マッチングのその先へ！
エンジニアのキャリアパスを描き出すAI開発秘話

── 近年、採用市場ではAIツールを使った採用が一般的になりつつあります。このタイミングでAIマッチングの導入を決めた理由や背景は？

遠山菜美さん(以下、遠山) ：「これまで人材業界のアドバイザーは、自分の知見と経験によって紹介を行うことが一般的でした。しかし、登録されているエンジニアにはさまざまな経験を持つ方がいますし、希望条件も多種多様です。多様化するニーズに応え、多くの方へベストなキャリアを提案したいという思いがあったことと、『マッチングの網羅性とスピードはAIにより格段に向上する』という意見は以前から耳にしていたので、AI導入を検討し始めました」

──より生産性をあげていきたかった、ということでしょうか。

遠山 ：「生産性を上げたくてAI導入の検討を始めた、というよりマッチングをAIにお願いし、アドバイザーには、私たちが取り組んでいる「成長プロデュース」の一環として、エンジニアの方のキャリアプランや志向性、将来を一緒に考えることに時間を割いてもらえたらという思いですね。結果的にそれが生産性になるのかもしれませんが、マッチングよりも、アドバイザーがエンジニアの方に最適なお仕事情報、未来に繋がる仕事の提案に時間を充てたかったんです」

──数多くの開発ベンダーがあるなか、株式会社Laboro.AIを選んだ理由はなんでしょう。

遠山 ：「ひとつは人材業界の知見をお持ちであり、開発のご経験をされている点です。椎橋さんのご理解の早さ、的確さも判断ポイントで、他のベンダーと比べて短納期で、当社のビジネスのスピードに合わせた開発が可能なのではないか、という期待がありました。また他の人材紹介や転職とは異なり、当社はエンジニアの人材派遣を行っています。エンジニアの方が就業後に新しいスキルや経験を得てきますので、スキル習得のサイクルが非常に早いこともご理解いただけたことも決め手になりました」

──椎橋さんは、遠山さんから内容や仕事依頼の内容についてお話をいただいたとき、どのような印象を持ちましたか。

椎橋徹夫さん（以下、椎橋） ：「当社は、採用・転職業界でのマッチングエンジンを使った経験があったので、ベースの技術や知見は持っていました。実際にお話をいただいたのは2018年3月頃でしたので、かなり期間を凝縮してプロジェクトを進めてきました。それだけに期待感の高さが感じられましたし、遠山さんとのお話を通して、非常に重要な取り組みだという気持ちも伝わってきました」

──エンジニア向けのマッチングを行ううえで、技術的な難しさなどはありましたか。

椎橋 ：「エンジニアのマッチングは、紹介や事務派遣とも大きく異なる領域です。スキル要件のマッチのほか、登録者の希望、案件が提供できる経験は、一般的な派遣と比べても奥行きがあります。そのため、高次元のマッチングが求められる点はかなり難しかったですね。今回は過去60万件以上のデータをもとにマッチングの最適化を目的としていますが、単発の取り組みとしてとらえていません」

──どういうことでしょうか？

椎橋 ：「今回はあくまで一歩目。むしろ最終的にAIの育成を見据えた大きな構想として考えています。継続的に学習していくことがAIの最大の利点であるので、今後AIとアドバイザーの方がコミュニケーションを取っていくことでAIはどんどんと進化していきます」

──AI導入は、アドバイザー側、登録ユーザー(エンジニア)側と両方の視点があると思いますが、開発において特に意識した点は？

遠山 ：「登録者の方がサービスを利用するタイミングは、お昼の休憩時間や帰宅時、通勤電車を待っている間など、本当にわずかな時間です。その短い時間により多くの情報を提示できるようなスピード感、そしてUIの使いやすさにこだわりました」

椎橋 ：「そこは、我々としても嬉しかったです。エンジンの精度を測るとき、実際にマッチしたか否かを軸にしたのですが、データではマッチしなかったのにエンジンではマッチする、という事例が結構ありました。改めてその結果をアドバイザーの方に見ていただいたら『以前はマッチしないと思っていたけど、いま確認するとマッチできたかもしれない』と。これこそマッチングエンジンを入れるひとつの大きな価値です。新しい気づきが生まれて、可能性が広がるのは我々にとっても嬉しいところです」

──新しい気づきがある一方で、マッチング精度で苦労した点はありますか？

椎橋 ：「マッチングに使いうる定形項目を洗い出したところ、最終的に1,000個の項目から絞り込むこととなりました。というのも『過去の案件と持っているスキルが一致するかどうか』という完全一致の視点で見てしまうと広がりがなくなってしまいます。そのため、キャリアなどエンジニアがフリーフォーマットで記載している部分も含めると変数は1万以上。そこを補完・補充するイメージで機械学習を進めていきました」

遠山 ：「基本的に定形フォーマットに書けないことをフリーフォーマットに書きますので、意外と重要なことが記載されているケースが多い。今回はそこをカバーできたのは大きかったですね。以前に比べ、マーケットから求められるスキル・経験はシームレスになりつつあります」

──長く使っていくことによって、AIが学習してマッチング精度が高くなるという認識で問題ないでしょうか？

椎橋 ：「精度そのものは常に改善していますが、現時点では発展途上と言えます。ただアドバイザーの方が気づかなかったマッチングができている他、チューニングの過程で違和感のあるものは排除できているのを実感しています。エンジンとアドバイザーの信頼関係が加われば、より精度があがっていくでしょう。そこの入り口には立てているように思います」

遠山 ：「１回目のプロトタイプのときは感触が良かった一方で、違和感のあるデータも多くありました。しかし、回数を重ねるうちに、徐々にズレはなくなってきています。あとは常にチューニングが求められるので、アドバイザーと一緒に育てていきながら、精度を高めていきたいですね」

──では最後に、今後の展望やAI採用の未来についてお願いします。

椎橋 ：「今回のプロジェクトは、単発的なマッチングから『エンジニアの成長』『エンジニアのキャリアの伸展』を前提としたマッチングに変化していく第一歩なんじゃないかと思っています。人材の業界自体がそう進化している中で、マッチングに機械学習やAIがフィットし、アドバイザー自身は人と人が接するところに時間を割いていくことが理想です」

遠山 ：「エンジニア派遣のマーケットでは、これまでにも『こういうスキル・経験を身に付けましょう』という話はできていました。しかし、今後はスキル・経験を身につけた先の未来やキャリアパスの描き方まで会話できるようになると思います。またサービスと技術革新が速いエンジニア領域で、時代に求められる技術への提案がスムーズに行える点にも期待しています。新しい技術が出てきても、その技術を使える人はすぐに見つかりません。しかし、『こんな似た経験の人だったら活躍している』ということをしっかりと提案していくと、エンジニアにとっても新技術に携わる経験が得られるし、企業側にとってもポテンシャルを秘めている方を紹介できます。そのため、新たなマーケット創造をしていくことに対してもAIの期待値は高いと思っています」