出典: Deep Reflection SenseAI 画像ソース: Unbounded AIによって生成従来の採用方法は、誰かのLinkedInプロフィールで5〜10個のキーワードを探すことであり、それらのキーワードが存在しない場合、潜在的に適切な候補者は見過ごされます。 たとえば、ヘルスケア分野の企業で働くことに情熱を注いでいる人を見つけるのは、個人のプロファイルから「非構造化情報」と呼ばれるものの多くを識別することは不可能であるため、見つけることはできませんが、強力なセマンティック理解を持つ汎用モデルなら識別できます。 **8月、Inflectionは、Anthropic社やその他の非テクノロジー企業でも採用に利用されているMoonhubを通じて、Tony Zavala氏をPiのAI言語エキスパートとして見つけることに成功しました。 ** ## **AIネイティブ** **製品分析** **ムーンハブ**1 製品:Moonhub**2. 製品発売開始: 2023年1月**3. 創設者:**ナンシー・シューMoonhubを設立する前は、スタンフォード大学でコンピューターサイエンスの博士号を取得し、スタンフォードAIラボで基礎モデルに取り組み、カスタマーサポートを含むさまざまなアプリケーション向けのAIエージェントを作成しました。人材紹介会社を経営していた経験から、スタートアップ企業にとって短期間で質の高い人材を見つけることの難しさを知り、Moonhubを立ち上げるに至った。 Moonhubに加えて、彼女は自身のベンチャーキャピタル会社であるXu Venturesを持っています。**4. 製品紹介:**AIを活用した企業向け採用アシスタントで、雇用主はチャットボットと通信することで、採用ニーズを満たす候補者をすばやく見つけることができます。 ナンシー氏によると、Moonhubは企業が2〜3倍早く採用するのに役立ち、採用ごとに100時間以上節約できます。**5. 開発ストーリー:**2022年6月設立。2023年2月、このプロダクトは稼働し、Khosla VenturesとGV、Time Ventures、Day One Ventures、Susan Wojcicki(YouTubeの元CEO)とMike Volpi(Index Venturesのゼネラルパートナー)が参加した440万ドルのシードラウンドの完了を発表しました。今月、MoonhubはGoogle VenturesとKhosla Venturesが主導し、引き続き1,000万ドルを調達した。 ## Moonhubとは? ** Moonhubは、AIを活用した採用プラットフォームであり、現在、主に採用ニーズのあるBエンドの雇用主を対象としています。雇用主は、企業情報や採用要件などのコンテキスト情報をMoonhubのAIチャットボットに提供することで、採用ニーズを満たす候補者を迅速に見つけることができ、自然言語コミュニケーションを通じてパーソナライズされた採用要件を増やし、採用範囲をさらに絞り込むことができます。 雇用主とMoonhubのチャットボットとの会話は、「シリコンバレーにいる」「Pythonに堪能」などの正確な条件に基づいている場合もあれば、「トップテクノロジー企業で働いた経験」や「ChatGPTなどの製品を使用した経験」などの曖昧な条件に基づいている場合もあります。 今年1月のローンチ以来、Moonhubは10月時点で100社以上の顧客を抱えており、その中にはAnthropicやInflectionなどの数十億ドル規模のAIユニコーン、Atomic AI、Hippocratic AIなどのスタートアップ、さらにはLifeWorkやNavierなどの伝統的な非テクノロジー企業も含まれている。 製品が稼働してから1年も経たないうちに、Moonhubの収益はすでに100万ドルを超えています。 ## Moonhubのメリットとは? ** Moonhubは、雇用主が採用プロセスのコストを削減し、効率を高めるのに役立ちます。Moonhubの主な顧客は、スタートアップの採用を支援するアウトソーシングのスタートアップに取って代わろうとしているアーリーステージのスタートアップです。 Moonhubは、スタートアップ企業が採用から採用まで、プロフィールの調整、候補者の選別、雇用主に対する候補者の熱意/関心の維持、面接スケジュールの追跡など、採用プロセスのあらゆる側面を管理するのに役立ちます。 今のところ、このプロセスはMoonhubの従業員によって行われていますが、Nancy Xu氏によると、AIはまもなく面接以外の雇用主のためにすべてを行うようになるとのことです。一方、Moonhubのモデルは、スタートアップがより多くの潜在的で優れた候補者にリーチするのに役立ちます。Moonhubの採用ロジックは、求人に応募する意思のある候補者を雇用主とマッチングさせるのではなく、積極的に行動することであり、雇用主が気に入った候補者を見つけた場合、候補者はまだ雇用主について何も知らない可能性があり、Moonhubは候補者に連絡して興味を持ってもらう責任があり、このプロセスは依然としてMoonhubの従業員が行いますが、Nancy Xu氏によると、AIはまもなく面接以外のすべてを雇用主のために行います。 