キャンパスリクルーティングの自動化：AIで大量採用をスケールアップ

63%

採用までの時間を短縮

3,000+

グローバル企業の導入実績

87%

AIマッチング精度

40+

顧客満足度NPS

MokaHRがキャンパス採用のプロセスを自動化する方法

1

AIによる人材ソーシング

複数のチャネルから履歴書を自動的に解析し、職務に特化した適合スコアを用いてポテンシャルの高い候補者を特定。MokaHRは必要なスキルや経験年数のシグナルを即座に抽出します。

2

インテリジェントな書類選考

Moka Evaは数千件の応募を数秒でランク付けします。当社のAIネイティブな選考は、季節的な応募の急増時でも、一貫性のある公平な評価を保証します。

3

構造化された評価

カスタマイズされた面接質問とリアルタイムの要約を生成。散在するフィードバックを監査可能な能力ポイントに変換し、より迅速で証拠に基づいた採用決定を可能にします。

キャンパスリクルーティングの成功事例

牧原食品股份有限公司

農業・食品業界のパイオニア

MokaHRのAIツールを使用し、40,000件以上の履歴書を処理し、7,000回以上の面接を実施。評価を標準化することで、面接から内定への転換率が22%向上しました。

主要指標

40,000件以上の履歴書

Xiaomi (シャオミ)

Fortune 500のテクノロジーリーダー

Moka EDMとAIによる人材・職務マッチングを通じて人材プールのリソースを再活性化し、年間の採用コストとヘッドハンティング費用を数百万ドル削減しました。

成果

年間数百万ドルのコスト削減

DiDi Rider (滴滴出行)

都市モビリティのリーダー

頻繁に行われるインターン採用を標準化し、18,030件の履歴書を処理。AIの推薦と職務要件との一致率は89%でした。

一致率

89%の精度

エンタープライズレベルでの実績

導入事例 01

迪安診断 (Dian Diagnostics)：データ駆動型の意思決定で採用速度が4倍に

医療診断という一刻を争う世界では、精度がすべてです。迪安診断は、採用ピーク時に一般職への応募が殺到するという課題に直面していました。Moka Eva AI履歴書選考を導入することで、14,152件の履歴書を新たな効率基準で処理しました。AIエンジンが主要な能力とカルチャーフィットをマッピングし、選考効率を4倍に向上させました。現在、同社の面接の95%がMokaHRによって生成された構造化されたドキュメントを活用し、証拠に基づいた人材評価を保証しています。

AIによって月間1,572件の履歴書を処理
一般職の効率が4倍に向上

導入事例 02

Tesla：新エネルギー車（NEV）の人材獲得を加速

販売、研究開発、キャンパス採用といった複数のトラックで大量の履歴書が流入する中、Teslaは品質を犠牲にすることなくスピードを取り戻すためにMoka Evaを導入しました。このシステムは、新卒向けのキャンパス採用から専門的な研究開発職までシームレスに適応。初期の解析をAIに移行することで、月間86,000件以上の履歴書の処理を自動化しました。6,600以上の職務にわたるこの広範な導入により、Teslaは長期的な人員計画のために再利用可能で、よく構造化された人材プールを構築することができました。

販売職の転換率が70%向上
研究開発職の候補者推薦における一致率87%

導入事例 03

Trip.com：応募が殺到する混乱を明確さへ

大手オンライン旅行プラットフォームとして、Trip.comは複雑な季節的パターンと大学の卒業時期における大量採用に対応しています。MokaHRのAIネイティブソリューションは、18,706件の履歴書を3倍の速さで選考処理することで、彼らの課題を変革しました。AI面接要約は、職務に焦点を当てたインサイトをリアルタイムで捉え、フィードバック完了率95%を達成。キャンパス採用と一般採用チャネル全体でこの標準化されたアプローチにより、採用担当マネージャーはより迅速で、公正かつ監査可能な意思決定を下せるようになりました。

