グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた内定者の社内人脈シミュレーション

グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた内定者の社内人脈シミュレーションとは

グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた内定者の社内人脈シミュレーションとは、GNNというAI技術を活用し、内定者が入社後にどのような社員と関係を築きやすいかを予測・可視化する手法です。具体的には、既存社員間のコミュニケーションデータや組織構造をグラフデータとしてGNNで分析し、内定者の属性や配属先を考慮して、最適な人脈形成パターンやキーパーソンを推定します。これにより、内定者が孤立することなく、早期に組織に馴染み、エンゲージメントを育む支援が可能となります。これは、親トピックである「内定辞退の防止策」において、内定者のエンゲージメント向上と定着率改善に貢献する重要なアプローチの一つとして位置づけられます。

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