[採用全般]その他採用関連

採用・配置活性 AIシステム[TRAI]

戦略的な採用を。個性を活かす配置を。

「入社後活躍・定着する人材ってどのような人だろう」 …[TRAI]は、そんな採用シーンの最適解を予測するAIシステムです。


解決できる課題

ターゲット層の応募者を集めたい

新卒採用で内定辞退者を減らしたい

効率的な採用システムを構築したい

サービス内容

AIのパワフルな分析結果を、採用のあらゆる場面で

 ▼ 採用活動にこのような課題をお持ちの方へ

 ・ 入社後に活躍する・定着する人材を見極めたい
 ・ 応募者や社員の人物タイプを大まかに把握したい
 ・ 応募者の入社動機を高められる社員をアサインしたい
 ・ 入社後の活躍・定着要因を知りたい
 ・ その職種に採用すべきかを判断したい

 → 複雑な統計解析をAIシステム[TRAI]が一瞬で可視化、
   「データドリブン」な視点で貴社の判断精度を高めます。

 ● 複数の心理学理論と、AI学習の領域である「ベイズ統計学」を掛け算

 [TRAI]は、シュプランガーの性格類型論やマズローの欲求理論など
 複数の「心理学理論」と機械学習の領域である「ベイズ統計学」を組み
 込んだAI(機械学習)システムです。
 

 ▼ 社員の情報を学習を通じ、下記の機能を提供します。
  
 ・ 社員・応募者のタイプを4つに分類する機能
 ・ 応募者一人ひとりについて、職種別に活躍率・定着率を予測する機能
 ・ 応募者が活躍「しない」リスクを想定する機能
 ・ 応募者と相性の良い社員をランキングで確認できる機能
 ・ 活躍・定着に大きく影響する性格資質要因を確認できる機能
 
 ※ほぼ全ての情報について、CSVでのダウンロードが可能です。
 ※社員の情報を追加・更新するたびに、予測精度が高まる仕組みです。
 

 ▼ 例えば、採用のこんな場面で活用いただけます。

 @ 入社後を見越した【採用基準を設計したい】シーンで。
 A 活躍・定着する人材のみ【スクリーニング】したいシーンで。
 B 面談・面接の【社員アレンジ】をする場面で。
 C 人物タイプに合わせた【選考ルート分岐】を判別するシーンで。
 D 選考の【合否を決定】するシーンで。
 E 合格者・内定者を【惹きつける】シーンで。
 F 入社予定者が活躍・定着する職種等を検討する【配置・配属】シーンで。

事例紹介・ユーザーの声

いままで採用してこなかったタイプを採用できました

専門サービス(従業員数300名程度)の事例

<導入する前>

・母集団形成に課題があったものの、採用する観点は変えず、少し基準を落して採用していた。
・上記にもかかわらず、、他社への内定を理由とする辞退が続出していた。

→今まで採用してこなかったが、入社後活躍・定着する人材を見極めるために導入


<導入プロセス>

・導入プロセス
@全社員に対して適性検査CUBICを受検

A上記社員データ、早期離職した人物の入社時の適性検査データに加え、人事マスタ上の評価・職種等のデータを[TRAI]に反映

B説明会参加学生全員に適性検査を案内し、うち、合否を迷う学生のデータを[TRAI]に取り込み、「活躍率・定着率」を確認


<できるようになること>

・これまで無条件で不合格にしてきた応募者について、入社後どれだけ活躍するか、定着するか「パーセンテージ」で確認いただけるようになりました。

・彼らをひきつけられる「マッチ社員」が分かり、面接・面談で動機付けできるようになりました。

資料請求・問い合わせ

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会社情報

社名 株式会社トライアンフ
住所 〒1500011 東京都渋谷区東3-16-3 エフ・ニッセイ恵比寿ビル1F
代表者 樋口 弘和
資本金 3,000万円
売上高 8億5000万円(2016年5月期実績)
従業員数 175名(2019年6月1日時点)