人材業界向け｜AIの活用を最適に行うためのデータ管理方法をまとめたレポートを無料公開【2025年2月版】

AIを活用した採用プロセスの効率化やリテンション施策の成功事例を紹介

owned株式会社

2025年2月3日 11時30分

人材業界でのAI活用によって解決できる課題や活用例、成功事例を徹底解説

株式会社ベクトル（本社：東京都港区、代表取締役会長兼社長：西江肇司、東証プライム：6058）の子会社であるOwned株式会社（東京都品川区、代表取締役社長、石井翔、以下「当社」）は、人材業界向けに「AIの活用を最適に行うためのデータ管理方法をまとめたレポート」の2025年2月版（全32ページ）を無料公開いたしました。

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本レポートの内容

本レポートでは、人材業界向けに、AI活用におけるデータの質や整理不足、定義の不一致がもたらす問題とその解決策を解説します。

様々な業界でAI技術の導入が進む中、多くの企業がデータ管理の課題に直面し、AIのポテンシャルを十分に引き出せていません。AIモデルのパフォーマンスは学習データの質に依存するため、不正確なデータや欠損データが問題となり、AIによるデータ分析や予測の精度を低下させています。

例えば、顧客情報が未更新だったり、収集基準が統一されていないことが原因です。また、部門間で分散管理される膨大なデータが、AIが全体像を理解する障害となっているケースもあります。そのような状況には、データレイクやデータウェアハウスの導入が効果的であり、データの一元化と整備が求められます。

さらに、データの基準や定義が部門間で異なることもAI活用の妨げとなります。例えば、「顧客」の定義が部門ごとに異なるケースでは、AIが正確な学習や分析を行うことが難しくなります。このような課題を解決するには、データガバナンスを強化し、標準化されたルールを策定することが不可欠です。データクレンジングツールを用いて不正確なデータを補正し、データの統一と一元管理を進める必要があります。また、業務目標に基づいたデータ設計を行うことで、AIのパフォーマンスを向上させることが可能です。

本レポートでは、これらの課題に対する対応策と業界別の活用例を詳しく紹介しています。AI活用を最大化するための指針としてご活用ください。

AIデータ活用で解決できる課題と活用例も紹介

本レポートでは、AIを活用した採用プロセスの効率化やリテンション施策の成功事例を通じて、人材業界が持続的な競争力を維持するための戦略や実践方法について詳しく紹介しています。

AI技術を活用することで、求職者のスキルデータや経験を解析し、企業のニーズに最適な候補者を特定する取り組みが注目されています。これにより、人材紹介や派遣業務におけるマッチングの制度と業務の効率化を実現し、企業と求職者双方にとって満足度の高い結果を得ることが可能です。また、社員の満足度や労働環境データを基にしたリテンション施策もAIで効率的に実現でき、クライアント企業の離職率低下に貢献することが可能です。

さらに、人材紹介・派遣業務のプロセス効率化にもAIが貢献します。応募者データを整理・分析することで選考プロセスが迅速化され、求職者の適切な案件へのマッチングをスピーディーに行うことが可能となります。本レポートでは、これらのAI活用事例を基に、人材業界が持続的な競争力を維持するための具体的な戦略や実践方法を解説しています。

また、AI導入後のパフォーマンスを監視しながら、サービス品質の向上やオペレーション最適化を図る方法についても紹介しています。AIを活用したマッチング精度の向上やリテンション施策の強化に関心のある人材業界の方にはおすすめの内容です。

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～Owned株式会社について（https://owned.co.jp/）～

2020年創業。東京都品川区。代表取締役、石井翔。大学在学中に株式会社終活ねっとにジョインし、わずか2年半で月間1,000万PVを叩き出したメディアの幹部として運営に携わる。株式会社終活ねっとがDMMにジョインするタイミングで、Owned株式会社を立ち上げ「デジタルの力で企業活動を一歩前に」「DXで健康のアンフェアがない世界を創る」というビジョンを見据え、「DXコンサルティング事業」「オンライン診療事業」の2事業を展開。2023年7月に、世界6位、アジアNo1*のPRエージェンシーのベクトルグループに参画。同月にホワイトニング事業、プロケアホワイトニング (https://procare-whitening.com/) を開始した。2024年6月より、幹細胞クリニック東京 (https://kansaibou-clinic.or.jp/) の包括的マーケティング支援を開始するなど、医療ドメインにおける事業の多角化を進めている。