AIスクリーニング

AIスクリーニングは、提案が採用判断に進む前に候補者を確認するのに役立ちます。スクリーニングが設定された求人では、候補者は最初にAI面接を完了します。雇用主ワークスペースで、構造化された回答、面接コンテキスト、比較シグナルを受け取れます。

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面接要件を設定する

求人ウィザードのステップ5でスクリーニングを設定します。AI面接要件は、面接担当者が各応募者に対して従う指示です。 適切なスクリーニング指示には通常、次の内容を含めます。

• 確認する資格情報またはドメイン経験。
• 候補者が把握しているべきツール、データタイプ、またはタスクタイプ。
• 稼働可能時間、タイムゾーン、または作業量に関する制約。
• 提案レビュー前に回答してほしい、ロール固有の質問。

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スクリーニングの深さを選択する

2つ目のスクリーニングステップで、期待する経験レベルを設定し、この求人で重要なスクリーニングシグナルを有効にします。 採用向けに設定された求人では、構造化面接抽出によって、LinkedInプロフィール、経験年数、稼働可能時間、カスタム回答などの項目を収集できます。これらの項目は、スクリーニングテーブルとCSVエクスポートに表示されます。

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候補者が行うこと

候補者がスクリーニング対象の求人に対して提案を開始した場合：

1. 候補者は、提案を送信する前にAI面接の質問に答えます。
2. 面接官は、設定された証拠を要求します。
3. 必須の回答は構造化された形式でキャプチャされます。
4. 面接が完了した後、候補者は提案を送信します。

面接では、履歴書やプロフィールのコンテキストを使用して不一致をフラグ付けできます。これらのシグナルはレビューに役立ちますが、採用の決定に取って代わるものではありません。

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回答の確認場所

スクリーニングの回答は、提案レビューとフォルダレベルのスクリーニングに表示されます。すべての提案を最初から読むのではなく、同じフィールドで応募者を比較するために使用します。 フォルダの場合、スクリーニングタブは関連する求人全体の候補者を集約します。クライアントキャンペーン、採用スプリント、または複数の類似した役割をまとめてレビューする際に使用します。

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スクリーニングデータの書き出し

フォルダでCSVエクスポートが利用可能な場合：

1. フォルダを開きます。
2. スクリーニングに移動します。
3. エクスポートに反映させたいフィルターを適用します。
4. CSVをエクスポートをクリックします。

エクスポートには、候補者ごとに1行、設定されたスクリーニングフィールドごとに1列が含まれます。