LLMを活用したES（エントリーシート）の構造化データ抽出と自動評価

LLMを活用したES（エントリーシート）の構造化データ抽出と自動評価とは

LLMを活用したES（エントリーシート）の構造化データ抽出と自動評価とは、採用選考プロセスにおいて、応募者が提出するエントリーシート（ES）の内容を大規模言語モデル（LLM）を用いて解析し、特定の情報（スキル、経験、志望動機など）を構造化されたデータとして抽出し、さらにそのデータを基に自動で評価を行う技術です。この技術は、親トピックである「ES自動スクリーニング」の中核をなすものであり、採用担当者のスクリーニング作業を大幅に効率化し、評価の客観性と一貫性を向上させることを目指します。ESの自由記述形式のテキストから、定量的・定性的な評価に必要な情報を正確かつ迅速に抽出し、事前に設定された評価基準に照らして合否判定や優先順位付けを支援します。

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