*15:45JST ベルシステム24---長期勤続人材の採用・定着を目的に、AIを活用した「業務マッチング型採用モデル」の本運用を開始
ベルシス24<6183>は12日、AIを活用した人材データ分析やアプリ開発事業等を展開するDUMSCO(東京都港区)と協業し、長期勤続人材の採用および定着を目的に、ベルシステム24に蓄積するHR領域のデータを用いたAI予測モデルの活用と、新たに全社統一した採用基準・プロセスを組み合わせた「業務マッチング型採用モデル」を構築し、全社規模での本運用を開始すると発表した。
これにより、応募者に最適かつ幅広い業務での活躍の場を提供するとともに、採用プロセスを効率化することで、採用後の研修などアフターフォローのさらなる充実を目指す。
現在、日本では人口減少・少子高齢化が進み、労働力の確保が深刻な社会問題となっており、同社においても高度化する業務内容と応募者とのマッチングの難度が上がることなどにより、採用数の頭打ちが課題となっていた。
そのため、同社とDUMSCOは2017年より、HRデータを活用した、長期勤続に繋げるための共同プロジェクトを実施し、一部拠点での検証を行い、最適なヒトと業務のマッチングのAI予測モデルの共同開発およびテスト運用を実施することに加え、拠点ごとに異なっていた採用の基準・プロセスを統一することで、応募者の採用機会の拡大やプロセスの効率化を実現した。その結果、プロジェクト目標とする採用数増加、採用コスト削減を達成できたため、全社規模での本運用を開始する運びになった。
今後も、DUMSCOとの協業による、感情解析データ等の活用による退職検知モデルの構築をはじめ、HR‐tech領域における新たなサービスモデルの創出なども視野に入れていくとしている。
<YI>
これにより、応募者に最適かつ幅広い業務での活躍の場を提供するとともに、採用プロセスを効率化することで、採用後の研修などアフターフォローのさらなる充実を目指す。
現在、日本では人口減少・少子高齢化が進み、労働力の確保が深刻な社会問題となっており、同社においても高度化する業務内容と応募者とのマッチングの難度が上がることなどにより、採用数の頭打ちが課題となっていた。
そのため、同社とDUMSCOは2017年より、HRデータを活用した、長期勤続に繋げるための共同プロジェクトを実施し、一部拠点での検証を行い、最適なヒトと業務のマッチングのAI予測モデルの共同開発およびテスト運用を実施することに加え、拠点ごとに異なっていた採用の基準・プロセスを統一することで、応募者の採用機会の拡大やプロセスの効率化を実現した。その結果、プロジェクト目標とする採用数増加、採用コスト削減を達成できたため、全社規模での本運用を開始する運びになった。
今後も、DUMSCOとの協業による、感情解析データ等の活用による退職検知モデルの構築をはじめ、HR‐tech領域における新たなサービスモデルの創出なども視野に入れていくとしている。
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