半導体製造装置を顧客の生産ラインに導入する、アプリケーションエンジニアを採用するとします。試運転の結果が安定しないとき、自分で原因を切り分けることまで求められるのか。それとも、決められた手順で調整を行い、異常があれば専門の担当者に引き継ぐのか。どちらも求人票には「装置の導入を担当」と書かれているかもしれません。
まず、仕事で扱う技術を理解する
採用担当者は、装置の設置や調整、プロセス検証でそれぞれ何を確かめるのかを理解したうえで、現場の責任者に、どこが難しく、どこまでを本人に任せるのかを確認する必要があります。それがわかると、必須の経験と、別の職種でも身につけられる能力を見分けやすくなります。
こうした知識は、業界や装置、市場によって変わります。同じ種類の装置でも、国が変われば現地チームと本社の分担が異なることがあります。ある企業ではアプリケーションエンジニアがプロセス検証を担当し、別の企業ではフィールドエンジニアがその仕事を担います。技術的な課題がわかって初めて、どの企業のどのチームを調べるべきかが見えてきます。
次に、候補者が実際に担った仕事を知る
勤務先の名前は、候補者の経験を調べる手がかりになります。チームが扱っていた装置や、支援していた顧客がわかれば、仕事の背景が見えてきます。そのうえで確かめたいのは、候補者本人が何を担当したかです。
職務経歴書に「装置導入に携わった」と書いた候補者が二人いたとします。一人は有名な装置メーカーで決められた手順に沿って現地調整を行い、もう一人は聞き慣れないサプライヤーで、試運転時の異常を自ら調べ、その後の検証まで担当しました。顧客先で自力で問題に対処できる人を採用するなら、後者には話を聞いてみたい具体的な経験があります。最初の面談では、原因をどう絞り込み、どの判断を自分で下したかを聞けます。
MiraDay は、採用担当者がこうした調査を進めるためのツールを開発しています。求人データで企業ごとの職務要件を比較し、企業データで事業やチームの背景を確認します。人材データからは、候補者がその環境でどんな仕事をしてきたかを調べられます。
F2D は、これらの情報源を横断して検索します。そこで使う MRE は、検索時の推論を支えるために私たちが開発した埋め込みモデルです。たとえば、求人要件に「装置導入時のプロセスの問題に自力で対処できること」とあっても、候補者の職務経歴書には、試運転で起きた異常や、原因の切り分けと検証の手順だけが書かれているかもしれません。MRE は、その具体的な経験と求人要件のつながりを見つけるのに役立ちます。
F2D の一部である Agentic Search は、検索で得た情報を次の検索に使います。ある企業でフィールドエンジニアがプロセス検証を担当しているとわかれば、そのチームの職種や担当範囲を調べ、検索条件を見直せます。採用担当者は調べた情報をもとに、現場の責任者と必要な技術経験を確認し、最初の面談で何を聞くかを決められます。