カルチュラル・フィットという、より主観的な評価次元に対して、ランウェイは以下の方法で客観的な定量化を実現している：
- 文化的キーワードの注入：ジョブ設定セクションに3～5個のカルチャータグ（例：「フラットマネジメント」、「結果重視」）を入力すると、AIが候補者の履歴書をスキャンして対応する特徴を探します。例えば、学生自治会の経験では「部門横断的な共同プロジェクトを主導した」などの表現を識別します。学生自治会の経験では「プロジェクトリーダー
- 行動パターン分析：自然言語処理によるプロジェクト説明文の行動動詞の解析。例えば、"lead "や "innovate "といった言葉を頻繁に使う候補者は、起業家的な環境に適しているかもしれない。
- シナリオ・シミュレーションの採点：候補者が履歴書に詳細を追加する際に回答するよう求められる、カルチャー・マッチングのケース質問（「リソースが限られているときに、タスクの衝突をどのように処理するか」など）を自動的に生成する。
ベストプラクティス：スタートアップ企業は、まず既存のチームメンバーの履歴書を用いてリバーステストを実施し、アセスメントモデルの感度を校正し、新人のカルチュラルフィット閾値が適切に設定されていることを確認することを推奨します。
この答えは記事から得たものである。ランウェイ：候補者をインテリジェントに選別し、ランク付けする採用ツールについて
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