課題・背景

• 人材紹介事業において、キャリアアドバイザーが候補者一人ひとりの経歴・希望条件を読み解いた上で、数千件の求人データベースから最適な案件を手作業で探索
• 経験業界・職種・年収帯・勤務地・キャリア志向など複数条件の掛け合わせによる絞り込みは属人的で、1名あたり1時間程度要する状況
• 担当者ごとの求人知識の深さに差があり、提案の質にばらつきが発生
• 対応件数が増えるほどマッチング精度が低下するという構造的な課題

課題に対する取り組み

• 候補者の職務経歴・希望条件と、求人票の業務内容・必須要件・歓迎要件・企業カルチャーなどをAIが多軸で分析・スコアリングし、適合度順にレコメンドする仕組みを構築
• 単なるキーワードマッチではなく、候補者の経験から推定されるスキルセットと求人側の潜在ニーズを照合するロジックを設計
• 担当者が見落としがちな異業種・異職種の好案件も提示できる構造に
• AIが提示したリストを確認・調整するだけで候補者への提案に進められるフローへ刷新

成果

求人マッチング率が3倍以上に

• キャリアアドバイザーの経験値に依存しないマッチングで、マッチング率が工場
• 提案スピードの向上により候補者満足度も改善
• 従来1時間程度かかっていた求人探しも数分で完了
• キャリアアドバイザーの時間が候補者との面談やフォローといった本来注力すべき業務に集中