履歴書を廃止しテストの結果でAIが求職者の適性を判定するHarverがシリーズAで$8.1Mを調達

人を雇うときには、履歴書という厄介物を相手にしなければならない。方法はいろいろあるし、履歴書の篩い分けを代行してくれるサービス企業もある。でも、大量の履歴書を読むことから、そうやって逃げるための努力も、忌まわしい仕事だ。

しかし人間リクルーターを起用する代わりに、自分で自分を訓練し最適化した機械学習のプラットホームを使えるとしたら、どうだろう。

実はそれが、Harverのやり方だ。同社は今回、Insight Venture PartnersがリードするシリーズAのラウンドで810万ドルを調達して、AIによる予選(初期的選別)プラットホームTalentPitchのユーザー拡大を目指している。

これは、企業の既存のHRプロセスやシステムを統合して履歴書をリプレースするプラットホームだ。予測分析によって、雇用の過程を改良する。

今回の資金調達で同社の調達総額は1140万ドルになり、今ではBooking.com, Netflix, Zappos, OpenTable, Casper, Adeccoなどがユーザー企業だ。顧客は13か国に分散し、求職者の予選を42の言語で行い、今日(米国時間6/30)ついに、アメリカに上陸した。

Harverの仕事は、履歴書をリプレースすることだ。

求職者は履歴書を書く代わりに、選別のための質問に答えていく。これで最初から、適材を選べる。その過程で、その会社や会社の企業文化を紹介したビデオを見たり、現実的な判断を試されたり、人格のテスト、知力のテスト、言語能力のテスト、求職者のスキルを判定するためのゲーム、などなどがある。これらのテストの結果を総合して、Harverのアルゴリズムが、その求職者の適性を判断する。

HarverのCEOでファウンダーのBarend Raaffは曰く: “今の仕事の多くは、それらへの求職者の適性を予見するために、履歴書はほとんど役に立たない。Harverの完全に自動化された人選ソリューションはビッグデータに基づいているから、きわめて客観的に求職者の資質を判定できる”。

このシステムには、リクルート業界も注目すべきかもしれない。

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(翻訳:iwatani(a.k.a. hiwa))

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TechCrunch Japan

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