中里(Fiby株式会社代表取締役)AI開発
@rgr811
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「現場で使えるAI」をテーマに日々、情報発信しています。Fiby株式会社で2つのAI事業を展開/①伴走型AI導入支援「Fiby AI（https://t.co/P8bvM8KoZo）」② 採用特化型AIエージェントScout-Plus(https://t.co/ZZ0Z4BUMGU)。
Tokyo
Joined November 2011
📊 組織の現状を“数字”だけでなく“構造”で把握できていますか？ 部署ごとの人員構成や役割分担を一目で可視化できるAIを開発しました。 「どの部署にリソースが集中しているか」 「チーム編成に偏りがないか」 といった課題に対して、組織データを入力するだけで包括的な分析結果を提供。
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「属人化しない採用評価で、経営リスクを減らす」 採用の成否は企業の未来を左右します。 しかし、面接官ごとの判断基準の違いは、採用リスクを高める要因に...。 AIが職種やポジションに応じた質問と評価基準を自動生成し、誰が面接しても同じ基準で判断できる仕組みを提供します。
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選考の進捗を候補者にわかりやすく伝えるAIを開発しました。 進捗連絡が簡素になり候補者が不安を感じてしまうことや、期待値のずれによってミスマッチが生じてしまうことは採用担当者にとって大きな課題です。
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【AI導入が進まない原因の多くは“要件のふわっと感”】 「AIを入れたいけど、何をどこまで自動化すればいいのか分からない」 という声、非常に多いです。 実際、“ふわっとした要件”のままプロジェクトが止まるケースがほとんど。 たとえば「問い合わせ対応AI」と言っても、
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【AIが社会の多様性を加速させ、ビジネスを細分化する】 今度ちゃんと整理したいと思うのですが、AIが社会の多様性を加速させると、 ビジネスもどんどん細分化される流れになるのではとぼんやり思っています。
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【AI導入の最初の一歩は“小さく試す”のがおすすめ】 「社内業務をAI化したいけど、どの業務から始めればいいか分からない」 ——そんな相談をよく受けます。 最初から“全社AI化構想”に取り組もうとすると、スピードも成果も出づらい。
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これは、日々痛感しているのですが、多くの企業が要件を十分に定義できておらず、求めている人材の社内の共通コンセンサスも取れていないです。
こちらの件について、採用できない問題は突き詰めると「スキル定義不足」になるという深堀り記事📝 https://t.co/rKzIFcV1Hu
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【AIによって仕事は楽になったか？という問いに対して】 よくある話ですが、結局今のところAIに依頼できない仕事の重要性が増してしまって、そういった業務は得てして、脳の負荷が高く、結局大変になっているんじゃないかなと感じています。 シンプルに仕事の要求水準が上がった。
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【AIを活用した仕事の共通点②「全任せ」する勇気を持つ】 80%のアウトプットをそのまま受け入れられるか。 中途半端に手を入れて、結局全部やり直しになるより、最初から全任せする。 この割り切りができると、圧倒的に生産性が高まります。
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💡 面接ごとに評価基準がバラバラ… 💡 ケース問題を作るのに毎回時間がかかる… そんな採用現場の悩みを解決するAIを開発しました！ 職種を指定するだけで ケース問題・採点観点・模範解答の骨子 を自動生成。 面接の効率化と公平性を実現します。
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【ポテンシャル採用の最大の課題「属人化」を解決する方法】 ポテンシャル採用（将来性や素養で採用すること）の最大の課題は、「属人化しやすい」ことでした。 あの人が見ると「すごくいい」と言うけど、この人が見ると「微妙」と言う。これでは組織として機能しません。
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