採用タスクを中心に進める
求人要件、候補者、チームのフィードバック、次のアクションは1つの採用タスク内に保たれます。
採用コパイロット
Recruiting Copilotは反復作業をなくしつつ、採用担当者の判断を保つべきです
人による統制下のRecruiting Copilotは、採用チームと採用タスクのコンテキストを共有するAIの協働者です。求人要件を整理し、候補者の根拠を収集し、次のステップを提案し、下書きを準備できます。根拠が弱い場合、メッセージがシステム外に送信される場合、候補者が次に進む可能性がある場合は、採用担当者の確認のために停止する必要があります。
採用の課題
汎用チャットツールは素早く回答できますが、採用タスクの最新版、候補者の出所、チームによる変更、承認状況を把握していることはほとんどありません。採用担当者はコンテキストを繰り返し貼り付け、流暢な回答が情報源、推論、過去の会話のどれに基づくものかを簡単には判別できません。
Aimmeの進め方
採用の判断を検証可能なステップに分解
提案と実行を分ける
Copilotはアクションや下書きを提案できますが、実行されるのは承認されたステップのみです。
重要な境界で停止する
矛盾する根拠、不明な除外要件、外部への送信、候補者の次段階への進行はレビューを引き起こします。
変更を追跡可能にする
AIの提案、ツールの結果、人による決定は区別できる状態に保たれます。
問いから検証可能な結果へ
コンテキストを保つ—そして止めて確認する機会も
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01
採用担当者が成果を定義する
求人の成果、境界、譲れない要件を確認します。
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02
Copilotが作業を整理する
検索、根拠の収集、マッチング評価の確認、次段階への進行タスクを計画します。
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03
チームが重要な結論をレビューする
推薦の理由、リスク、不明点、候補者との連絡を確認します。
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04
システムが決定を保持する
承認された作業を実行し、チームによる明示的な変更を後続のタスクに引き継ぎます。
結果が検証可能である理由
モデルの流暢な出力を事実として扱わない
- 候補者の提案は求人要件と根拠となる情報に合致します。
- システムは観察された事実、限定的な推論、確認が必要な情報を区別します。
- 送信前に、確認者は宛先、チャネル、内容、承認状況を確認できます。
- 採用担当者は作業を停止し、要件を変更し、変更履歴を確認できます。
運用上の限界
システムが行うこと—行わないことを明確にする
- Aimmeは、氏名、性別、年齢、民族など保護対象の特性に基づいて候補者を推薦しません。
- モデルの出力は採用支援であり、採用、不採用、報酬の決定ではありません。
- 根拠の不足、情報源の矛盾、不明な必須要件は、人による確認のために提示されます。
- 候補者データはお客様が管理します。公開モデルの学習には使用されず、法令およびプラットフォームに準拠した利用の責任は各チームにあります。
よくある質問
まず重要な質問に答える
Recruiting Copilotは一般的なチャットボットとどう違うのですか？
Recruiting Copilotはタスクの状態を保持し、承認されたツールを連携させ、範囲を限定した作業を実行します。一般的なチャットボットは通常、現在の入力のみを処理してテキストを返します。
Recruiting Copilotは採用担当者を置き換えますか？
その目的は反復的な収集と整理を減らすことであり、求人に関する判断、コミュニケーションの責任、採用の決定を置き換えることではありません。
どのアクションに人の確認を残すべきですか？
外部メッセージ、フェーズ変更、必須基準の判定、矛盾する根拠、採用に影響する記録には確認を残す必要があります。
Aimme
具体的な1つの求人から始める
募集中の求人を1つ記述してください。Aimmeが要件を明確化し、候補者を検索・マッチングし、根拠を整理します。次のステップの判断はすべて採用チームが確認します。