候補者リストを依頼する前に要件を定める
必須要件と希望条件を分け、スキル、経験、所在地、確認可能な制約を示します。アシスタントにアクセス可能なHiceのデータを検索させ、各候補者の根拠と不足情報を示すよう求めます。公開プロフィールだけで稼働可能とは判断しません。
コネクター検索やモデル分析とHice内蔵マッチングは自動的に同じ機能にはなりません。操作一覧を確認し、添付資料や意味検索を使えなければアプリの対応手順を使います。モデルが受け取っていない内容を読めると期待しないでください。
根拠と未確認事項で候補者を比較する
要件、プロフィール上の根拠、確認事項を表にします。点数だけでなく各提案の理由を求め、「この3人を案件に照らして比較し、違いを確かめる質問を準備してください」と依頼できます。
事実と解釈を分けます。Java経験には証拠があり得ますが、「最も良いチームメンバーになる」には別の根拠が必要です。リストは担当者への提案で、自動採用の決定ではありません。顧客に共有する前に情報を確認します。
採用案件の進捗をまとめる
採用状況を報告するときは、案件と期間を指定します。関連候補者、完了した段階、未完了の活動、不足情報を求めます。社内チーム向けか顧客向けかも指定してください。必要な詳しさが異なる場合があります。
件数は同じ対象レコードで照合します。保存済みプロフィールは、連絡済みの人や実施済み面接と同じではありません。アクセスできるデータからChatGPTやClaudeに文章を下書きさせ、共有前に名前と状況を確認します。
会話はデータベースの代わりにはならない
チャットは整理に役立ちますが、それだけでレコード、関係、権限を共有する仕組みにはなりません。候補者一覧を貼るとAIはそのコピーを扱い、業務ソフト側の後の変更は自動で受け取りません。
Hiceに接続すると、AIはコネクターの操作でアクセス可能な情報を読みます。本人情報と関係はデータベースに残し、チャットを閲覧・分析・提案に使います。拡張機能で保存した直後は再取得を依頼してください。以前の回答は自動更新されません。
次の採用案件でデータを再利用する
新しい人を探す前に保存済みプロフィールを確認します。要件を明確にし、情報の最新性を確かめます。以前見送った人が別の依頼に合う場合もあります。過去の判断理由は残しても、永久的な評価にはしません。
保存件数、情報が揃ったレコード数、連絡人数、実際に評価した人数まで測ります。件数だけでは価値を示せません。Hiceに接続したAIはアクセス可能なデータを読む助けになりますが、不足情報には確認や本人との会話が必要です。