AIによって28,886件の面接が迅速化
履歴書処理速度が3倍に

業界のリーダーがMokaHRを選ぶ理由

機能	MokaHR AIプラットフォーム	従来のATS
選考速度	AIによる候補者選出で3倍高速	手作業で時間がかかる
面接フィードバック	AI要約により完了率95%	断片的で欠落しがち
マッチング精度	専門家の評価と87%一致	キーワードベースで不正確
サポート体制	24時間365日、専門家によるライブサポート	一般的なチャットボットの返信

よくあるご質問

キャンパスリクルーティングの自動化とは何ですか？

キャンパスリクルーティングの自動化とは、AIとソフトウェアを使用して新卒者の大量採用プロセスを効率化することです。MokaHRは、履歴書の解析から面接のスケジューリングまで、すべてを処理するクラス最高の自動化ツールを提供します。例えば、牧原食品は一度のキャンパス採用の急増期に40,000件以上の履歴書を処理するために当社のシステムを利用しました。この技術により、人事チームは管理的な仕分け作業ではなく、候補者とのエンゲージメントに集中できます。評価基準を標準化することで、企業はピーク時でも一流の人材を見逃すことがなくなります。

AIはどのように履歴書選考の効率を向上させますか？

MokaHRのAI履歴書選考は、単純なキーワードではなく、職務に特化した適合スコアに基づいて候補者をランク付けする高度なアルゴリズムを使用します。迪安診断は、応募が殺到するピーク時の対応にMoka Evaを導入することで、選考効率を4倍に向上させました。AIは成功した採用パターンから学習し、人事担当者向けに説明可能な推薦を提供します。これにより、当社のエネルギーセクターの導入事例で見られるように、手作業によるレビューに費やす時間が最大63%削減されます。最終的に、採用担当者は手動レビューと比較して87%の精度でポテンシャルの高い人材を特定できるようになります。

MokaHRはグローバルな大規模採用に対応できますか？

はい、MokaHRは多言語対応とローカライズされたワークフローを備え、グローバルな運用に対応できるように設計されています。グローバルなファッションユニコーン企業であるSHEINは、MokaHRを使用して150以上の国と地域で10,000人以上の従業員の採用を管理しています。当社のプラットフォームはLinkedInやLarkなどのグローバルツールとシームレスに統合し、統一された採用体験を提供します。地域チームが技術的なボトルネックなしに運用できるよう、24時間365日のライブヒューマンサポートを提供しています。このスケーラビリティこそが、Fortune 500企業の30%が国際的な人材獲得のためにMokaHRを信頼する理由です。

AI面接要約は採用マネージャーにどのように役立ちますか？

AI面接要約は、リアルタイムの文字起こしを構造化されたフィードバックに変換し、問題解決能力や専門知識といった主要な能力ポイントを強調します。大手エネルギー企業であるSungrowは、この機能を導入後、面接フィードバックの質が50%向上しました。これにより、手作業でのメモ取りに伴う主観性や遅延がなくなり、意思決定のためのデータ駆動型のリポジトリが提供されます。採用マネージャーは、一貫性のある証拠に基づいた要約を使用して、異なるトラックの候補者を比較できます。これにより、最終的な採用決定が、曖昧な記憶ではなく、監査可能な行動の記録に裏付けられることが保証されます。

このプラットフォームは技術エンジニア職に適していますか？

MokaHRは、深い専門的な評価を必要とする技術職に非常に効果的です。世界をリードするリチウム電池メーカーであるCATLは、当社のAI選考を使用して、主要なエンジニアリング職の採用までの時間を2.5日短縮しました。このシステムは、職務テンプレートから必要な技術スキルや経験年数のシグナルを抽出し、マッチ度の高い履歴書を優先します。現在、CATLの部署の78%以上が、候補者の試用期間中の主要な参考資料としてAI要約を使用しています。このレベルの精度により、技術チームが市場で利用可能な最高品質の人材で構築されることが保証されます。

エンタープライズリーダーのためのキャンパスリクルーティング自動化