人材業界で進むai開発や導入にはどのような動きがあるのでしょうか？
ここでは、実際に人材関連企業で導入されているaiの成功事例を取り上げて紹介しています。
エンジニアやプログラマーなどのIT人材派遣において、派遣先企業と派遣スタッフのマッチング業務をキャリアコーディネーターが対応。社内旗艦システムで経験や希望などのマッチング必要項目など照合し、コーディネーターの経験から求人情報を提供しています。
求職者にあった求人を探すのに工数と時間がかかりすぎることから、これらの作業を実行できるカスタムAIを開発。過去10年分の求人情報やエンジニアの志向性など様々なデータから学習。条件一致だけでなく、重要な条件を取捨選択して提示することや成約確立の予測も可能にしました。結果、キャリアコーディネーターの業務負担が低減し、求職者にもより多くの選択肢を提示できるようになりました。
| 対応内容 | 需要予測・マッチング |
|---|---|
| 開発企業 | 株式会社 Laboro.AI |
「Sky Scraper Project」として、WEBの求人サイトから求人情報を収集し、有効で効率的に求人情報を活用するためのビッグデータの構築システム開発や、データベースを活用したアプリケーション開発を実行。求人広告代理店向けの営業支援アプリを開発しリリースし、求人ビッグデータのAI解析に取り組んでいます。
プログラム制作では、求人データのCSVデータを目視で確認し、ルールに情報を当てはめて正しく情報を抽出。かき集めたデータを構造化して、抽出精度99.9%の正確性での情報抽出に成功しています。数値として扱えるようになる事で、給与の値を平均化したり、給与データを分布化したりするなども可能になりました。
| 対応内容 | データ抽出 |
|---|---|
| 開発企業 | 株式会社ゼンク |
国内だけでなく海外とのやり取りもあるので、日本語・英語・ベトナム語と3カ国バージョンの翻訳が必要不可欠。無料で使えるインターネット翻訳サービスを利用していたものの、ファイル翻訳やセキュリティ面での不安からも利用に制限があり、専門の翻訳会社に依頼する事も。
そこで、一定のレベルで翻訳ができる「AN-ZIN」を導入。翻訳してからレビューするまでの時間を大幅にカットでき、PDFでも翻訳可能に。初期費用もなく低価格、精度の高い翻訳と品質で、セキュリティ上で不安を感じる事もなくなりました。また、会社の情報資産が蓄積されるものでもないので導入しやすく、インストール不要、WEBブラウザでいつでも使えるのが便利です。
| 対応内容 | 翻訳・通訳 |
|---|---|
| 開発企業 | 株式会社十印 |
BPOやコンタクトセンター、バックオフィスとクライアントの要望に対してワンストップ体制でサービスを提供。きめ細かな業務はもちろん、システム処理や連携など時間厳守でのサービスも重要で、担当するスタッフへの負担も少なくありませんでした。
そこで、株式会社タイタンコミュニケーションズのRPA「ミラロボ」を導入し、業務をオートメーション化。もともとクラウド型のRPAを導入していたのですが、オートメーション化するための環境整備や教育が必要で、肝心の対応業務も限定されていたため「ミラロボ」に。
その結果、多種多様な業務に対応するためのRPAシナリオの作成がいつでも、スタッフの誰もが作成できるようになりました。
| 対応内容 | RPA |
|---|---|
| 開発企業 | 株式会社タイタンコミュニケーションズ |
社会保険・給与計算の総合アウトソーシングサービスにおける相談や問い合わせが多く、年末調整の時期になるとスタッフを増員して対応しないといけない忙しさ。質問内容はほぼほぼ似通っているので、「よくある質問」としてサイトに公開し、チャットボットの導入で省力化を進めるため「QuickQA」を導入しました。
以前にもチャットボットの導入を検討したことがありましたが、構築ノウハウと人的リソースが不足していたことから断念。「QuickQA」を導入。代行サービスの提供がある「QuickQA」に決定しました。 「QuickQA」の導入で、チャットボット導入に必要な準備への負荷が少なく、各種問い合わせにかかる対応時間を削減することに成功しました。
| 対応内容 | 自然言語処理 |
|---|---|
| 開発企業 | 株式会社エーアイスクエア |
AIはたくさんのデータから学習していきますので、どのような学習環境を与えるのかがポイントになります。過去の採用データや、実際に勤務している方のデータだけから評価や採用の基準を決めてしまうと、人材に多様性がみられず画一化になってしまうことも。
人はロボットではありませんので、それでは面白みに欠けてしまいます。 人材業でAIを採用する際には、メリットとデメリットを理解し、情報リソースとなるデータやアルゴリズムの取り扱いには十分に注意した運用をおこなうようにします。
人材業におけるAIは、タレントマネジメントといった呼び方もされています。従業員やクライアントに関する情報を一元管理できるので、派遣などの紹介はもちろん人事管理・評価の業務負担を減らすことができます。
AI受託開発を成功させるには、ベンダーとの密なコミュニケーションが必須となります。TOPページでは企業の課題解決に向き合う人材やサポート体制に力を入れているベンダーをピックアップしていますので、是非比較・検討の参考にされてみてください。
※Google検索で「AI受託開発 ベンダー」と検索し、表示される企業をピックアップし、公式HPに導入事例・取引実績を掲載している企業を選出しています
（2022年８月29日時点）
【選出理由】
Laboro.AI：調査した40社のうち、業界知識を持ち、ビジネスコンサル経験豊富な担当者が要件定義・PoCの段階から保守・運用まで対応してくれるという、「伴走」が期待できる記載があったため。
Accenture（旧Albert）：調査した40社のうち、最もデータサイエンティストの在籍数が豊富で、統計学や金融学といった分野の研究も行なっているという「データ分析・活用」が期待できる記載があったため。
KICONIA WORKS：調査した40社のうち、最も社員在籍数が少ないながらも、少数精鋭で早期に顧客価値を生み出す、無駄なコストを削減といった「スピード対応・低予算」が期待できる記載があったため。
※「主な対応領域」は各社HPで確認できる情報をもとに作成しております。
