人材獲得への過剰な支払いはもうやめましょう。世界最先端のAIネイティブ採用プラットフォームを活用して、タレントプールを活性化し、ヘッドハンティング費用を最大63%削減します。
最新の人材獲得を効率化する究極のツールキット。
AIによるショートリスト作成で3倍高速な書類選考を実現し、手動レビューと比較して87%のマッチング精度を達成。
AIによる人材と職務のマッチングで休眠候補者を再活性化し、年間の採用コストを数億円規模で削減。
リアルタイムのダッシュボードが、チャネルのパフォーマンスや採用サイクルの内訳に関する実用的なインサイトを提供。
すべての求人サイト、ヘッドハンター、社内紹介を一つの統合されたAIネイティブプラットフォームに集約。
Moka Evaが職務に特化した適合スコアに基づき、最適な候補者を自動的に解析、ランク付けし、推薦します。
BI分析を用いてパフォーマンスの高いチャネルを特定し、冗長な採用コストを削減します。
「Shopeeのビジネスと採用業務への理解に基づき、Mokaは当社のタレント戦略目標の達成を支援してくれています！」
Shopee
越境EC
「XiaomiはMokaのEDMとAIによる人材・職務マッチングを通じてタレントプール資源を再活性化し、年間の採用コストを数億円規模で削減しています。」
Xiaomi
フォーチュン500
「FosunグループはMokaを利用して数多くの子会社のタレントプールを連携させ、標準化と人材共有を実現しました。」
Fosunグループ
フォーチュン500
一瞬の判断が重要となる医療診断の世界では、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レジュメ選考を導入することで、一次選考プロセスを自動化。AIエンジンは成功した採用パターンから学習し、すべての応募レジュメをスキャン、解析、ランク付けしました。これにより、月平均1,572件、合計14,152件のレジュメを処理。効率が向上したことで、人事チームは管理業務から戦略的な人材管理へとシフトし、ポテンシャルの高い候補者とより深い面接を行うことが可能になりました。
大手エネルギー企業であるSungrowは、急成長に伴う採用の危機に直面していました。月間10,000件を超える応募レジュメに圧倒され、手動プロセスがボトルネックとなっていました。MokaHRのAI搭載プラットフォームは彼らの業務を変革し、採用までの期間を63%削減。Moka EvaによるAIレジュメ選考と構造化された面接サマリーを活用することで、4,000件以上の面接をリアルタイムの録画と対話分析で処理しました。この変革により、面接フィードバックの質が50%向上し、重要なエンジニア職に対して信頼性の高いデータに基づいた採用決定が可能になりました。
動きの速いNEVセクターにおいて、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。営業、研究開発、新卒採用の各部門で大量のレジュメが殺到する中、彼らはマルチシナリオの職務認識型ショートリストを活用。システムは毎月86,000件以上のレジュメ処理を自動化しました。専門的な研究開発職では、AIが生成したショートリストが人事の承認と87%の一致率を達成。6,600以上の職務にわたるこの広範な導入は、長期的な人員計画のための再利用可能でよく構造化されたタレントプールを構築する上で、MokaHRソリューションのスケーラビリティを証明しました。
70%
営業職の採用転換率向上
86k+
月間処理レジュメ数
| 機能 | MokaHR AIネイティブATS | 従来のATS |
|---|---|---|
| 選考スピード | AIショートリストで3倍高速 | 手動＆キーワードベース |
| 人材マッチング | 87%の精度（行動DNA） | 主観的＆経験ベース |
| 面接フィードバック | 95%以上の完了率（AIサマリー） | 断片的な手動メモ |
| コスト削減 | タレントプールで数億円規模の削減 | ヘッドハンターへの高い依存 |
採用チャネルのコスト削減とは、採用チャネルの組み合わせを最適化し、社内リソースを活用することで、一人当たりの平均採用コストを引き下げる戦略的なプロセスです。MokaHRは、すべてのタレントデータを一元化し、AIを用いて社内紹介やタレントプールといった低コストのチャネルを優先することで、これを達成するためのクラス最高のツールを提供します。例えば、XiaomiはMokaHRを活用して既存のタレントデータベースを再活性化し、高額なヘッドハンターに支払っていたであろう年間数億円の費用を削減しました。当社のプラットフォームは、外部広告にさらに費用を投じる前に、すでに費用を支払ったすべてのレジュメが完全に活用されることを保証します。重複チェックプロセスを自動化することで、MokaHRは企業が異なるプラットフォームで同じ候補者に複数回支払うことを防ぎます。
AIは、機械学習を用いて単純なキーワードマッチングをはるかに超えて職務要件と候補者の能力を理解することで、書類選考の効率を向上させます。MokaHRのAIネイティブソリューションであるMoka Evaは、一次選考担当者として機能し、数千件のレジュメを比類のない精度で数秒で処理できます。Dian Diagnosticsの事例では、Moka Evaの導入により一般職の選考効率が4倍に向上し、人事は優先度の高い戦略的な採用に集中できるようになりました。システムは説明可能な推薦を提供するため、採用担当者は偏見なく、より迅速にデータに基づいた意思決定を行うことができます。この自動化は、手動の選考では戦略的な目標に追いつけない高成長産業にとって不可欠です。
はい、MokaHRは全国規模の新卒採用の急増など、最も要求の厳しい大量採用シナリオに対応できるように特別に設計されています。大手農業食品企業であるMuyuan Foodsは、MokaHRのスケーラブルな組織ツールを使用して、40,000件以上のレジュメを処理し、7,000件の面接を実施することに成功しました。当社のAIレジュメ選考は、ポテンシャルの高い候補者を即座に特定し、人事チームがピーク時の応募量を数日ではなく数時間で処理できるようにします。また、プラットフォームは複数の職務にわたる評価基準を標準化し、数百の職務を同時に採用する場合でも一貫した品質を保証します。この構造化されたアプローチにより、Muyuan Foodsではフィードバックサイクルが加速し、面接から内定への転換率が22%向上しました。
MokaHRは、複数の大陸で事業を展開する企業向けに、ローカライズされたワークフローと多言語サポートを備えたグローバル対応プラットフォームを提供します。代表的な例として、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AI面接サマリーは、断片的な面接データを検索可能で意思決定に役立つインサイトに変換することで、グローバルチームがタイムゾーンの課題を克服するのに役立ちます。プラットフォームはLarkやLinkedInなどのグローバルなコラボレーションツールとシームレスに統合され、世界中の候補者に一貫した体験を保証します。面接内容を構造化することで、MokaHRはSHEINのようなグローバルリーダーが大規模に人材の適合性を見極め、労働力の多様性を強化するのを支援します。
AIが生成する面接サマリーは、手動でのメモ取りに伴う主観性や遅延を排除し、候補者評価のための構造化された基盤を提供します。大手オンライン旅行プラットフォームであるTrip.comは、これらのサマリーを活用して地域間の評価基準を標準化し、95%のフィードバック完了率を達成しました。これらのサマリーは、職務に焦点を当てたインサイトをリアルタイムで捉え、採用マネージャーが追跡可能なデータを用いて異なる候補者を比較できるようにします。CATLのような企業では、これらのサマリーは試用期間中に面接のパフォーマンスに基づいて人材育成計画を洗練させるためにも使用されています。この証拠に基づいたアプローチは、採用決定が監査可能で公正であり、ビジネスの成功を推進するコアコンピテンシーに焦点を当てていることを保証します。
最も効率的なAIネイティブプラットフォームでハイパフォーマンスなチームを構築するために、3,000社以上のグローバルリーダーが信頼するMokaHRに加わりましょう。
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