候補者からも求人からもAIで相手を探せるマッチング機能を、自社CRMに段階的に追加
エイジレス様では、どの候補者にどの求人を紹介するかを、キャリアアドバイザーが手作業で探して判断していました。当社は同社のCRMに、候補者と求人のどちらからでもAIが相手を探して評価する機能を加えました。過去の実データで答え合わせをしてから、段階的に本番に出しています。
プロジェクト概要
| 業種 |
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|---|---|
| 対象業務 |
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| 提供形態 | 既存CRMへのAI機能追加 |
| 主な技術 | 生成AI、全文検索・ベクトル検索 |
困っていたこと
エイジレス様は、自社で開発したCRMで候補者と求人を管理しています。ただ、どの候補者にどの求人を紹介するかは、キャリアアドバイザーがCRMから手作業で探し、経験をもとに決めていました。担当者によって判断が分かれやすく、組み合わせが多いぶん、合う相手を見落とすこともありました。
作ったもの
同社の開発チームが作る画面の裏側で動く、検索とAIの仕組みを作りました。
- 候補者から合う求人を、求人から合う候補者を探すAIマッチング
- AIが最初の値を入れた条件で、年収や勤務地などが明らかに合わない相手を先に除く絞り込み
- スキル、キャリアの志向、勤務条件などをAIが観点ごとに採点し、スキルを最も重く見て並べる順位付け
- 必須の要件と歓迎する要件をどれだけ満たすかを、◎・◯・△・×で並べて比べられる表示
- 「フル出社、Java」のような断片的な言葉でも、候補者や求人の一覧から探せる検索
- CRMで情報が更新されると、検索用のデータにも自動で反映される仕組み
段階的に広げた
条件での絞り込みでは、情報が欠けている項目を使わないことにしました。登録の抜けがあるだけで、合うかもしれない相手が候補から消えないようにするためです。
本番に出す前には、過去に成約や面談につながった実際の組み合わせで答え合わせをしました。アドバイザーが選んで結果が出た相手を、AIも選べるかを先に確かめるためです。
結果
アドバイザーが手作業で探していた組み合わせを、CRMの中でAIが探して順位を付けて示します。候補者から求人を探す向きから始め、求人から候補者を探す向きと、もう一つの事業部にも同じ仕組みを広げました。
分かったこと
人が選んで結果が出た組み合わせと照らし合わせると、AIの評価だけでなく、その手前にあるデータの食い違いも見えてきます。
今回の答え合わせでは、条件の段階で相手を落としている例が見つかりました。勤務地の登録項目と自由記述の食い違いや、希望年収と求人の年収の幅のずれが原因です。エイジレス様のオフィスに出向いて一緒に直してから、本番に出しています。
同じ課題をお持ちの方へ
多くの候補から、条件と中身の両方を見て相手を選ぶ業務なら、人材紹介に限らずAIで探す範囲を広げられます。まずは過去の実績のデータで、AIの選び方と人の判断を比べるところから始められます。
