 30% → 12% に。配属マッチング × オンボ進捗追跡で
急拡大期の中途入社者で入社3ヶ月以内の離職が常態化。配属マッチング エージェントとオンボーディング進捗 エージェントを組み合わせ、配属理由の合意形成と30/60/90日のチェック自動化で早期離脱の兆候に介入できる体制に。