フォワード、判定特化AI「Jev」を採用支援サービスに導入

フォワードは、TypeSafe AIが発表した判定特化AI「Jev」を採用支援サービス「エースジョブ」と関連サービスに導入しました。
候補者と求人のマッチ度判定にJevを使い、判定精度の向上を図ります。
あわせて、企業の採用システムへのJev導入を支援するFDE事業も始めます。

記事の概要

Jevは、文章生成ではなく、あらかじめ定めた選択肢から判定するAIモデルです。
判定結果には確信度が付き、開発元の公表値では1回0.07〜0.5秒で処理します。
同水準の判定を行う大規模言語モデルと比べ、40〜200倍速いとされています。
フォワードは、エースジョブで2年間蓄積した採用判断基準をJevへ移管しました。
求人と候補者を同じ条件で比較検証し、従来方式からJevへの切り替えを判断しました。
大規模言語モデルで採用基準を更新し、Jevが次回以降の候補者判定に反映します。
生成したスカウト文や判定結果もJevが点検し、基準に届かない場合は作り直します。
エースジョブは250社超に導入され、個別最適化したスカウト文で返信率が平均2倍以上に向上しています。

記事のポイント

1. 判定基準をJevへ移管： フォワードは、2年間蓄積した採用判断基準を質問や選択肢に分解し、Jevへ移管しました。
2. AI同士で基準を更新： 大規模言語モデルが判定理由を整理し、企業ごとの基準を更新してJevの判定に反映します。
3. 企業導入をFDEで支援： 既存の採用システムへの組み込みから選考結果の回収、継続的な精度改善まで支援します。

このニュースがもたらす影響

• 自社導入を検討する企業： モデル選びだけでなく、何を評価するかを質問・選択肢に分解し、選考結果を回収して基準を更新する運用まで設計する必要が出てきます。まずは既存データで判定を比較できるか検討することになりそうです。
• HRサービス提供者： 生成AIで文章を作る機能だけでなく、判断基準の移管、判定結果の点検、基準更新までを一体化できるかが差別化の論点になりそうです。企業ごとの運用に入り込む導入支援も競争軸になる可能性があります。
• 採用担当者： 候補者判定の速度向上だけでなく、AIが理由を整理し、理由が不明な判断は人に確認する役割分担が重要になります。自社の採用基準をどこまで明文化し、更新履歴を管理するかが導入前の課題になりそうです。

このニュースの背景

生成AIは数週間単位で新モデルや技術が発表される状況で、フォワードは新技術を自社データで検証し、採用成果につながるものをサービスに取り入れてきました。
Jevは文章生成ではなく選択肢から判定し、確信度を付けるモデルで、開発元の公表値では1回0.07〜0.5秒で処理します。
フォワードはエースジョブで2年間蓄積した採用判断基準を、質問・選択肢・採点基準に分解して移管しました。
さらに、大規模言語モデルで基準を更新し、Jevで次回の判定や生成物を点検する構成を取っています。

関連するニュース

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• ブリッジプロセステクノロジーらがAgentforce向けに、BtoB営業の構想から定着まで支援するAIサービスを始めました。
• フィードフォースはdfplus ioでOpenAI Ads Manager Betaの商品フィードを作成・運用できる機能を提供します。

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