PreferredAI Talent Scouter 紹介資料

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2. Agenda ｜ 会社概要 ｜ サービス概要 ｜ ご利⽤料⾦ 01 02 03 ｜ 導⼊事例 04
3. Preferred Networks (PFN) 会社概要 3 設⽴ 本社 代表取締役 従業員数 事業内容 主要⼦会社 出資企業 (五⼗⾳順） 2014年3⽉26⽇ 東京都千代⽥区 ⻄川徹（共同創業者、代表取締役会⻑） 岡野原⼤輔（共同創業者、代表取締役社⻑） 約350名（2025年2⽉） AI半導体、計算基盤、⽣成AI基盤モデルなどのAI関連技術を 活⽤したソリューション‧製品の開発‧販売および研究開発 Matlantis株式会社（2021年6⽉設⽴） 株式会社Preferred Robotics（2021年11⽉設⽴） 株式会社Preferred Computing Infrastructure（2025年1⽉設⽴） SBIグループ NTT株式会社 ENEOSイノベーションパートナーズ合同会社 株式会社講談社 信越化学⼯業株式会社 SUMISEI INNOVATION FUND 積⽔ハウス投資事業有限責任組合 中外製薬株式会社 TBSイノベーション‧パートナーズ3号投資事業組合 TEL Venture Capital, Inc. 東映アニメーション株式会社 トヨタ⾃動⾞株式会社 株式会社⽇本政策投資銀⾏ 株式会社博報堂DYホールディングス 株式会社⽇⽴製作所 ファナック株式会社 株式会社みずほ銀⾏ 三井住友信託銀⾏株式会社 三井物産株式会社 三菱商事株式会社 三菱UFJ信託銀⾏株式会社 株式会社ワコム 他 ミッション： 現実世界を計算可能にし、共に未来を創り出す https://www.preferred.jp
4. PFNの事業: AI技術のバリューチェーンを垂直統合 4 AIプロダクト‧ ソリューション 計算基盤 AI半導体 ⽣成AI基盤モデル MN-Core MN-Core 2 GPUクラスタ MN-3 (MN-Coreクラスタ) ⼤規模⾔語モデル 次世代 MN-Core 2を計算資源とした クラウドサービス 物質のエネルギー計算モデル PFP MN-Core L1000 （2027年提供予定） 様々な産業向けのAIソリューション‧製品 Preferred Networks (PFN)は、AI技術のバリューチェーンを構成するAI半導体、計算基盤、生成AI基盤モデル、AIプロダクト・ ソリューションという4つのレイヤーすべての技術を自社で開発しています。 この4レイヤーのノウハウを垂直統合し、技術的難易度の高い問題を解決するために最適な技術の組み合わせを提案・提供します。
5. PreferredAI™ : PFNの⽣成AIを活⽤したプロダクト‧サービス 5 生成AIを活用し、想定ユースケースごとにパッケージ化したプロダクト・サービス群をPreferredAI （プリファードエーアイ）として提供しています。 また、生成AIに関するあらゆる技術要素を使用し、お客様の課題・ニーズに合わせた独自ソリュー ションも提供します。 AIアバターとの対話ロール プレイを通じて実務にお ける適性評価を⽀援。 AIエージェントが社内 データを活⽤してあらゆ る通常業務をサポート。 ⼝コミやアンケート、⽇ 報など、⼤量のテキスト データからインサイトを 発掘。
