近年、採用活動においてAIを活用したスクリーニングや評価が急速に普及しています。

一方で、多くの経営者・人事責任者が直面しているのが、
「データ上は問題ないはずの人材が、なぜか現場で活躍しない」という現実です。

その背景には、AIや書類・面接だけでは見抜けない
“人の本質”ー行動の再現性、価値観、組織との相性等が存在するためです。

本セミナーでは、
「AIでは見抜けない“人の本質”とは何か？」という問いを起点に、採用ミスマッチが起きる構造と、　　　　　　　　　　　　その予防策として注目されている対話型リファレンスチェックの考え方と実践について解説します。

まず、リファレンスチェックの基本的な仕組みや目的を初心者にもわかりやすく整理した上で、
現在主流となっているWebアンケート型と対話型との違い、それぞれが得意・不得意とする　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　情報の性質を紐解いていきます。

また、実際に多数の対話型リファレンスチェックを手がけてきた当社の事例をもとに、
アンケートやAIでは拾いきれない“文脈”や“温度感”が、どのように採用判断の質を左右するのかを　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　具体的にお伝えします。

特に経営者・人事の方にとって重要なポイントは、　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　「集めた情報をどう意思決定に耐えうる形にするか」という視点です。

本セミナーでは、採用判断を誤らないための実践的な考え方とチェックポイントも解説します。

リファレンスチェックに初めて触れる方でも理解できる基礎から、AI時代だからこそ人が担うべき　　　　　　　　　　　　　　　　判断領域までを整理した内容となっています。

AIと人の判断を正しく使い分け、本質的に“採用ミスマッチ”を予防するための第一歩として、　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ぜひ本セミナーをご活用ください。