測りたい指標と、評価結果を与えるだけで、
動画と音声からAIモデルを自動構築
ベテラン面談者の評価結果や指標を入力し、ベテラン面談者をAIモデル化。複雑なAIスキルやコーディング技術を用いることなく、面談者の経験や勘に基づく人材評価能力に特化したAIモデルが構築できます。導入シーンに合わせた多様な面談が実現でき、測りたい指標に沿った評価予測を導き出すことが可能です。
通常AIモデル構築には動画、音声、言語など数万から数十万のパターンを学習させる必要がありますが、面談動画を50程度学習させればAIモデルを自動構築できます。
動画から顔の表情や心拍数などを分析し、
AIが多用なスキルや評価を予測
動画から表情や視線、まばたきや心拍数などの特徴を抽出し、面談評価値に紐付けて分析。
評価予測は、設問に対する回答を判定するのではなく、さまざまな特徴情報を複数のAIモデルが総合的に判定したものですので、当たり障りのない回答から推し測るのが難しい「言語化されていないホンネ」を測定できます。
構築したAIモデルは、熟練面談者が
継続的に育てていくことも可能
構築したAIモデルは、評価結果を再学習することができます。本番運用開始後、評価予測を検証し問題があった場合には、評価結果の見直しを行い追加評価をAIにインプットしてください。
熟練面談者による追加評価のインプットを繰り返すことで、AIが熟練面談者のノウハウを学習し、評価予測の精度が向上します。
AI（人工知能）について
Hitachi AI Technology/H
AIとは入力値と出力値の関係をモデル化する技術です。通常、多数の組み合わせが必要になりますが、日立独自技術「AIエンジン」は少数の組み合わせからAIモデルを構築できます。
AIによる特徴量の抽出
動画内のまばたき、頷き、視線、心拍から特徴量を解析
動画内のノンバーバルな特徴量を抽出し、面談評価値と紐づけを行い、アンサンブル型AIエンジンにて評価値を決定します。
表情から感情を、会話から言葉の特徴を解析
動画の表情から、感情（anger：怒り、happiness：幸福、sadness：悲しみ など）を抽出しています。面談ごとに重要となるキーワード、または、評価観点を登録し、特徴量を算出します。面談中に対象のキーワードが発せられた発話前後のノンバーバル情報を注視して特徴量を算出します。
