人材業界

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。

人材業界におけるAI導入の成功事例

カスタムAIによるマッチング作業で選択肢の多い提案を可能に

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。社内基幹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

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求人ビッグデータのAI解析

「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

ゼンクのAI受託開発について詳しく

面倒な翻訳作業を手間なく安全に

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

柔軟性の高いRPAで社員の業務負担を軽減

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

チャットボット導入で相談や問合せ業務を軽減

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

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その時々に合わせたマッチングを提供

技術系人材サービス業界大手の株式会社フォーラムエンジニアリングでは、IBMとソフトバンクが共同展開する自然言語解析システムのIBM Watsonを活用した人材マッチングシステム「Insight Matching(TM)」を開発しています。

こちらのシステムでは、膨大な量のデータを蓄積・分析することによってその時々に合ったマッチングを導き出します。システムの導入によりマッチング精度が向上して業務の効率化につながるとともに、エンジニアと求人企業のニーズを向上させることを目的としています。

対応内容	マッチング
開発企業	株式会社フォーラムエンジニアリング

AI活用により新卒採用業務を効率化

株式会社パソナグループは、AI inside株式会社が提供する「DX Suite」を導入しています。こちらのツールは、AI-OCR製品であり、独自に開発された文字認識AIを搭載している点が特徴。パソナグループでは、新卒採用業務の効率化を目的として活用しています。

従来の新卒採用業務では、筆記試験の採点業務、面談のコメント入力といったように人の手を要する作業が多くありました。しかし、「DX Suite」の導入後は例えば1回あたり3〜4時間かかっていた筆記試験の採点作業が15〜30分で完了するようになるなど業務を大幅に効率化できています。

対応内容	業務効率化
開発企業	AI inside株式会社

人材業界のAI失敗事例

多様性のない画一化したマッチング

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。

人材業界でAIを活用する目的

人材業界においては、例えば求人と求職者のマッチング精度向上を行うためにAIが活用されています。これは、AIが履歴書等の書類を解析した上で、経験やスキルなど多角的な観点により条件に合った候補者を発見します。

また、チャットボットの活用による応募者対応や面接の調整なども行われています。この活用により、応募者に対するFAQ対応や面接日程調整、進捗管理などを自動化でき、担当者の負担も軽減可能に。さらに、生成AIによって求人票やスカウトメールの原案の自動作成などにも活用できます。

人材業界でAIを活用するメリット

大量の応募者がいたとしても、AIの活用によって条件に合った人材を素早く発見することが可能に。ミスマッチや早期の退職リスクを軽減できます。また、書類処理や面接調整などの提携業務を自動化できるため、業務効率化を実現。人事担当者は他の戦略的な業務への注力が可能になります。

また、既存の媒体では出会えなかった潜在層やさまざまな人材へのリーチが可能となり、新たな人材の発掘にも繋げられるというメリットもあります。

人材業界でAIを活用する注意点

AIの活用によってさまざまな業務を自動化できますが、万能ではないことから人間の最終確認が必要となる点には注意が必要といえます。

また、AIを導入する際に現場の業務フローや文化に合っていない場合には、現場のスタッフからの反発が出てしまう、導入しても使用されないといった状況に陥ってしまう可能性もあります。そのため、導入時には現場とともにプロジェクトを進めていくことが大切です。

人材業界でAIを活用するコツ

まずは、AIの導入によってどのような問題を解決したいのかを明確にし、社内で共有を行います。さらに、最初から全社的に導入するのではなく、初めは小規模な実証実験からスタートすることが望ましいといえます。その上でしっかりと効果について検証し、全社展開するといったように、段階を踏みながらの導入が大切です。

また、導入後にしっかりと現場で活用してもらうためにも、現場のスタッフを巻き込んでいくのも重要なポイント。初期段階からプロジェクトに参加してもらい、AIの役割や限界について共有しながら、導入を進めていきます。

AI開発を失敗させない方法

「AIを導入してどのような課題を解決したいのか」という点を明確にし、現場と経営層で共有しておくことは非常に重要です。また、導入にあたってはAIの利用を推進するための専任チームを設け、部門横断でプロジェクトを進行していくことがおすすめといえます。

また実際に導入する段階では、現場とのコミュニケーションを強化します。AIの導入意義や使い方、AIの限界について丁寧に説明し、理解を深めてもらうことが活用につなげる大切なステップといえます。

【まとめ】
人材業界でAI開発を成功させるには？

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。

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