6. PFNのAIガバナンス PFNは、政府のガイドラインに沿ったAIガバナンスの体制を構築し、PFN AIポリシーと経営陣のコミットメントの もと、ガバナンスとイノベーションを両立する開発手法を追求しています。また、政府のAI戦略や国際的枠組みへ も積極的に貢献しています。 AIガバナンス推進体制 経営陣のコミットメント 政府・国際的枠組への貢献 • 総務省・経産省のAI事業者ガイドライン・ 業界団体のAIプロダクト品質保証ガイド ラインに沿ったガバナンス体制 • AIガバナンスとイノベーション促進を両立 する開発手法を提示 • 経営陣が経営ガバナンスの一環として AIガバナンスを実施 • 代表取締役社長が委員長を務めるリス クコンプライアンス委員会がAIリスクマ ネジメントを統括 • 総務省・経産省AI事業者ガイドライ ン、内閣府AI時代の知的財産権検 討会に委員として参加 • G7が主導する広島AIプロセス*に協 力 *広島AIプロセス: 2023年にG7首脳に承認された、安心で信頼できる高度なAIシステムの普及を目的とした指針と行動規範からなる国際的政策枠組み。 PFNのG7 Hiroshima AI Process (HAIP) Transparency Reportはこちら: https://transparency.oecd.ai/reports/a86f4925-5cd5-4af7-b4f6-1b1f0984419e 取締役会 リスク・コンプライアンス委員会 委員長：最高経営責任者 事業部門 リスク評価 委員会 AI ガバナンス 推進 AIリスク管理指示・リスク等情報共有 報告 人間中心の考え方 安全性、公平性、プライバシー AI事業者ガイドライン (経済産業省) セキュリティ、透明性、アカウンタビリティの確保と 誤った情報・動作の防止 AIプロダクト品質保証ガイドライン (QA4AI) 専門知識・AIプロダクトの犯罪・犯罪行為への悪用、 権利侵害の防止および社会倫理の確保 PFN AIポリシー PFN AIガバナンス方 針 PFN AI品質 ガイドライン プロジェクト 開発方針
7. Agenda ｜ 会社概要 ｜ サービス概要 ｜ ご利⽤料⾦ 01 02 03 ｜ 導⼊事例 04
8. サービス概要 AI⾯接 タレントスカウター 8  01｜24時間いつでもどこでも「AI⾯接」 • 求職者は設定された期限内であれば24時間いつでも どこからでもPC、スマートフォンから⾯接可能 • 求職者の回答に応じてAIアバターがテンポ良く会話を展開  02｜求職者の実務スキルを多⾯的に分析 • ⾯接シナリオを柔軟に設定することができるので 実務を再現したロールプレイやケース⾯接の実施が可能 • 発話内容や発話⾳声だけでなく、表情‧視線解析など 様々な評価要素を取り⼊れることが可能  03｜⾃社に合う候補者が⼀⽬でわかる評価結果 • AIが⾃社の⼈材採⽤要件に合わせてスコアを提⽰ • 結果画⾯に合否や評価コメントの⼊⼒が可能
9. 受検デモ動画 9
10. ⾯接の作成 10 評価指標と⾯接シナリオを⾃由に組み合わせて⾯接パターンを作成。
11. 受検案内 11 ⾯接案内テンプレートを事前に⽤意し、受検対象者にメールで受検案内を送付。
12. 応募者情報の管理 12 受検状況‧⾯接結果を⼀元管理。名前‧登録メールアドレス‧⾯接メモで検索も可能。 ユーザー1 ユーザー2 ユーザー3 ユーザー4
13. ⾯接結果（概要） 13 あらかじめ設定した評価指標に基づいて多⾯的に評価。
14. ⾯接結果（詳細） 14 ⾯接シナリオ別の評価ポイント‧理由を詳細に把握。会話要約や録画、⽂字起こしデータも閲覧可能。
15. AI⾯接の利⽤パターン 15 パターン 4 ⾯接代替 パターン 3 Webテスト 代替 パターン 1 AI⾯接追加 AI⾯接を活⽤した選考プロセス ES Web テスト 面接 最終 面接 AI面接 短期メリット 中⻑期メリット ES Web テスト 面接 最終 面接 AI面接 • 評価視点の多様化 • 代理受検の抑⽌ • ⾯接⼯数の削減 • 上記に伴う幅広い層への アプローチ • AIとの役割分担による⾯接 活動の⼀部⾼度化 （⾃動評価等含む） • ⾯接活動における 「基準点」の確⽴ • 蓄積データ活⽤による⾯接 活動⾼度化 （活躍しやすい⼈材の明確化等、タ レントマネジメントへ の活⽤等、⼈事全般における 共通⾔語確⽴） ES Web テスト 面接 最終 面接 AI面接 パターン 2 ES代替 ES Web テスト 面接 最終 面接 AI面接 • ES読解⼯数の削減 • 上記に伴う幅広い層への アプローチ
