『scorobo for HR-Tech』を活用した人事領域ソリューション『ＨＩＴ』の提供開始

2019 年７月 19 日
テクノスデータサイエンス・エンジニアリング株式会社
(証券コード：7046 東証マザーズ)


TDSE、『scorobo for HR-Tech』を活用した

人事領域ソリューション『HIT』の提供開始

テクノスデータサイエンス・エンジニアリング株式会社（本社：東京都新宿区、
代表取締役社⾧：城谷直彦、以下「TDSE」）は、独自 AI エンジン『scorobo for
HR-Tech』を活用した人事領域向けソリューション『HIT（Human-Innovation
Technology powered by scorobo）』を８月より提供開始します。

TDSE は、高度な AI 技術を持ったプロフェッショナル集団であり、2013 年創業以来、金
融、サービス業、製造業など幅広い領域の企業・団体との解析プロジェクトを踏まえ、300
以上の技術ライブラリー「scorobox」を蓄積してきました。業界・市場調査を行い、大量に
あるライブラリー群から、将来有望となる AI 製品やモジュール『scorobo』の開発を加速さ
せ、サブスクリプションサービス充実を推し進めています。
人事業務は会社の中枢を担う重要な役割であるものの、実際の仕事は多忙を極め、泥臭
く物理的な時間を膨大に要するのが実態です。人材は、モノやカネ、情報とともに経営を
支える貴重な資源であり、際立ってコストもかかります。パフォーマンスに優れた人材を
社内に有するために、採用業務は重要な使命を負っており、知名度の高い大企業ともなれ
ば、特に新卒採用においては数多くの学生がエントリーします。その中から優秀で社風に
合った人材を発掘するためには、相応の選考作業を繰り返す必要があります。しかも、獲
得すればそれで人事の使命を果たせたわけではなく、⾧く活躍してもらうための教育プロ
グラム、適材適所の人事配置やキャリアマップの構築など多くの施策が求められます。そ
のような施策を的確に打っていくには、企業として社員一人一人の状況を適時かつ正確に
把握しておくことが理想ですが、多くは人事担当が人の情報を囲い込み、担当の経験や勘
により人事管理を行う傾向が強いと言われています。会社規模が大きくなり、属人化が進
めば、的確な管理は難しくなります。このような課題に対し、客観的かつ網羅的に全社員
のことを把握できる仕組みに対するニーズはかねてから潜在していました。
昨今、AI 技術が目覚ましく発展してきたことで、HR-Tech への期待も高まり、人事業務
を改善するため、AI 技術を駆使した取組が進んでいます。HR-Tech に取り組む企業では、
「これまで経験と勘に頼っていた人事施策に裏付けができる」、
「人事業務を科学的・客観的
に執行できる」との声があがっており、
「データ分析から施策を編み出す能力」「IT 技術及
、
びリテラシー向上や分析思考」が人事部門に求められる時代が到来しています。このように
HR-Tech への対応は、多くの企業にとって対応が急がれる課題のひとつであり、経験や勘
ではない「データに基づく人事」へ変わる必要性が高まっています。
 このような背景から、当社は人事領域向けソリューション『HIT（Human-Innovation
Technology powered by scorobo）
』を提供します。今回提供する『HIT』は、最先端の機械
学習技術を活用し、人事情報を高度且つ迅速に解析できる当社独自の AI モジュール
「scorobo for HR-Tech」を採用したソリューションです。ソリューションの導入・活用に
おいては、業務の課題に合わせて、必要となるデータ取得・整備、最適な AI エンジンへの
改良・人事システムとの連携を経て、人事業務の最適化を実現するサービスを提供します。
現在、複数社から引合いがあり、大手製造業や大手サービス業と取組を開始しております。
当社は、『HIT』で使用する AI モジュール「Scorobo for HR-Tech」を用い、人事課題を
抱えた企業に対して成果を挙げています。例えば、新卒採用を企業に応募してきた学生の膨
大なエントリーシートの審査を AI により行っています。AI 技術による審査の妥当性は、実
際の運用の中で確認されており、人事担当の業務コスト削減や合理的な判断を行う人事業
務支援が実現しています。また、離職率が高い業界・企業においては、人事データを継続的
に取得し、AI を用いることで要因分析が可能となり、離職抑制にむけたアクションプラン
につながっています。人材配置においても、担当者の主観や経験則だけでは、適材適所にで
きているかどうか不確実性があったため、膨大な人事データから、ニーズに適した人材を高
精度で抽出することで最適な人材配置業務を支援しています。適材適所に人材を配置する
ことにより、生産性向上だけでなく、従業員満足の向上、顧客満足の向上につながったよう
です。
今後、人事領域向け『HIT』ソリューションにより、AI が人事業務を代替していく流れ
は加速し、人事部門のオペレーション業務を軽減するだけでなく、人事業務の高度化につな
げることが出来ます。当社は、企業の人材育成を担う人事コンサルとの協業も含め、企業の
経営層や人事部門向けの展開を進めてまいります。働き方変革によるリモートワークなど
の働き方への多様化、グローバル社会に対応すべき海外人材の雇用など多岐にわたって企
業を取り巻く環境が変わる中、『HIT』により、時代の変化に対応できる人事部門へのサポ
ートが実現でき、企業の業務改善や高度化にむけた貢献度を高め、収益拡大を目指していき
ます。


■『HIT』のイメージ
■ HIT で提供するサービス例

項目 課 題 想定される内 容
採用業務の 採用活動において、応募者から面接 エントリー情報から面接到達確率を
効率化 に到達する応募者を適切かつ効率 算出するモデルを構築し、面接到達
的に選出し、採用業務を効率化した 確率の高い応募者を予測する。
い。
やりがい感 社員の仕事のやりがいと会社環境 アンケートデータから仕事へのやり
の数値化 に対するアンケートデータから、社 がいを数値化するモデルを構築し、
員が認識する会社環境とやりがい 社員が認識する会社環境がやりがい
との関係を知りたい。 へ及ぼす影響を数値化する。
離職抑制 職場環境調査のアンケート項目と 職場環境の実態と離職行動との関係
要因分析 離職行動の関係性を統計モデルに を モ デ リン グ する こ とで 見 え る 化
よって定量化することで離職抑制 し、離職予防にむけたアクションプ
を行いたい。 ランを実施可能にする。
離職抑制 離職リスクの高い従業員を把握し、 過去の勤怠記録データから数ヶ月後
予測分析 そのような従業員に、早い段階で離 の離職確率を予測し、確率の高い従
職防止の対応を行いたい。 業員には離職防止対応をとる。
人事配置の 企画部門に人材が十分おらず、他の 企画部門の過去の人事評価データか
最適化 部門から企画業務で高いパフォー ら優秀な企画者となる確率を予測す
マンスを発揮できる人材を異動さ る機械学習モデルを作成し、確率の
せたい。 高 い 社 員を 新 規事 業 部門 へ 異 動 す
る。




■本件に関する報道関係者からの問い合わせ先
・テクノスデータサイエンス・エンジニアリング株式会社
東京都新宿区西新宿 3-20-2 オペラシティタワー27 階
TEL：03-6383-3261（代表） 平日 9 時～18 時
MAIL：info@tdse.jp
WEB：https://www.tdse.jp/