人材を募集している企業の、募集ポジションに必要なスキル、行動様式を定義し、ハイパーフォーマーが実際にどのように行動するのかをベースにした、ケーススタディ(課題)を作成する。(例:リサーチャーの場合、XX業界の動向をレポートするといった課題が出題され、その取り組み方を測定される。)
求職者はそのケーススタディ(課題)に取り組む(Authessが提供するWebサイト上で)。課題への取り組みは全てログに残る。どういった作業にどの程度の時間を要しているのか、どういった順番で行動しているのかが定義されたハイパフォーマーと比較され、その人の行動は近いものなのかといったことが測定される。
企業は、いわゆるペーパーテストの成績ではなく、より具体的な業務に近い内容を元に、求職者の評価を行うことが出来る。求職者のケーススタディ(課題)への取り組み方を見ることで精度の高い採用が出来るようになる。マシン・ラーニングとビッグデータ分析技術が用いられ、多くの受験者がケーススタディ(課題)に取り組むほどデータの精度が上がっていき、より良い人材を判定しやすくなっていくようになる。
一方で求職者や教育機関は、そのポジションで仕事を得るためには、どういったスキルが必要で、どのような行動様式が評価されるのかが明確になるため、自身のスキルアップや教育方針が明確になるメリットがある。
実務で必要になるスキルと、大学で学ぶものに差があることを実感していた。既存のテストでは知識を測るのは容易だが、仕事での能力を測定するには十分ではない。その人のパフォーマンスをベースにして評価を行うことができ、より現実的に能力を測定出来るものが必要だと考えていた。
edXのようなMOOCsも知識の伝達はできても、その人のパフォーマンスを伸ばすことにフォーカスできているわけではない。Authessでは、そういった問題点を解決し、求められる能力と学習する内容のギャップをなくしていきたいと考えている。
Authessは教育機関で教えられる内容と、実務で必要とされるギャップを埋めるため、採用を行う企業、人材を育成する教育機関、教育に関するコンテンツを提供するパブリッシャーにサービスを提供していくという。
人材を募集する側と育成に関わる側双方からのアプローチを行い、スキルギャップを埋めることを目指す。
Edulabグループは他にも、下記のような海外で教育関連サービスを提供する企業への出資を行っている。