16. Agenda ｜ 会社概要 ｜ サービス概要 ｜ ご利⽤料⾦ 01 02 03 ｜ 導⼊事例 04
17. 1件の定義:  各種規約同意 導⼊費⽤ 初回契約時のみ発⽣ ご利⽤料⾦ 17 ご利⽤料⾦ 50万円 オプション料⾦ 100件パック 40万円 （1件あたり4,000円） 1,000件パック 300万円（1件あたり3,000円） 従量課⾦(1件毎) 5,000円（パック超過分に適⽤） 個別お⾒積もり ‧独⾃⾯接シナリオ/評価指標の作成 ‧20分を超えるAI⾯接の実施 ‧10を超える評価指標の利⽤ 等 利⽤可能機能 ‧AIアバターによる対話 − 20分まで ‧⾯接評価指標 − 10指標まで ‧AI評価の結果閲覧 ‧対話動画の閲覧 ‧対話内容の⽂字起こし閲覧 ‧応募者管理 パックの有効期限:  付与⽇から365⽇ *全て税抜表記
18. ご利⽤料⾦のイメージ 18 費⽤項⽬ 530件実施の場合 1450件実施の場合 初期費⽤ ‧初回契約時のみ発⽣ 50万円 ご利⽤料⾦ 215万円  100件パック×5：200万円  従量課⾦：15万円 485万円  1,000件パック×1：300万円  100件パック×4：160万円  従量課⾦：25万円 *全て税抜表記
19. ご契約の流れ 19 トライアル契約 トライアル実施 本契約 • 2ヶ⽉程度‧100回受検‧社内利 ⽤のみ無料でご利⽤可能 • ⾯接シナリオ調整や機能のご相 談があればPFNと協議 • AI⾯接を試してみたいシーンや⾯ 接シナリオ、評価軸についてご 相談 • トライアル受講者の選定や告知 ⽅法のご検討 • 貴社独⾃のシナリオ‧評価軸の 開発は別途ご相談ください • ご利⽤実績に応じてPFNから ご請求書送付いたします 応募者に対して、AI⾯接URLを送付 し受講いただく 実機を触りながら、貴社の採⽤‧育 成に活⽤できそうかご判断ください 貴社の状況や課題をお伺いしながら 活⽤⽅法をご提案させてください
20. AI⾯接受検 ‧WEBブラウザ  PC/スマホ可 ‧受検期限設定可 ご利⽤の流れ 20 利用 企業 応募者 初期セットアップ ‧管理者登録 ‧⾯接案内⽂作成 ‧⾯接作成  − シナリオ * 評価 − 準備 受検案内 個⼈情報提供 ‧⽒名 ‧メールアドレス 受検案内送付 受検対象者に該当する ⾯接案内を送付 *⼀括配信可能 受検結果確認 ‧Preferred AIによる  スコア/評価理由 ‧録画/会話内容⽂字  起こしデータ 結果確認 *貴社で別途収集されたもの *受検者のデバイスで受検
21. （オプション）開発プロジェクトの進め⽅イメージ 21 採⽤要件のヒアリング、貴社独⾃の評価指標‧⾯接シナリオ開発、運⽤⽀援まで⼀気通貫でご⽀援 タスク 概要 各社対応事項 貴社 PFN ①評価指標整理 評価に⽤いる指標とその評価基準を整理。選考を通じて評 価する要素の⼀覧を作成。 • 関連ドキュメント共有 • 貴社らしい⼈材イメージインタビュー設定 • 評価指標⼀覧レビュー • インタビュー設計‧実施 • 評価指標⼀覧作成 ②選考プロセス整理 ⼀覧化した評価要素について選考の各プロセスでどのよう に扱うか定め、AI⾯接の役割を定義。 • 現状各選考評価観点‧評価⽅法インタビュー • 選考プロセス役割分担定義レビュー • インタビュー設計‧実施 • 選考プロセス役割分担定義作成 ③⾯接AI開発 評価要素の計測を可能とする、⾯接⽤のAIを開発する。選 考の精度と採⽤候補者負荷を考慮した設計も⾏う。 • - • ⾯接AI設計‧実装 ④評価AI開発 各評価要素のスコア計算を⾏うAIを開発する。