マッチング

IT・エンジニアの派遣サービスを提供している「パーソルテクノロジースタッフ株式会社」は、Laboroが提供しているオーダーメイドAI、「カスタムAI」を導入。

背景として、キャリアコーディネーターだけでは対応しきれなかった大量のマッチング結果を抽出することを目的として、開発が進められました。今後は、キャリアコーディネーターの業務負荷が低減することや、「エンジニア志向性」「就業に至った成約事例」など、60万件以上のデータを用いてニューラルネットワークで学習させていますので、多岐にわたるエンジニア業務において、これまで以上に多くのキャリア選択肢を求職者に提示できるようになることが見込まれています。

富士通が提供しているAIによるマッチング技術で、自治体の取り組みをサポート。さまざまな実証実験をおこなっています。

移住希望者マッチング実証では、移住を希望する方に海や山、田園、市街地、離島など多様な地域特性から候補地をマッチング。移住希望者のニーズにあわせた地域密着型の情報を提供しています。

また、入所選考マッチング実証では、保育所入所選考の自動化を支援。匿名によるデータから実証実験をおこない、数秒で最適な保育所の割り当てがおこなわれます。子供の優先順位を守り、申請者の希望に沿った結果を導出しています。

他にも、経験の浅い職員でも各種データ検索がスムーズにできる職員業務支援用AIサービス、介護保険業務の効率化など多数の実績があります。

婚活支援サービス「パートナーエージェント」が、成婚データを解析するため、FRONTEOが独自開発した人工知能「KIBIT」を導入。

「KIBIT」では、会員の紹介文から、人柄や価値観、好みなどの定性情報やプロフィールデータからユーザーの特徴を分析し、過去の成婚実績データも活用し、フィーリングの合いそうな候補者をスコアリング。点数化された情報を元に、コンシェルジュが提案をおこないます。

AIが可能性の高いマッチングを提供することで、コンシェルジュの負担を軽減しつつ、年齢や年収、身長などの表面的なデータだけで弾かれないように予防する働きもあります。人柄や相性といった面でマッチングが強化されました。

保育所への入所調整業務を効率化し、繫盛期でも適切な業務量でおこなえるように、保育園AIマッチングを導入。AIに任せる事でブラックボックス化を予防し、人の手でしかできない選考作業に時間を取れるようにするのが目的です。

AIシステムを導入することで、15人体制で約100時間かかっていた選考時間が、AIによる選考49分と職員2人による4時間半で完了。業務効率化により、業務時間外にまで選考時間を確保する必要がなくなりました。

また、兄弟や姉妹、同点競合な複雑で細かな項目が関係する場合には、職員が選考に介入できる「止め」機能も使えるので、ほぼ人手でおこなう選考と変わらない結果に。保育所への入所調整業務の時間が減ったことで、他の必要な業務に手が回るようになりました。

スタッフの雰囲気や対応が、患者さんへの印象や治療への取り組みに大きく影響を与えるとして、スタッフの採用は慎重かつ丁寧におこなってきました。
より経営理念「人“財”は宝」に沿った採用をするべく、対話型AI面接サービス「SHaiN」を導入。

従来の採用フローに加えて、活用できるデータを得るため対人面接の前に「SHaiN」を実施。履歴書と「SHaiN」による評価レポートを面接材料に、的確な質問や面接が可能になりました。対人面接だけでは知りえなかったエピソードもテキスト化されているので、これまでの面接よりも人となりを見る事ができるようになりました。実際に話してみると、「SHaiN」の評価にうなずけることも多く、担当者の仕事も効率化されて時短につながりました。

事故にあわれた方へのスムーズで的確な対応をするため、DataRobotのAIで事故担当者をマッチングする「私のタントウシャ」を2021年にスタート。40秒ほどで終わるアンケート結果を基に、利用者のコミュニケーションスタイルや事故の内容から最適な担当者を選任します。

「私のタントウシャ」の開発は、社員による「少しでも不安やストレスを軽減できるサービスはないか」というお客様ニーズから生まれました。 「私のタントウシャ」は無料サービスとして、事故対応サービスを受けられるすべての契約者に提供されています。事故解決後のアンケートでは9割の利用者が満足している結果を得ており、このAIモデルで得られたデータは事故担当者の社員教育にも活用されています。