マッチング

大手人材紹介会社

既存データから、キャリアアドバイザー・営業担当の『人と職の最適なマッチング』業務をバラツキなく自動化

企業情報

事業
人材紹介
課題
キャリアアドバイザー・営業の求人・候補者検索業務の効率化、および推薦精度の向上
導入部門
キャリアアドバイザー / 営業部門

導入のポイント

  • キャリアアドバイザー・営業部門のデータベース検索業務を大幅に効率化
  • 過去数年分のデータから、各候補者の全求人に対する各ステージ(書類審査、一次面接、~内定)の通過確率の算出を可能に

課題

大手人材紹介A社では、候補者をサポートするキャリアアドバイザー、および求人企業をサポートする営業部門共に、これまでマッチする担当候補者と求人のリストアップ・優先度判断をするために、担当者が人力で候補者および求人データベースの検索を行い多くの労力を割いていた。

また、リスト・優先度判断の質は担当者の検索スキルや判断力に左右されるため、大きなばらつきが発生していた。

対策

一方で、これまでの事業資産として『過去数年分の、各候補者が各求人に対してどのステージまで進捗したか、結果はどうだったか』というデータは全て残っており、『どのような候補者が、どのような求人とマッチするのか』に関する膨大な情報が蓄積されていた。

そのデータを用いることで『〇〇な候補者が』『△△な求人に』応募した場合『各ステージ通過/脱落』という、候補者と求人のペアを入力しステージ通過可否を出力する予測モデルの構築が可能になった。

さらに、全ての現実的な候補者と求人のペアに対して各ステージ通過の確率推定を行うことで、候補者・求人双方の最適なマッチ候補の自動リスト化が可能になった。

効果

現在既にキャリアアドバイザー・営業両者のデータベース検索業務を代替する形でマッチングエンジンが実用稼働しており、マッチ候補のリストアップ・優先度判断業務が大きく効率化。また、マッチング精度の担当者間でのバラツキの抑制も実現。

加えて、導入初期にどうしても発生していた “人の直感と合わない” エンジン出力結果の解釈・チューニングの取り組みを経て、一見直感には合わないが過去の実績から妥当と思われるマッチング結果など、人と職のマッチングにおける新たなインサイトの創出例も出始めている。