あなたの最良の採用候補はすでにここで働いています。 問題は誰もそれを知らないことです。
当プラットフォームは、すべての公開ポジションをまず社内の適格候補者と照合し、実際の異動データから個別化されたキャリアパスを作成し、組織内のすべての従業員を各事業体を横断して検索可能なタレントプールに変えます。
プラットフォーム概要
サイロを横断して見通す内部モビリティ・インテリジェンス
多くの組織はポジションの80%を外部採用で埋めていますが、その半分は社内で賄えます。当プラットフォームは全従業員の能力、キャリア軌道、異動準備度を組織全体でマッピングします。
- 社内タレントマーケットプレイス
- 6つの指標で各従業員を公開求人に対してスコア化します。自己応募しないが適格な候補者を可視化します。
- キャリアパス・ナビゲーション
- 各従業員に対して個別化されたキャリアルートをマップします。Ready Now、3ヶ月、12ヶ月のパスを具体的なスキルギャップと開発アクション付きで表示します。
- 事業体間マッチング
- 子会社の職務構造を正規化し、報酬レンジをマップ、法令遵守のチェックを行って関連事業体から移籍対応可能な候補者を抽出します。
- 昇進準備度アセスメント
- 次のレベルに求められるコンピテンシー要件に対して継続的に従業員を評価します。政治的な昇進判断に代わり、エビデンスに基づく準備度スコアを提供します。
- モビリティファネル分析
- 内部採用のコンバージョン率、ステージごとのボトルネック、マネージャーの関与度を外部採用パイプラインと同様の手法で測定します。
- シャドウロール検出
- レビューデータ、プロジェクト情報、スキル評価をNLPで解析し、職位以上の業務を実行している従業員を特定します。給与の公平性リスクを検出します。
よく使われるプロンプト（クリックして表示！）
Meg AI隠れた社内候補者 - プロダクトマネージャー
タレントマーケットプレイス
外部に出す前に、すべてのポジションを社内候補者に照合する
各求人を構造化された要件に分解し、全事業体の従業員インデックスを検索してランク付けされた候補リストを生成します。スキルマッチングは導入初日から機能します。MLのランキングは実際の成果で学習します。
キャリアインテリジェンス
すべての従業員にここから進める場所を示す
過去の異動パターン、スキルの重なり、需要シグナルからナビゲート可能なキャリアグラフを構築します。従業員には抽象的な枠組みではなく具体的な道筋を示し、マネージャーには意見ではなくエビデンスを提供します。
エンタープライズモビリティ
混乱なく人材を事業体間で移動させる
互換性のない職務設計を正規化し、報酬構造を調整し、複数の利害関係者が関与する異動ワークフローを調整します。持株会社にとっては、ヘッドカウントをレバレッジに変える機能です。
仕組み
オープンポジションから社内マッチまで
Megが隠れた社内候補者を発掘し、数か月ではなく数日で異動の経路を構築する方法。
インデックス化
社内タレントグラフを構築する
Megは各従業員のスキル、経験、パフォーマンスデータ、キャリア志向、成長軌道を検索可能なタレントグラフにマッピングします。HRISやパフォーマンスデータから継続的に更新されます。
インデックス化
社内タレントグラフを構築する
Megは各従業員のスキル、経験、パフォーマンスデータ、キャリア志向、成長軌道を検索可能なタレントグラフにマッピングします。HRISやパフォーマンスデータから継続的に更新されます。
マッチ
見えにくい社内候補者を可視化する
ポジションが空くと、Megは即座にマッチする社内従業員を特定します。応募しそうにない人も含まれます。適合スコアは隣接スキルを考慮し、単なる職位の一致だけで判断しません。
マッチ
見えにくい社内候補者を可視化する
ポジションが空くと、Megは即座にマッチする社内従業員を特定します。応募しそうにない人も含まれます。適合スコアは隣接スキルを考慮し、単なる職位の一致だけで判断しません。
通知
従業員に関連する機会を通知する
従業員はスキルや明示したキャリア志向に基づく個別化された役割推薦を受け取ります。誰も見ない社内求人ボードを人々が探すことに頼る必要はありません。
通知
従業員に関連する機会を通知する
従業員はスキルや明示したキャリア志向に基づく個別化された役割推薦を受け取ります。誰も見ない社内求人ボードを人々が探すことに頼る必要はありません。
