top of page

Generatived(Beta)|生成AIの最新ニュースとトレンドを提供

logo.png

グローバル・ブレインVARIETAS出資

Generatived

25/3/12 4:30

グローバル・ブレイン(東京都渋谷区)は、「グローバル・ブレイン9号ファンド」を通じて、対話型AI面接『AI面接官』を提供するVARIETAS(東京都世田谷区)への出資を発表した。大手企業の採用プロセスにおける課題解決を目指すVARIETASの取り組みに共感し、共同リードインベスターとして支援する。

採用市場では、多くの候補者が書類選考で落ち、自己アピールの機会を失っている。VARIETASの『AI面接官』は、候補者が自身の言葉で評価される機会を提供し、企業は面接データを分析して見過ごされがちな能力を発見できるようになる。

また、人事担当者は「潜在能力」の見極めや多様な採用要件への対応に苦労している。『AI面接官』は、面接官の主観に依存しない公正な評価を可能にし、採用の精度を向上させる。

グローバル・ブレインはVARIETASの製品と経営チームを高く評価し、出資を決定。今後もVARIETASの成長を積極的に支援していく方針だ。

この記事を共有:

最新のニュース
Google.org がサンダンス AI 映画制作イニシアチブに資金提供

Google.org がサンダンス AI 映画制作イニシアチブに資金提供

26/1/22 0:00

Google.orgは、映画制作の未来への大規模な投資として、サンダンス・インスティテュートに200万ドルを提供することを発表しました。

Microsoft for Startups が AI ヘルスケアイノベーションを支援

Microsoft for Startups が AI ヘルスケアイノベーションを支援

26/1/22 0:00

変化の激しいヘルスケア分野では、AIスタートアップ企業と既存の医療機関が協力し、臨床ケア、研究、そして集団健康管理において具体的なメリットをもたらす革新的なソリューションを生み出しています。

マイクロソフト、UN80イニシアチブの�目標への支援を発表

マイクロソフト、UN80イニシアチブの目標への支援を発表

26/1/22 0:00

国連General Assemblyの初開催から80年が経ち、国連は新たな活動環境に適応し、変化する課題と限られた資源に直面する中で、機敏性と効率性の向上を目指しています。

アルゴ��ス、強化を通じてAIエージェントの信頼性を向上

アルゴス、強化を通じてAIエージェントの信頼性を向上

26/1/22 0:00

AIシステムは画像認識、言語生成、タスク実行において大きな進歩を遂げてきましたが、予測不能な誤りを犯すことが多く、安全性と信頼性に懸念が生じています。

Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.

この記事を共有:

この記事を共有:

Generatived AI Logo

Generatived は、Generative AIに特化した情報やトレンドをお届けするサービスです。大きく変わりゆく世界の情報を全力でお届けします。

  • Facebook
  • X

フォローをお願いします

言語

最新のニュース
Google.org がサンダンス AI 映画制作イニシアチブに資金提供

Google.org がサンダンス AI 映画制作イニシアチブに資金提供

26/1/22 0:00

Google.orgは、映画制作の未来への大規模な投資として、サンダンス・インスティテュートに200万ドルを提供することを発表しました。

Microsoft for Startups が AI ヘルスケアイノベーションを支援

Microsoft for Startups が AI ヘルスケアイノベーションを支援

26/1/22 0:00

変化の激しいヘルスケア分野では、AIスタートアップ企業と既存の医療機関が協力し、臨床ケア、研究、そして集団健康管理において具体的なメリットをもたらす革新的なソリューションを生み出しています。

マイクロソフト、UN80イニシアチブの目標への支援を発表

マイクロソフト、UN80イニシアチブの目標への支援を発表

26/1/22 0:00

国連General Assemblyの初開催から80年が経ち、国連は新たな活動環境に適応し、変化する課題と限られた資源に直面する中で、機敏性と効率性の向上を目指しています。

アルゴス、強化を通じてAIエージェントの信頼性を向上

アルゴス、強化を通じてAIエージェントの信頼性を向上

26/1/22 0:00

AIシステムは画像認識、言語生成、タスク実行において大きな進歩を遂げてきましたが、予測不能な誤りを犯すことが多く、安全性と信頼性に懸念が生じています。

bottom of page