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新卒採?を、まっとうに。
ー?接者への通信簿ー
ディップ株式会社?dip AI.Lab
おおくぼ?けいご
@kubochi_ukyo?
2017/12/16
Tokyo.R #66
LTパート

データの利活?を軸に、遊んで働いてます。分析
もしますが、企画屋?エセコンサル要素が強め
??
紹介
?久保?慧悟（おおくぼ?けいご）
ディップ株式会社
次世代事業準備室?dip AI.Lab
2016年4?新卒?社
主な担当業務
??事領域でのデータ利活?推進
?営業?援領域でのデータ利活?推進
?AIメディアの編集業務
?ユーザー調査設計?分析?など

ディップの新卒採?では、営業コース（300名程
度）と商品開発コース（15名程度）を別々に採?
背景

商品開発コースでは、
?事ではなく現場の社員が選考を実施中。
背景
1次選考
ワークサンプル
1次?接
希望部?の
課?
2次?接
希望部?の
部?
最終?接
CIO
おおまかな選考フロー

?事のプロではなく、評価はばらつきがち。課題
なんかいいね！
A評価！！
不合格ジャッジ

そこで、ばらつきを補整する仕組みを作り運?さ
せたものの(tokyo.R#63で発表)???
課題
なんかいいね！
A評価！！
B評価

ばらつきを補整する仕組みを作ったものの今でも
?接者に評価の影響が?きい様?
観察
様々な評価項目たち
library(randomForest)
model = randomForest(ジャッジ ~ ., data = data)
importance(model)
?接者
各評価項目と面接者がジャッジに与える影響の参考値
（MeanDecreaseGini)

採??数も少ないため「とりのがし」を避けたい。
評価基準補整に加え、?接者へのフィードバック
が?事？
課題
そもそも
ちゃんとしないといけないのは
評価する?接者の?なはず

?接者側への「通信簿」を作成。各評価項?A?F
について、?接者個?の評価値平均（?）と全体
の評価値平均（?）を可視化
取組
?接者A：新垣さん（仮名） ?接者B：星野さん（仮名）
選考の評価項?(A?F)における?接者個?と全体の評価平均値
*レーダーチャートは
fmsbパッケージで作成

?接者側への「通信簿」を作成。各評価項?A?F
について、?接者個?の評価値平均（?）と全体
の評価値平均（?）を可視化
取組
?接者ごとに、どの評価を?く、
どの評価を?くつけがちかを意識できるように！
?接者A：新垣さん（仮名） ?接者B：星野さん（仮名）

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