評価結果の 出⼒⽅式についての指標の運⽤を踏まえた設計も⾏う。 • - • 評価AI設計‧実装 ⑤PJT内シナリオ検証 貴社社員に受検していただき、⾯接の品質評価と改善の⽅ 向性についてフィードバックをいただく。 • トライアル受検 • ⾯接AIフィードバック • トライアル受検 • ⾯接AI改良 ⑥PJT内評価指標検証 貴社社員に受検していただいた上で⾯接の品質評価と改善 の⽅向性についてフィードバックをいただく。 • トライアル受検 • 評価AIフィードバック • トライアル受検 • 評価AI改良 本番稼働‧フィードバック
22. Agenda ｜ 会社概要 ｜ サービス概要 ｜ ご利⽤料⾦ 01 02 03 ｜ 導⼊事例 04
23. タレントスカウター導⼊の効果 23 選考負担の⼤幅な軽減 選考プロセスの効率化 適切な⼈材の採⽤促進 採 ⽤ 担 当 者は、AIアバターと の対話動画やその分析結果を もとに評価。対⾯での評価1件 にかかる時 間を30〜60分から 5〜10分に短縮。より迅速に適 切な候補者を絞り込めます。 スキル⾯の選 考をAIが代 替す ることで、採⽤担当者は求職 者の⼈物⾯や⾃社との相性評 価に集 中することができ、選 考プロセス全体が効率化され ます。 AIが⼀貫した評価基準で候補 者を分析するため、評価者に よる評 価のバラツキが解 消さ れ、より公平で適正な⼈材の 選定が可能になります。
24. タレントスカウターの活⽤⽅法 24 01 構造化⾯接 02 ケース⾯接 03 ロールプレイング    あらかじめ設定しておいた評価基準や質問項⽬などの枠組みに  沿って、AIアバターが応募者に対して深堀質問を実施します。    「店舗の売上拡⼤」「新規事業検討」等のケース⾯接を  AIアバターが⾯接官として⾯接を実施します。    AIアバターがお客様役を演じ応募者が接客を⾏います。  対⼈の接客スキルを評価することができます。  マーケティング‧営業職 等  新卒‧中途、業種‧職種問わず  営業‧カスタマーサポート職の採⽤‧育成
25. 通常の新卒採⽤700名、インターン 選考270名の⼀次⾯接前に活⽤しま した。結果、これまで⾒られなかっ た側⾯が可視化、また選考ファネル が適正化され、⼈による⼀次⾯接の 通過率が33%から56%に改善しまし た。特に“同業界の経験はないがポ テンシャルのある求職者”を可視化 できることが確認できたので、書類 選考だけでは⾒逃していた⾃社に 合った⼈材の採⽤を促進できると考 えています。 外資系ファッションブランド企業 導⼊企業様の声 25 ⼀次⾯接の通過率が 33%から56%に 書類選考前に活⽤し 求職者の応募ハードルを軽減 AIによるダブルチェックで 評価の再現性向上を期待 タレントスカウターを導⼊すること で、評価のバラツキを解消し、AIに よるダブルチェックで評価の再現性 を向上させることを期待していま す。また、現在実施しているグルー プワークと合わせて個⼈の論理性や 基礎スキルを評価することで、より 適切な候補者を選び出せると考えて います。さらに、採⽤負荷の低減に も繋がることで、⼈事リソースの効 率的な活⽤が期待されています。 ⾦融系ウェブサービス企業 タレントスカウターを⽤いること で、選考プロセスの変⾰が起きる可 能性を感じています。例えば書類選 考前に活⽤した場合、求職者は書類 の準備が不要になり応募のハードル が下がります。そして、より多くの マッチング度が⾼い⽅々とお会いで きる機会が⽣まれると考えていま す。また、募集枠によって採⽤担当 が変わる場合にも、AIを⽤いて⾃社 らしい⼈材を標準化し、採⽤のミス マッチが避けられることについても 期待しています。 ⼤⼿飲料メーカー企業
26. AIアバターの選択 26 以下の候補の中から、お好きなアバターを選択することができます。 男性 ⼥性 アバター 静⽌画 1 2 3 4 1 2 3 4