パス
ここからそこへ至るためのステップを示す
各社内マッチに対してMegは移行プランを作成します：どのスキルを伸ばすか、どの経験を積むか、現実的なタイムラインはどうか。従業員は単なる求人表示ではなく道筋を見ます。
パス
ここからそこへ至るためのステップを示す
各社内マッチに対してMegは移行プランを作成します：どのスキルを伸ばすか、どの経験を積むか、現実的なタイムラインはどうか。従業員は単なる求人表示ではなく道筋を見ます。
移動
移籍をシームレスに実行する
マッチが確定すると、Megは送出側と受入側のマネージャー間で移行のタイムライン、バックフィル計画、ナレッジトランスファーチェックリストを調整します。
移動
移籍をシームレスに実行する
マッチが確定すると、Megは送出側と受入側のマネージャー間で移行のタイムライン、バックフィル計画、ナレッジトランスファーチェックリストを調整します。
学習
どの異動が成功するかを追跡する
すべての社内異動は30日、90日、365日のパフォーマンス結果で追跡されます。モデルはどのタイプの移行が成功するか、どれがより支援を必要とするかを学習します。
学習
どの異動が成功するかを追跡する
すべての社内異動は30日、90日、365日のパフォーマンス結果で追跡されます。モデルはどのタイプの移行が成功するか、どれがより支援を必要とするかを学習します。
よくある質問
技術的購買担当者が内部モビリティについて問うこと
内部モビリティ・インテリジェンスを評価するCHRO、TAリーダー、技術チームから最も多く寄せられる質問に対する直接的な回答です。
- マーケットプレイスは社内候補者を外部候補者とどのように比較してスコア化しますか？
- 両者は同じ6つの次元でスコア化されます。社内候補者はパフォーマンスデータ、プロジェクト履歴、文化的文脈といった追加のシグナルを持ちます。組織によっては12ヶ月の成功率で社内マッチが外部採用を通常15〜25%上回ることが見られます。
- 内部モビリティ・インテリジェンスが価値提供を開始するためにどのようなデータが必要ですか？
- 最低限必要なのは、HRISの従業員プロファイル、ATSの求人データ、スキル分類体系です。埋め込み類似度を用いたスキルベースのマッチングは導入初日から機能します。MLのランキングモデルは、12ヶ月の成果データを伴う100件以上の社内異動が蓄積された後に有効になり、通常は12〜18ヶ月の運用で到達します。
- 事業体間マッチングは異なる職位名や給与体系をどのように扱いますか？
- 当プラットフォームは、ルールベースのマッピングとNLPによる類似度検出で職務構造を正規化します。報酬のマッピングでは現在の給与を対象事業体のバンドと比較し、調整閾値は設定可能です。法務やビザのコンプライアンスチェックは、管轄の組み合わせごとに自動で実行されます。
- 従業員は自分のキャリアパスやモビリティの選択肢を閲覧できますか？
- はい。従業員はReady Now、Short-Term、Medium-Term、Aspirationalの各パスを特定のスキルギャップと開発アクション付きで表示するセルフサービスのキャリアマップにアクセスできます。マッチしたロールの通知も受け取ります。マネージャーの可視性は設定可能な権限で管理されます。
- マネージャーが人材を手放すことに消極的な場合、システムはどう対処しますか？
- ファネル分析は内部候補スレートに対するマネージャーの関与を追跡します：スクリーニングから面接への比率、サイクルタイム、辞退理由など。内部優先ウィンドウは文書化されたレビューを強制します。マネージャーのモビリティスコアは、蓄積傾向を経営層に可視化します。
- 内部充足率はどのくらいの速さで上昇しますか？
- ATSやHRISの統合から数週間で社内候補者のスレートが作成されます。組織は通常、内部充足率が15〜25%から12ヶ月以内に40〜55%に上昇するのを確認しています。早期の大きな成果は、単に見えなかった適格候補者が事業体間で可視化されることから生まれます。
あなたの労働力は既に最良のタレントパイプラインです
プラットフォームがどのように社内候補者を公開ポジションにマッチングし、キャリアパスをマップし、あらゆるモビリティ成果を次の意思決定を鋭くするデータに変えるかをご覧ください。