独自開発のアンサンブル型AIエンジンでプロフェッショナル人材の面談AIモデルを生成

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。

Artifical Intelligence

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を辞書登録し、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。

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