優秀な面接官の
評価スキルを学習した
V4技術で受検者の
関係能力を評価します。
受検者の生体データとそれに面接専門家の
評価データを機会学習させることで、
特定の受検者が人に与える好感度を予測します。
評価データを機会学習させることで、
特定の受検者が人に与える好感度を予測します。
V4のデータ学習と分析プロセス
グローバルで1億件以上の評価データを学習した人工知能が受検者の反応をリアルタイムに分析します。
分析プロセスの詳細を見る-
質疑応答データの収集
質疑応答を行いながらの受検者の反応データを抽出します。
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受検者の主要な特徴を分析
面接官の評価結果を学習した人工知能が受検者の反応を分析し、特徴を抽出します。
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関係能力/好感度の判断
受検者の特徴に基づきコミュニケーション能力、好感度、魅力度を判断します。
優秀面接官の判断結果を学習
面接官の
評価スキルを学習した
V4技術で受検者の反応を
リアルタイムに判断
面接官が評価した1億件以上のデータの学習によるV4技術で質疑応答の過程における受検者の反応をリアルタイムに分析します。音声/映像の情報から受検者のコミュニケーション能力、好感度、魅力度、感情伝達能力などを判断します。
VOICE
音声分析技術
人間の聴覚機能を真似したVOICE技術は音声の波形を抽出し発声時間、速度、音量を測定し受検者の音声を分析します。
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- 受検者の音声分析(トーン、音量、音色)
- 受検者の音声から声のトーン、速度、音色を抽出
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- 音声のスペクトラムをリアルタイムに分析
- 時間に伴う受検者の音声変化を分析
VISION
表情分析技術
人間の視覚機能を真似したVISION技術は顔の68ヶ所の動き、視線、顔の移動などを測定し表情と感情の変化を分析します。
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- 顔認識及び動きの分析
- 受検者の顔から68個のポイントを
抽出し、顔の微細な動きを分析
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- 表情及び感情の分析
- 受検者の表情を追跡し喜び、悲しみ、怒り
恐怖、緊張感など主要な感情を分析
VITAL
脈拍分析技術
映像情報処理技術を応用したVITAL技術は個人の体調が血流量及び脈拍と関連があるという研究結果と論文を根拠に、受検者の情緒や偽りなどを測定します。
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- 顔の血流量の変化
- 受検者の顔の温度変化を分析
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- 脈拍/心拍数
- 受検者の顔色から脈拍を抽出し、
時間に伴う心拍数の変化量を分析
VERBAL
言語分析技術
人間の言語機能を真似したVERBAL技術は音声から言葉を抽出することで、受検者の話す習慣や特定単語の使用頻度などを分析します。
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- STT(Speech to Text) + 主なキーワード抽出
- 受検者の言葉をテキストに変換し、主なキーワードを抽出
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- 情緒分析
- 受検者が回答で使った単語から
肯定性や否定性を分析
分析結果
偏見と偏向のない
客観的な評価と
うそ・偽りのない
コンピテンシーの測定。
客観性が担保されていない採用は企業の経営効率を大きく低下させます。 V4技術は視覚、聴覚、言語、生体データをより客観的に活用し、妥当な評価資料として採用の方向を提示します。
