人材業における求人提案業務の効率化を目的として、候補者ごとに最適な求人を自動推薦するAI求人マッチングシステムを構築しました。

定量条件による絞り込みとLLMによる相性評価を組み合わせることで、求人選定時間の大幅短縮と、提案品質の平準化を実現しました。

背景

・ 大量の求人情報の中から、候補者に最適な求人を選定する作業にコンサルタント1人あたり多くの時間を要していた
・ 求人提案が担当者の経験や勘に依存しており、推薦品質にばらつきがあった
・ ミスマッチによる早期離職が発生し、提案精度の向上が課題となっていた
・ 求人数の増加に対してコンサルタントの人数が追いつかず、対応キャパシティに限界が見えていた

取り組み

・ 候補者のプロフィール情報をもとに、定量・定性の両面から求人をマッチングするAIシステムを構築
・ まず職種・地域・年収などの条件で求人を絞り込み、候補者に合う求人候補を抽出
・ その後、候補者情報と求人情報の相性をLLMでスコアリングし、定性的な観点も含めて評価
・ スコア上位10件の求人を自動推薦する仕組みを実装
・ ベテランの経験に依存していた求人提案業務を標準化し、若手でも一定品質で提案できる環境を整備

運用体制

・ コンサルタント1名、エンジニア1名の体制で推進
・ 約3ヶ月で構築・導入を実施
・ 業務整理、マッチングロジック設計、システム実装、運用定着までを一貫して支援
・ 現場で実際に使いやすい推薦フローとなるよう、実務導線を踏まえて設計を行った

導入効果

・求人選定時間を1候補者あたり約60分から約10分へ短縮
・推薦求人への応募率が約30%向上
・ベテランと若手のマッチング品質の差を縮小
・提案業務の標準化により、対応件数拡大に向けた運用基盤を整備

プロジェクト概要