AI メンターマッチング

スキルではなく
価値観でつながる
メンタリング

Attunedは一人ひとりのモチベーターを科学的に分析し、 最も相性の高いメンターとメンティーを自動でマッチング。 本当の対話が生まれるペアをデータで実現します。

メンター プロフィール
👩‍💼
田中 恵子
営業部長 · 15年目
成長・学習
90
影響・貢献
85
自律性
80
承認・評価
60
安定・安心
45
👩‍💼
田中 恵子
メンター
🤝
👨‍💻
山田 翔太
メンティー
92% 適合度
モチベーター共鳴スコア
成長志向
共鳴 高
自律性
共鳴 高
影響・貢献
共鳴 中
協調性
共鳴 高
初回セッションガイド
キャリアビジョンの共有 お互いの「なぜ働くか」を言語化するワーク(15分)
成長目標の設定 3ヶ月・1年後の具体的なゴールを決める(20分)
コミュニケーションスタイル確認 フィードバックの受け取り方の違いを把握(10分)
次回セッションの日程調整 2週間ごとの定例化を推奨(5分)
3.2×
従来のスキルマッチングと比べ
メンタリング継続率が向上
87%
メンティーが「成長を実感」と
回答(導入企業平均)
40%
メンタリング参加者の
離職率低下(1年後比較)

なぜ既存のメンタリングは
機能しないのか

多くの企業がメンタリングプログラムを導入しているにもかかわらず、 成果が出ないのには明確な理由があります。

📋

スキル・役職だけでマッチング

「同じ職種の先輩」という基準では、深い信頼関係は生まれません。表面的な対話で終わってしまいます。

🎲

担当者の勘と経験に依存

HRや管理職の主観でペアを決める属人的なプロセスは、一貫性がなく、スケールできません。

📉

効果測定ができない

「やってみたが効果がわからない」状態が続き、プログラム廃止や形骸化につながります。

4ステップで最適ペアを自動提案

科学的なアセスメントからAIマッチングまで、すべて自動で完結。 HRの工数を最小限に抑えます。

📝 1

モチベーターアセスメント

メンター・メンティー双方が15分のオンラインアセスメントに回答。何が自分を動かすのかを可視化します。

🧠 2

AIが相性を分析

Attunedの独自アルゴリズムが14のモチベーター次元で両者の適合度をスコアリング。

🤝 3

ペア候補を提案

適合度の高い順に複数のペア候補を提示。最終決定はHRや本人が行うハイブリッドモデル。

📊 4

継続的な効果測定

定期サーベイでメンタリングの進捗を追跡。データに基づいてプログラムを継続改善します。

👩‍💼
田中 恵子(メンター)
営業部長 · 15年目
成長・学習
90
影響・貢献
85
自律性
80
承認・評価
60
安定・安心
45
👨‍💻
山田 翔太(メンティー)
エンジニア · 3年目
成長・学習
95
影響・貢献
75
自律性
88
承認・評価
70
安定・安心
50
92%
モチベーター適合度
成長志向・自律性の高い共鳴が検出されました

14のモチベーター軸で
深層の相性を測定

Attunedのアセスメントは、心理学的に検証された14のモチベーター次元を測定します。「なぜ働くのか」という根本的な動機が近いペアほど、深い信頼関係と継続的なエンゲージメントが生まれます。

スキルマッチングとの根本的な違い

職歴や役職ではなく「何が自分を動かすか」という本質的な動機を基準にします。

バイアスのないデータドリブンな判断

人事担当者の主観ではなく、統計モデルがペアの相性を定量的にスコアリングします。

継続的な関係性のモニタリング

マッチング後も定期サーベイで関係の健全性を追跡。問題の早期発見が可能です。

プログラム全体を
データで設計・運営

🎯

AIペア自動提案

組織全体のアセスメントデータを分析し、最適なペアを自動でリストアップ。数百人規模でも瞬時に提案可能です。

全社一括マッチング 複数候補提示 スコア可視化
📈

進捗・効果ダッシュボード

各ペアのセッション頻度、エンゲージメント変化、メンティーの成長指標をリアルタイムで把握。ROIを定量的に証明できます。

リアルタイム追跡 ROI計算 経営報告用レポート
💬

セッションガイド生成

ペアのモチベーター特性に合わせた会話トピック・問いかけのガイドを自動生成。メンターが何を話せばいいか迷いません。

カスタム質問リスト 目標設定支援 振り返りテンプレート
🔗

既存システム連携

HRISやSlack、Google Workspaceなど既存ツールとシームレスに統合。追加の管理工数なしで導入できます。

HRIS連携 Slack通知 SSO対応

価値観でつながる
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あなたの組織のメンタリングを変えるかをご覧ください。