ALBACONNECT PROPRIETARY SOLUTION
imiQuery HR
どんな人材を迎え、どう育て、どこで力を活かすか。役割・スキル・経験をつなぎ、採用・育成・配置の判断を支える、人材の意思決定支援ソリューションです。
時代認識と構造転換
履歴書の単語検索を超え、「候補者のキャリア文脈」と「自社の活躍要件」を根拠付きで結びつける
従来の人材検索は職種コードやスキル単語の有無に依存するため、表現の異なる優秀層を取りこぼし、面接官によって見るポイントがブレる課題があります。
私たちのアプローチ
候補者のキャリア文脈と組織の期待役割が共鳴し
納得感ある選考と入社後活躍を生む採用基盤へ
ALBACONNECTの『imiQuery（人材領域）』は、求人票の奥にある業務の背景・期待役割と、候補者が歩んできた経験の文脈を意味レベルで構造化します。なぜその候補者が合うのかの仮説と、面談で確かめるべき論点をセットで提示し、人が納得感をもって選考・配置を決める採用基盤を実装します。
- 01 / Semantic Career & Role Graph
職務文脈・期待役割のセマンティック構造化
肩書きや単語の表面一致ではなく、扱った課題の規模・役割・成果の文脈を構造化します。 顧客企業の「求人票・現場ヒアリング・期待する役割定義（ポジションの募集背景と入社後に任せたい業務）」を起点に、「文脈検索による潜在的マッチ人材の発見（キーワード検索では埋もれていた親和性の高い候補者を即座に抽出）」までを一貫した仕組みとして実装します。
- 02 / Hypothesis & Priority Ranking
適合理由の明示と優先アプローチ順位付け
「どの経験が今回の募集背景に活きるか」を言語化し、優先して会うべき候補者を並べます。 顧客企業の「候補者レジュメ・タレントプール・応募履歴（多様な書式で記述された職務経歴と実績）」を起点に、「面接官の目線が揃った質の高い選考対話（確認論点が共有され、候補者の魅力引き上げと相互理解を促進）」までを一貫した仕組みとして実装します。
- 03 / Interview Dialogue Co-Pilot
面談で確認すべき論点・質問の自動設計
書類だけでは分からない点や擦り合わせるべき期待値を整理し、質の高い面談を支援します。 顧客企業の「面接評価基準・過去の採用/活躍の振り返り（自社で成果を出している人材の共通特性）」を起点に、「選考結果と活躍データからの基準アップデート（見送り理由や入社後の活躍を反映し、採用チームの知見を蓄積）」までを一貫した仕組みとして実装します。
独自基盤 × 業務フロー統合アーキテクチャ
顧客の保有資産と固有の知能基盤が、日々の業務フローで結びつく構造。
求人票・現場ヒアリング・期待する役割定義
ポジションの募集背景と入社後に任せたい業務
職務文脈・期待役割のセマンティック構造化
肩書きや単語の表面一致ではなく、扱った課題の規模・役割・成果の文脈を構造化します。
文脈検索による潜在的マッチ人材の発見
キーワード検索では埋もれていた親和性の高い候補者を即座に抽出
候補者レジュメ・タレントプール・応募履歴
多様な書式で記述された職務経歴と実績
適合理由の明示と優先アプローチ順位付け
「どの経験が今回の募集背景に活きるか」を言語化し、優先して会うべき候補者を並べます。
面接官の目線が揃った質の高い選考対話
確認論点が共有され、候補者の魅力引き上げと相互理解を促進
面接評価基準・過去の採用/活躍の振り返り
自社で成果を出している人材の共通特性
面談で確認すべき論点・質問の自動設計
書類だけでは分からない点や擦り合わせるべき期待値を整理し、質の高い面談を支援します。
選考結果と活躍データからの基準アップデート
見送り理由や入社後の活躍を反映し、採用チームの知見を蓄積
人事・現場の評価コメントと選考結果が蓄積されるほど、自社にフィットする人材像の解像度と推薦精度が向上します。
実際に表示される情報
入力と出力の例（サンプル）
自然言語での検索入力
事業拡大に必要な役割とスキルを整理し、人が育つ機会を考えたい。
営業判断に必要な出力情報
- 役割と必要スキルの整理
- 面談で確かめる経験・希望の論点
- 学習・実務経験の機会を検討する材料
説明用のサンプルです。実在の顧客データや成果数値ではありません。
提供できること
人と事業の可能性を、つなぐ判断に。
求める役割と、一人ひとりのスキル・経験・希望をつなぎ、採用・育成・配置の検討に必要な判断材料を整えるソリューションです。情報の出どころと更新状況を確かめながら、人が本人との対話を通じて判断できる仕組みを、対象業務に合わせて設計します。
採用の判断材料をそろえる
求人要件と応募情報を整理し、面談で確かめる論点を担当者が共有できる形にします。情報の利用範囲と確認方法を含めて設計します。
成長の機会を見つける
事業が求めるスキルと、本人の経験・関心・学習履歴をつなぎ、学びや実務経験の機会を検討する材料にします。
権限と人の判断の設計
閲覧権限、利用目的、情報の保持範囲と、選考・評価を人が行うための確認手順を整理します。
対象業務、扱う情報、接続先に合わせて提供範囲と導入条件を定めます。標準機能・提供形態・導入時期は要件に応じて確認します。採用可否・評価・配置の最終判断は、人が行います。
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事業成長につながる、AI・システム活用をご支援します。
「何を作るべきか」という構想整理から、設計・開発・運用まで。事業・業務・データを踏まえた実践的な支援を行います。