なぜなら、原則として、多くの優秀な候補者は積極的に就職活動をしているわけではなく、積極的に面接を求めているわけでもありませんが、自分に寄せられる会話のいくつかに興味を持っている可能性があるからです。8月には、Piを開発したAIユニコーンのInflectionが、Piのパフォーマンスを向上させるためにMoonhub経由でLinkedInからTony Zavalaをリクルートしたが、それ以前はZavalaはInflectionとオープニングについてほとんど知らなかった。チャットボットのインタラクティブなアプローチは、雇用主により多くのフィルタリングディメンションを提供し、より関心のある候補者を見つけるのに役立ちます。 雇用主は、以前の求人掲示板で見られた限られた選択基準に制限されるのではなく、履歴書情報、職歴、学歴、紙のプレゼンテーション、およびGitHubに基づく対話を通じて候補者を継続的にスクリーニングできます。 ## **Moonhub** どうやってやるの? ** Nancy Xu氏によると、MoonhubのAIチャットボットは、LinkedIn、Upwork、GitHub、Google Scholar、Overflow、StackOverflow、Twitterなど、さまざまなWebサイトの10億以上の公開プロファイルでトレーニングされています。モデルに関しては、Moonhubは独自の社内大規模言語モデルと、OpenAI、Cohere、Anthropicによって開発されたモデルを使用しています。Moonhubの創業者であるNancy Xu氏によると、同社はCustom Retri Augmented Generation Frameworkと呼ばれる特許を申請しており、特定の分野の専門家からの採用知識などの追加情報を迅速に処理することで、Moonhubチャットボットの応答の品質を向上させ、汎用の大規模言語モデルよりも優れた性能を発揮できる技術です。同時に、Moonhubは、採用プロセス中にAIトレーニングプロセスに導入される可能性のあるバイアスを減らすために、トレーニングデータの多様性を高めることで、AI採用アシスタントをより公平にすることにも取り組んでいます。さらに、Moonhubは、雇用主と求職者のバランスをとるために、より良い仕事をする必要があります。 Moonhubに採用された候補者の中には、最終的なオンボーディングプロセス後の実際の職務は、コンタクトプロセス中にMoonhubが宣伝したものではないと考え、1年間の雇用で辞めてしまう人もいます。 雇用主と候補者のミスマッチは必ずしもMoonhubの理由ではありませんが、雇用主にサービスを提供する製品として、オンボーディングの成功だけが目標であるべきではなく、採用結果を経時的に追跡して製品をさらに最適化する方法は、依然として楽しみに最適化する価値があります。参考材料
AI+Recruitment|InflectionとAnthropicは、すでにこのAIネイティブ製品を使用して人材を活用しています
出典: Deep Reflection SenseAI
従来の採用方法は、誰かのLinkedInプロフィールで5〜10個のキーワードを探すことであり、それらのキーワードが存在しない場合、潜在的に適切な候補者は見過ごされます。 たとえば、ヘルスケア分野の企業で働くことに情熱を注いでいる人を見つけるのは、個人のプロファイルから「非構造化情報」と呼ばれるものの多くを識別することは不可能であるため、見つけることはできませんが、強力なセマンティック理解を持つ汎用モデルなら識別できます。 **8月、Inflectionは、Anthropic社やその他の非テクノロジー企業でも採用に利用されているMoonhubを通じて、Tony Zavala氏をPiのAI言語エキスパートとして見つけることに成功しました。 **
AIネイティブ 製品分析
ムーンハブ
1 製品:Moonhub
**2. 製品発売開始: 2023年1月
**3. 創設者:**ナンシー・シュー
Moonhubを設立する前は、スタンフォード大学でコンピューターサイエンスの博士号を取得し、スタンフォードAIラボで基礎モデルに取り組み、カスタマーサポートを含むさまざまなアプリケーション向けのAIエージェントを作成しました。
人材紹介会社を経営していた経験から、スタートアップ企業にとって短期間で質の高い人材を見つけることの難しさを知り、Moonhubを立ち上げるに至った。 Moonhubに加えて、彼女は自身のベンチャーキャピタル会社であるXu Venturesを持っています。
4. 製品紹介:
AIを活用した企業向け採用アシスタントで、雇用主はチャットボットと通信することで、採用ニーズを満たす候補者をすばやく見つけることができます。 ナンシー氏によると、Moonhubは企業が2〜3倍早く採用するのに役立ち、採用ごとに100時間以上節約できます。
5. 開発ストーリー:
2022年6月設立。
2023年2月、このプロダクトは稼働し、Khosla VenturesとGV、Time Ventures、Day One Ventures、Susan Wojcicki(YouTubeの元CEO)とMike Volpi(Index Venturesのゼネラルパートナー)が参加した440万ドルのシードラウンドの完了を発表しました。
