AIでダイバーシティ目標の達成状況を確認する方法

はい。AIが現在の応募者データと、設定された属性やセクター別の目標値を比較します。目標を達成できている箇所、および不足している箇所を正確に特定できます。

1. 01

   応募データの取り込み

   AIが記録から最新の応募詳細や属性情報を取得します。

   evaluate_diversity_alignment
2. 02

   目標値との比較

   現在の構成比と、設定されたベンチマークとの比較を実行します。

   evaluate_diversity_alignment
3. 03

   枠数の計算

   目標数に到達するために、残りの枠数が十分であるかを検証します。

   evaluate_diversity_alignment
4. 04

   乖離のフラグ立て

   現在の応募者層において、どのセクターやグループが不足しているかを特定します。

   evaluate_diversity_alignment

Accelerator Analytics Engine Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_wYJDajtH9GeGtCIGxFdOc9FdE4efRvKvU1vJXL8U/mcpコピー

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
3. 3Click Add and start a new chat — Accelerator Analytics Engine capabilities are ready to use.

設定 · claude_desktop_config.jsonコピー

{
  "mcpServers": {
    "accelerator-acceptance-analytics-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_wYJDajtH9GeGtCIGxFdOc9FdE4efRvKvU1vJXL8U/mcp"
    }
  }
}

• Claude
• ChatGPT
• Cursor
• VS Code
• Windsurf
• Claude Code
• JetBrains
• Cline

ワンクリックでデータソースを連携できます。認証情報は暗号化されるため安全です。連携後はすぐに応募者データに関する質問が可能です。

• 01

  AIが応募者データを書き換えることはありますか？

  いいえ。AIは整合性チェックのためにデータを読み取るだけです。元のデータを編集、削除、変更することはありません。

• 02

  AIが自動的に新しい応募者を勧誘してくれるのですか？

  いいえ。AIは応募者層の不足を特定しますが、実際の勧誘や採用活動はご自身で行っていただく必要があります。

• 03

  目標となるデータが不足している場合はどうなりますか？

  必要な属性のベンチマークデータが提供されていない場合、AIは比較を完了できない旨を回答します。

• 04

  異なるアクセラレーターのコホートにも利用できますか？

  はい。各コホートに対応する特定のデータソースをAIに指定すれば利用可能です。

• 05

  既存のスプレッドシートでも動作しますか？

  はい。MCPを連携すれば、AIは接続されたシートのデータを読み取ることができます。

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