AIKNOW Matchingは、スキルや経歴だけでなく、過去のプロジェクト経験、役割、業務知識、評価などを総合的に理解します。
さらに、Skill Ontologyによってスキル間の類似性・関連性・転用可能性まで捉え、キーワード一致だけでは見つからない有力な候補者を発見します。
要求Skillを直接保有
同等・類似Skillを保有
関連Skillから比較的容易に移行可能
周辺領域や類似プロジェクトの経験から対応可能性が高い
人事システム、スキルシート、職務経歴書、プロジェクト履歴、評価、面談記録などが分散し、「誰が何をできるのか」を把握するのに時間がかかります。
同じスキルを持っていても、プロジェクト経験、業界知識、役割、顧客対応力によって適性は異なります。逆に、類似・関連する経験から十分に対応できる人材が検索から漏れることもあります。
「自走できる」「顧客対応ができる」「この案件に合う」といった判断には暗黙知が多く、担当者によって推薦結果が変わります。
社内だけでなく、グループ会社、パートナー、外部人材まで含めて候補を探すほど、比較・確認の負担は大きくなります。
AIKNOW Matchingは、単純なキーワード検索やスキルフィルターではありません。
AIがProject RequirementとPeople Profileの両方を理解し、企業独自の評価基準とSkill Ontologyを組み合わせて、候補者を探索・評価します。
プロジェクト資料や要件から、必要な専門性、業界経験、役割、条件などを理解します。
スキルシート、職務経歴、プロジェクト履歴、評価、面談記録など、構造化・非構造化された情報から人材の経験とCapabilityを理解します。
企業独自のMatching Pointに基づき、候補者の適合度を評価します。
推薦理由、強み、懸念点、追加確認事項まで提示し、人の最終判断を支援します。
AIKNOW Matchingでは、Skill Ontologyによってスキル間の関係をKnowledge Graphとして構造化します。
例えば、
AIKNOW Matchingでは、Skill Ontologyを活用し、スキル同士の関係性をKnowledge Graphとして構造化します。
例えば、「類似・代替可能なスキル」「前提となる能力」「経験を転用しやすいスキル」「実務上の関連性が高いスキル」「上位・下位の階層関係」などを定義し、単純なキーワード一致では捉えられないスキル間の意味的なつながりを表現します。
これにより、AIは単なるSkill Nameではなく、Capabilityとしての近さやつながりを理解できます。
要求Skillそのものを持つ人だけが、適任者とは限りません。
AIKNOW MatchingはSkill Ontologyを使い、
要求Skillを直接保有
同等・類似Skillを保有
関連Skillから比較的容易に移行可能
周辺領域や類似プロジェクトの経験から対応可能性が高い
Skill Ontologyによって、候補者ランキングの精度だけでなく、候補者プールそのものを広げることができます。
人材をPotential Candidateとして発見できます。
AIKNOW Matchingは、候補者のランキングだけを提示するシステムではありません。
例えば、
類似プロジェクトを複数経験し、要求される役割との適合度が高い。
要求Skillそのものの経験は少ないが、Skill Ontology上で関連性の高いSkillを長期間利用。
今回必要な特定業界での経験は確認できない。
類似業務への対応経験について面談で確認を推奨。
多くのプロジェクトでは、一人の「最適解」ではなく、異なるCapabilityを組み合わせたチームが必要です。
例えば、
人材選定には、企業独自のノウハウがあります。
AIKNOW Matchingは、マッチング結果やプロジェクトでの評価を蓄積し、次の人材選定に活用します。
大量の人材情報を一件ずつ確認する時間を削減し、候補探索・比較・アサインまでのリードタイムを短縮します。
Skill Ontologyにより、Exact Skillだけでなく、類似・関連・転用可能なCapabilityまで探索。
Keyword Searchでは見つからなかった候補者まで発見します。
Matching Point、推薦理由、プロジェクトでの実績を蓄積し、属人的だった人材選定のノウハウを組織で再利用します。
設計、技術、品質、PMなどを、製品・技術・過去プロジェクト経験から探索。類似・周辺技術を持つ人材まで候補を広げます。
設計・施工経験、資格、現場条件、顧客対応経験などから、プロジェクトに適した技術者・責任者を探索します。
業界知識、顧客経験、商材知識、海外対応、交渉経験などから、案件に適したメンバーを選定します。
専門性、業界経験、過去案件、顧客対応力などから、最適なプロジェクトチームの形成を支援します。
技術、業務、事業開発など異なるCapabilityを持つ人材を組み合わせ、Cross-functional Teamを構成します。
技術Skillだけでなく、類似・転用可能なSkill、業界経験、役割、顧客折衝経験まで含めて評価します。
案件と候補者を高速に比較し、推薦理由・懸念点・確認事項などの提案業務まで支援します。
