―竹内まだまだですよ(笑)APIの登録時に定性データなのかか定量データなのか、その情報の判断における重要度、そもそもテキストなのかフラグやレベルデータなのか?などなど。なんてことはほとんど無くしていけると思っています。実際触ってみましたがこれは分かりやすい。開発中とのことでしたが、これなら専門的な知見なんてなくても問題なく設定できてしまいそうですね。ちなみに技術的な部分ではどうなんでしょう?言語解析やディープラーニング系の技術となると、一朝一夕というわけには行かないとは思いますが。―竹内まぁそうですね。何の知見も無く手を出すと中々大変だと思います。ビズリーチには『スタンバイ』で培った言語解析系技術のベースがありますから。僕も含めて、言語解析にも強いエンジニアが集まっているんですよ。※『スタンバイ』とは?16年にビズリーチが、地図で仕事が探せるアプリをリリース。各種フラグなどをAIによる推測から設定。地図上で求人を探すことができる。いう、ちょっとすごすぎてなんだかよく分からないサービス。―竹内HRMOSの根幹を走る処理も、基本はこれと同じです。文章やメールでやりとりされる「定性的な情報」を解析。そこからプラスの評価を受けるのはどんな人か?同じような特性を持ちながらまだ評価されていない人は誰か?近しい特性を持つ人を集めるにはどんな人を求人すればいいのか?彼らと接する際の面接スキームはどう組むべきか?そんなデータを見えるようにしていくツールになっていく予定です。―竹内これまで俗人的な感性でしか把握することが困難だったすごく良い人材だけど、成果がでるまで半年かかりそうこの人すごく良いけど、○○の部署だとあんまり上手くいかないかもみたいな『経験と勘』からくる仮説部分を全人事担当が共有し、活用し、戦略的に利用していけるよう可視化する。そんなイメージですね。確かにそういう『経験と勘』での判断って、重要は重要なんですが、それを共有して組織化しようと思うとまぁかなり難しくなっちゃいますもんね。そこをAIに任せてデータ化。スタンバイで培った自然言語解析のノウハウがあれば、それもなんとかなる。いやこれ、話聞いてるだけでワクワクが止まりませんね。実はもともと、HRMOS自体がスタンバイのバックグラウンドアプリとしてリリースする予定だったんです。途中でその可能性の面白さにチーム全員夢中になってしまいまして。企業において、誰がどんな価値を生み出したのか?またそういう(成果を生むような)人を積極的に採用していくためには何をどうするべきなのか?この辺はなんというか、ずっと昔から『ちゃんと考えないといけない』と誰もが認識していながら、具体的な手法があやふやだったんです。―竹内よく言われる「うちの採用は、スキルよりカルチャーフィットを重視する...」みたいなものですが、結局ずっと感覚的で直感的な『勘』基準だったんですよね。うーん、何というか、これはごもっとも。組織が大きくなればなるほど、「入るときはやたら色々見るけど、入ってからはせいぜい成果数値くらいしか見てもらえない」ってのが当たり前になっていきますし、なにより人事側に『自分が採用を推したあの人がどうなったのか?』というフィードバックが見えなくなってしまいやすくなるもの。カルチャーフィット...と。耳触りと使い勝手の良い言葉でフワッとさせてますが、これを戦略的に狙って行っていくのは...ちょっと...。