AIツールがより強力になり、より一般的に使用されるようになるにつれて、従来の採用プロセスは現在、候補者と企業の両方に問題を引き起こしています。AIによって書かれた可能性のある何千もの履歴書をふるいにかけなければならない場合、採用担当者はどのようにして最適な候補者を見つけることができるのでしょうか。また、候補者は経歴だけで判断されるのではなく、どのようにして自分の適性やスキルを雇用主にアピールできるのでしょうか。
TestGorillaのData & AI担当HeadであるRaul Poblador氏に話を伺い、最新の採用に関する調査、データ、AIテクノロジーを大規模に組み合わせることで、同社がこれら両方の問題をどのように解決しようとしているのかをお聞きしました。
TestGorillaを一言で説明してください
TestGorillaは、雇用主が証明されたスキルに基づいて人材を探し、採用するのを支援するグローバルな人材発掘プラットフォームです。スキルテスト済みの200万人以上の候補者のプール、350以上の科学に裏付けられたアセスメント、AIを活用したソーシングと評価により、組織に、より迅速で、より公平で、よりスマートな採用方法を提供します。
データリーダーとして、何からインスピレーションを得ていますか。
私は、世界をより公平な場所にしたいという考えからインスピレーションを得ています。TestGorillaでは、採用の競争条件を平準化することでこれを実現しています。役割におけるパフォーマンスとは関係のない属性に基づいてフィルタリングされるのではなく、スキルベースの採用を通じて候補者が公平な機会を得られるようにしています。
結局のところ、1つの求人に対して数百人、あるいは今では数千人の応募者がいる場合、人事や採用の担当者はどのようにして全員を公平に手作業で評価できるのでしょうか。私たちは、スキルや心理測定プロファイルの科学的かつ学術的に裏付けられた分析に基づくアセスメントと候補者のインサイトを提供することで、この課題を支援できます。
TestGorillaはどのような問題を解決しますか。どのようにしてその問題を特定したのでしょうか。
「採用は機能不全に陥っている」という言葉をよく耳にすると思います。これは、候補者と人事担当者の両方からよく聞かれる不満です。そして、AIツールが向上するにつれて、LLMによって書かれた履歴書や自己PRがかつてない規模で増えているため、この課題はさらに大きくなっています。
これは採用担当者や人事担当者にとって現実的な課題であり、候補者にとっても公平ではありません。私たちは、候補者が検証済みのメトリクスを通じて真の価値をアピールできるようにし、企業が適格で質の高い人材とつながることができるようにすることで、この問題を解決します。
現在、TestGorillaがデータを使って行っている最も素晴らしいことは何ですか。
私たちが膨大な候補者データを追跡していることは言うまでもありません。私たちは、幅広いスキルベースのアセスメントから、何百万もの多面的なメトリクスを収集しています。つまり、当社のTalent & Assessment Scienceチームが開発したフレームワークに基づき、テキストと組み合わせた革新的なAIビデオ面接などの最先端の手法を組み合わせて活用し、それらを最新の調査と照らし合わせて検証しているということです。これらすべてのデータを収集し、採用担当者にとって洞察に満ちた形で提示することは、巨大なタスクです。
Chaos Labsのデータスタックに、Snowflakeはどのようにフィットしていますか？
Snowflakeは、当社のすべてのデータを1か所に収集します。私たちは、ランキング、レコメンデーション、スコアリングのシステム、SQL本番データベース、HubSpot、財務および会計ツールからデータを取得し、それらすべてをBIソリューションに供給して、セルフサービスダッシュボードとレポート作成を強化しています。これらのインサイトは、候補者のランキングおよびアセスメントシステムを支えるAIおよび機械学習ツールも強化します。
Chaos Labsが提供するサービスの限界を押し広げた機能や能力はありますか？
私の経験では、Snowflakeの読み取り速度は、これまで見てきた他のどのプラットフォームよりも桁違いに高速です。特定の組み込みアナリティクスワークロードでは最大10倍の速度向上が見られ、開発者はより大きなクエリを迅速に実行するための余裕が生まれました。これにより、新しい機能の実験と開発をより迅速に行うことができます。
創業者でありイノベーターとして、急速に変化するAI情勢についてどのように考えていますか？それはTestGorillaができることをどのように変えるでしょうか。
AIの開発は、採用においてリスクと機会を生み出し続けるでしょう。偽の履歴書やボットアカウントのネットワークが採用サイトに溢れるといった課題がある一方で、非常に役立つAIツールも存在します。
私たちは過去数年間懸命に取り組み、AI機能をリリースしてきました。最近では、推測に頼らずに評価および採用を行うためのAIフルエンシーフレームワークもリリースしています。不正行為防止システムや科学的に検証されたテストから、パーソナライズされた候補者の検索結果に至るまで、私たちはAIを使用し続け、適切な人材を大規模に、より多層的かつ公平な方法で評価するための信頼できる手段を企業に提供していきます。
スタートアップ企業の経営について、これまでに受けた最も価値のあるアドバイスは何ですか？
機能ではなく、問題に焦点を当てることです。新しいコードをリリースすること自体を目的としないことです。行動を起こす前に、実際に顧客と話し、解決しようとしている中核的な課題を理解することです。
苦労して学んだことは何ですか？
ペースを落とし、自分たちが行うすべてのことと、その理由について慎重に考えることを学びました。プロダクトの機能を迅速にリリースする場合でも、採用ファネルで候補者を性急に進める場合でも、欠陥のあるシステムで急いで作業すると、悪い結果が早く出るだけということがあります。
最後に、業界の未来を考えるとき、TestGorillaはどのような立ち位置にいるとお考えですか。
採用の未来は、直感ではなく、優れたデータに基づいたスキル重視の採用決定に焦点が当てられるようになるでしょう。私たちは、自社の採用プロセスで独自のアセスメントとデータを使用し、これがどれほどうまく機能するかを確認してきました。
AIは、ノイズの中からシグナルを見つけ出し、最適な候補者を特定する能力を備えているため、この未来を実現するための基盤となるでしょう。TestGorillaは、候補者と企業の両面でこの中心的な役割を担います。候補者にとってより公平な採用環境の構築を支援すると同時に、企業を最適な人材と結び付けます。
TestGorillaの詳細や現在の採用情報については、testgorilla.comをご覧ください。Snowflakeを基盤として構築を行っているスタートアップ企業のお客様は、 Snowflake for Startupsプログラム をご覧いただき、Snowflakeがお客様の目標をどのように支援できるかをご確認ください。