今月、MoonhubはGoogle VenturesとKhosla Venturesが主導し、引き続き1,000万ドルを調達した。
Moonhubとは? **
Moonhubは、AIを活用した採用プラットフォームであり、現在、主に採用ニーズのあるBエンドの雇用主を対象としています。
雇用主は、企業情報や採用要件などのコンテキスト情報をMoonhubのAIチャットボットに提供することで、採用ニーズを満たす候補者を迅速に見つけることができ、自然言語コミュニケーションを通じてパーソナライズされた採用要件を増やし、採用範囲をさらに絞り込むことができます。
製品が稼働してから1年も経たないうちに、Moonhubの収益はすでに100万ドルを超えています。
Moonhubのメリットとは? **
Moonhubは、雇用主が採用プロセスのコストを削減し、効率を高めるのに役立ちます。
Moonhubの主な顧客は、スタートアップの採用を支援するアウトソーシングのスタートアップに取って代わろうとしているアーリーステージのスタートアップです。 Moonhubは、スタートアップ企業が採用から採用まで、プロフィールの調整、候補者の選別、雇用主に対する候補者の熱意/関心の維持、面接スケジュールの追跡など、採用プロセスのあらゆる側面を管理するのに役立ちます。 今のところ、このプロセスはMoonhubの従業員によって行われていますが、Nancy Xu氏によると、AIはまもなく面接以外の雇用主のためにすべてを行うようになるとのことです。
一方、Moonhubのモデルは、スタートアップがより多くの潜在的で優れた候補者にリーチするのに役立ちます。
Moonhubの採用ロジックは、求人に応募する意思のある候補者を雇用主とマッチングさせるのではなく、積極的に行動することであり、雇用主が気に入った候補者を見つけた場合、候補者はまだ雇用主について何も知らない可能性があり、Moonhubは候補者に連絡して興味を持ってもらう責任があり、このプロセスは依然としてMoonhubの従業員が行いますが、Nancy Xu氏によると、AIはまもなく面接以外のすべてを雇用主のために行います。 なぜなら、原則として、多くの優秀な候補者は積極的に就職活動をしているわけではなく、積極的に面接を求めているわけでもありませんが、自分に寄せられる会話のいくつかに興味を持っている可能性があるからです。
8月には、Piを開発したAIユニコーンのInflectionが、Piのパフォーマンスを向上させるためにMoonhub経由でLinkedInからTony Zavalaをリクルートしたが、それ以前はZavalaはInflectionとオープニングについてほとんど知らなかった。
チャットボットのインタラクティブなアプローチは、雇用主により多くのフィルタリングディメンションを提供し、より関心のある候補者を見つけるのに役立ちます。 雇用主は、以前の求人掲示板で見られた限られた選択基準に制限されるのではなく、履歴書情報、職歴、学歴、紙のプレゼンテーション、およびGitHubに基づく対話を通じて候補者を継続的にスクリーニングできます。
Moonhub どうやってやるの? **
Nancy Xu氏によると、MoonhubのAIチャットボットは、LinkedIn、Upwork、GitHub、Google Scholar、Overflow、StackOverflow、Twitterなど、さまざまなWebサイトの10億以上の公開プロファイルでトレーニングされています。
モデルに関しては、Moonhubは独自の社内大規模言語モデルと、OpenAI、Cohere、Anthropicによって開発されたモデルを使用しています。
Moonhubの創業者であるNancy Xu氏によると、同社はCustom Retri Augmented Generation Frameworkと呼ばれる特許を申請しており、特定の分野の専門家からの採用知識などの追加情報を迅速に処理することで、Moonhubチャットボットの応答の品質を向上させ、汎用の大規模言語モデルよりも優れた性能を発揮できる技術です。
同時に、Moonhubは、採用プロセス中にAIトレーニングプロセスに導入される可能性のあるバイアスを減らすために、トレーニングデータの多様性を高めることで、AI採用アシスタントをより公平にすることにも取り組んでいます。
さらに、Moonhubは、雇用主と求職者のバランスをとるために、より良い仕事をする必要があります。 Moonhubに採用された候補者の中には、最終的なオンボーディングプロセス後の実際の職務は、コンタクトプロセス中にMoonhubが宣伝したものではないと考え、1年間の雇用で辞めてしまう人もいます。 雇用主と候補者のミスマッチは必ずしもMoonhubの理由ではありませんが、雇用主にサービスを提供する製品として、オンボーディングの成功だけが目標であるべきではなく、採用結果を経時的に追跡して製品をさらに最適化する方法は、依然として楽しみに最適化する価値があります。
参考材料