概要
https://zenn.dev/peoplex_blog/articles/2507-technology-supporting-ai-interview
詳細内容
## AI面接を支える技術：生成AIとRAGの活用事例
https://zenn.dev/peoplex_blog/articles/2507-technology-supporting-ai-interview
PeopleX社は、採用プロセスの効率化と面接バイアス低減のため、生成AIとRAGを活用したAI面接システムを開発しました。
**Content Type**: Use Case / Case Study
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 90/100 | **Annex Potential**: 86/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[Generative AI Application, RAG, AI Interview Systems, Azure OpenAI Service, System Architecture]]
人事領域におけるAI活用は、Webアプリケーション開発者にとっても注目の的です。本記事は、PeopleX社が生成AIとRAG（Retrieval Augmented Generation）を駆使し、採用プロセスの効率化と面接バイアス低減を目指したAI面接システムを構築した事例を紹介しています。彼らは、Azure OpenAI Serviceを基盤に、Azure AI SearchをRAGの検索部分に利用し、履歴書データに基づいた一貫性のある質問と評価を実現。これは、LLMが陥りやすいハルシネーション（幻覚）問題に対し、外部データソースを参照させることで回答の精度と信頼性を高める実践的なアプローチとして、非常に示唆に富みます。
Webアプリケーションエンジニアとして注目すべきは、単なるAI導入に留まらず、具体的なシステムアーキテクチャと実装上の課題解決にまで踏み込んでいる点です。FastAPIとAzure Functionsを用いたバックエンド、Cosmos DBでのデータ管理、そしてフロントエンドの連携まで、生成AIをプロダクトに組み込む際の現実的な選択肢と注意点が示されています。特に、データ品質がAI応答の質を左右すること、そしてAIの限界を認識し、人間による最終判断との「ハイブリッド面接」の重要性を説いている点は、生成AIをビジネス活用する上で不可欠な視点を提供します。この事例は、単にAIツールを使うだけでなく、いかに既存システムと連携させ、信頼性と実用性を担保するかという、開発者が直面するであろう課題への具体的な回答を示しています。