求職者の適性・スキルと企業の求人要件を多角的に照合し、最適なマッチング順位を表示するだけでなく、その「推薦理由(なぜこの人が合うか)」をAIが解説するシステムです。これまではアドバイザーの経験(勘)で選定していましたが、データに基づく客観的な推薦を実現します。社内SEは、過去の成約・不採用データの相関をAIに学習させ、推薦文をクライアントへの提案資料に自動転記する機能を開発。企業側への説得力を高め、書類通過率を劇的に向上させます。経験の浅い若手CAでもベテラン並みの精度の高いマッチングと提案が可能になり、全社的な成約率の底上げと、教育期間の短縮を同時に達成します。
職種 |
情報システム | 施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
業界① |
人材・HR | 目的 |
成約率向上 業務効率化 |
業界② |
人材・HR | 対象 |
キャリアアドバイザー 営業部門 経営層 |
費用 |
300〜2500万円 | 150 |
主なToDo
- 成約・失注ログのクレンジングと特徴量抽出
- AIマッチングアルゴリズムの構築と推薦文生成の実装
- CA用管理画面へのレコメンドUIの実装と現場検証
期待できる効果
書類通過率を20%向上。CAのマッチング検討時間を50%削減。属人化の解消。
躓くところ
AIの判断に対するベテランCAの納得感。求人情報の詳細度(構造化)不足。

AIマッチングエンジン・「推薦理由」自動生成【人材・HR】






