転職アプリ「ミイダス」から、AI時代の人材マッチングを考えてみた
こんばんは、パッション本多です＼(^o^)／
今日はアプリをご紹介する形で、未来の「人材マッチング」のあり方を考えてみたいと思います。
未来の「人材マッチング」を生み出すアプリはこちらです ↓↓↓
あなたの市場価値を見いだす転職サービス
というコンセプトをもとにしたアプリです。「市場価値」というのは、弊社にお越し頂く多くの求職者様も気になられている項目ですね。これを複数の項目を記入することで明確にしたことが、このアプリの最先端たる理由です。
このアプリの「市場価値」を診断するロジックを解明しながら、AI時代の「人材マッチング」について考えてみます。過去のnoteでも「AI時代の人材紹介会社のあり方」を考察しましたので、そちらもあわせて是非ご覧ください！
ミイダスとは？
自分の市場価値を診断できる転職アプリです。ダイレクトリクルーティングサービスでもあり、企業は求職者に直接アプローチができます。何人採用しても追加費用が発生しない定額サービスであり、企業側にとってもコストパフォーマンスが高い採用ツールとなります。
元々はパーソルキャリア株式会社が、社内リソースを活用し、新規事業を創出する社内起業コンテストから生まれた社内ベンチャーで、2015年11月のサービス提供から、今では導入社数65,000社のサービスです。2019年4月には、更なる事業創造とイノベーション牽引を目的に「ミイダス株式会社」として法人化しています。
アプリUI/UX
3フェーズに分けて、特に特徴的だなと感じた部分をご紹介します！
個人的にはメインではないので、ザザっと紹介します。
・市場価値診断中
上の画像の赤枠の所が、履歴書・職務経歴書を埋めていくと数値が増えていく形になっています。最初はすべて0から始まるんですが、ここが埋めるごとにどんどん増えていくのは、ゲーム性があって面白いです。
・機能説明
それぞれの機能を説明する所もとても見やすいです。ユーザー視点で素直に「使ってみたいな」「すぐ出来そうだな」と思わせるUIになっているなと思います。
・オファー通知
ここは他と比べると簡素な部分です。そんなに拘る必要もない箇所ですからね。。アプリとしての強みはここじゃない、ということが顕著に伝わってくるUIです。
他にも基本的に見やすいUIですし操作に関してもスピードや不快感など特にないアプリでしたので、とても使いやすかったです。また全体の基調となる色が青色なのですが、これもまたとても見やすい色になっているなと思います。
「市場価値」「診断」について
気になるこちらのロジックですが、大きく以下3つの手法が用いられていました。
➀ 経歴、経験・スキル情報
これは一般的な求人媒体と同じ要領です。いつもダミー登録するような求人媒体と少し違うなと思ったのが、経験職種の質問の仕方が細かかったところです。以下は必須で登録する項目でした。
・取扱経験のある商材・サービスについて教えてください（選択式）
・（アプリケーションエンジニアで登録すると）OSやアプリケーションフレームワーク、ミドルウェア、クラウドサービス、技術研鑽の種類等を登録する
・システム規模、プロジェクト規模、開発手法、担当フェーズ、ポジション
普段は自由記載の部分も選択式で聞かれました。こういう所の選択の幅が市場価値をより正確に診断するためのロジックとして機能するんだなと思います。
➁ コンピテンシー診断
仕事において、自分自身の強みとなる行動特性であるコンピテンシーを診断できます。160問程（約30分）の質問に答え、
・マネジメント資質
・パーソナリティ特徴
・職務適性
・上下関係適性
・ストレス要因
などを特定することができます。この診断を受けることで、市場価値をさらに正確に計算できるようになるそうです。
③ パーソナリティ診断
自分の「遺伝的な個性パターン（8種）」と「今の仕事コンディション」を把握できる診断があり、今までと今を知ることでより正確な診断が可能になります。
個性パターンでは、「完璧主義」「主導者」「平和主義」「職人気質」など、今の仕事のコンディションでは、「充実」「安定」「疲れ気味」「気分屋」「独裁的」「依存的」などかなり詳細なコンディション把握に役立てられます。こちらも140問程の質問（約25分）が用意されていて、かなり正確な解析が可能だなと思いました。
AI時代の「人材マッチング」とは？
いかがでしたでしょうか？？
ユーザー視点のアプリであったことは勿論ですが、「市場価値診断」という観点で振り返ってみると、確かに上記3つの観点で深掘ることで、より正確な市場価値診断が可能になるんだなと思いました。
最後にAI時代の「人材マッチング」について考察してみたいと思います。
大切になるのは、マッチングデータの蓄積とマッチングノウハウの確立だなと思いました。この2つが実現できないと、AIによる正確なマッチングは実現されずらいですね。
マッチングデータの蓄積については、シンプルにデータの蓄積がないと法則性が見出せないですし、分析もできません。この時大事なのが、ただ職種や年齢、年収が分かるだけでなく、どんな転職理由だったのか。何を悩んでいて、どんなパーソナリティを持った人だったのか。仕事における強みは何なのか。こういった所も定量的な分析ができる形でデータ蓄積ができれば、ベストでしょう。
加えてマッチングノウハウの確立については、マッチングにおいて何の項目を知っておくべきなのか、ということです。かっこよく言うと「特徴点を知る」ということでしょうか？今回ご紹介した3つの診断がヒントになってきます。どういう職歴で何を経験したのか？仕事におけるコンピテンシーが何で、どういったパーソナリティなのか？今の仕事コンディションは良好なのか？これらは、ミイダスがマッチングを生み出すために大切だと考えた項目だったのでしょう。
「人材マッチング」においてAIが主役になっていくためには、「マッチング」という目的を果たすために、求職者理解の観点で知っておくべき項目（特徴点）が何かを分かっていること。加えて、求人理解の観点でも同様に知っておくべき項目（特徴点）が何かを分かっていることが大事になるでしょう。これらが分かって、初めてより正確なAIの活用が可能になるでしょう。
今回ミイダスというアプリを活用して、「人材マッチング」について考えてみましたがいかがでしたでしょうか？？今回調べてみましたが、本質的にはAIが関わるところは同じだと思います。いかに多くのデータを集めて、特徴点がどこかを見極めること。ここに尽きるなと思います。
弊社でももっともっと多くのベストマッチングを生み出せるよう、一層努力していきます！！！
それでは、おやすみなさい！！！
パッション本多＼(^o^)／