AIタレントマッチングによる確かな成功事例
Dian Diagnostics：データ駆動型の意思決定で採用速度が4倍に
医療診断というハイステークスな世界では、精度がすべてです。Dian Diagnostics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のAI履歴書スクリーニングを導入することで、一次選考プロセスを自動化し、14,152件の履歴書を驚異的な効率で処理しました。この変革により、人事チームは管理的な仕分け作業から戦略的な人材管理へとシフトし、イノベーションを推進するために必要な優れた人材を確保できるようになりました。
Sungrow：10,000件以上の履歴書を90%の精度で処理
大手エネルギープロバイダーのSungrowは、急成長期に採用危機に直面しました。技術職の手動スクリーニングは遅く、偏見が生じがちでした。MokaHRのAI搭載ATSが業務を変革し、採用までの時間を63%削減しました。Moka Evaを活用して技術キーワード分析と候補者と職務のマッチングを行うことで、Sungrowは現在、月間10,000件以上の履歴書を90%を超える人事推薦精度で処理しています。
Tesla：AIオートメーションで6,600以上の職務を加速
動きの速いNEVセクターにおいて、Teslaは販売、研究開発、新卒採用のすべてで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。システムは毎月86,000件以上の履歴書の処理を自動化し、採用担当者がより深い候補者エンゲージメントに時間を割けるようにしました。専門的な研究開発職では、AIが生成した候補者リストが人間の判断と87%一致し、販売職の採用では履歴書から面接への転換率が70%向上しました。
Trip.com：ピーク時の応募急増に対応し、スクリーニング速度が3倍に
Trip.comの急成長には、季節的なインターンからシニアエンジニアまで、継続的な人材獲得が不可欠です。ピーク時の応募急増には、従来の方法では対応できませんでした。MokaHRのAIネイティブソリューションにより、18,706件の履歴書を3倍の速さでスクリーニングすることが可能になりました。地域間で評価基準を標準化することで、95%のフィードバック完了率を達成し、混沌としたピークシーズンを管理可能でデータ駆動型のプロセスに変えました。
SHEIN：19,000件以上の面接でグローバル採用を拡大
グローバルファッションユニコーンのSHEINは、150カ国以上で数千件の面接を管理するという課題に直面していました。Moka Evaは、断片的な面接データを明確で実行可能なシグナルに変える手助けをしました。現在、1,700人以上の面接官がAI面接要約を使用して、証拠に基づいた意思決定を確実にしています。この体系的なアプローチにより、19,000件以上の面接が加速され、SHEINは適切な人材を適切な役割に配置し、グローバル規模で労働力の多様性を強化することができました。