
Note
人材紹介会社向け業務支援ツール「JOB FREAK」では、サービスの品質を支える重要なプロセスとして、各ATSの項目を統一フォーマットにマッピングする作業を手作業で行っていました。しかし、事業拡大に伴い、この作業が大きなボトルネックに。AI技術を活用した自動化により、運用工数をゼロにしながら品質向上まで実現したプロジェクトの裏側をご紹介します。

近年、採用企業は応募や選考状況を一元管理するため、ATS(採用管理システム)を導入することが主流になりました。
しかし、各社が異なるATSを利用しており、さらに企業ごとにカスタマイズできるため、求人情報の項目名や構成がバラバラです。人材紹介会社は複数のATSにログインし、バラバラな形式の情報を扱う煩雑な作業に追われていました。
JOB FREAKは、こうした課題を解決する人材紹介会社向けの業務支援ツールです。複数のATSの求人情報を自動で一元管理し、統一フォーマットで表示することで、求職者にとっても理解しやすい求人票を実現。提案の質を向上させることに成功していました。
JOB FREAKの立ち上げ秘話はこちらの記事をご覧ください。

統一フォーマットでの求人表示を実現するため、JOB FREAKでは各ATSの項目名とJOB FREAKの項目名を対応させる「マッピング作業」を行っていました。
具体的には、画面を見ながらATSの項目名をコピーし、JOB FREAKのどの項目に該当するかをスプレッドシート上で入力していく地道な作業です。
しかし、ATSは採用企業が項目をカスタマイズできるように設計されているため、フォーマットのパターンは無限に存在します。さらに、同じ会社内でも異なるフォーマットを利用しているケースがありました。
そのため、1,000件の求人があればすべてを確認する必要があり、1つのATSに対するマッピング作業だけで数時間から数日の時間を要することがありました。
サービスは順調に成長し、導入企業は着実に増加していきました。しかし、新規契約のたびにマッピング作業が発生するため、運用負荷も比例して増大。初期セットアップに数日を要するケースもあり、利用開始までのリードタイムが事業拡大のボトルネックとなっていました。
また、新規契約時だけでなく、ATS内に新しい採用企業が追加されるたびに、定期的なマッピング作業も必要です。マッピングデータに存在しない項目があると、データが欠損してしまい、顧客から問い合わせが入ることもありました。
品質を担保するための手作業が、皮肉にも事業スケールを阻む要因になっていました。

AI実装にあたっては、まず人間が行っていた作業プロセスを細かく分析し、言語化することから始めました。
「どの項目とどの項目が対応するのか」「なぜそう判断したのか」「どのような基準で分類しているのか」といった暗黙知を明文化し、AIが再現可能な形に落とし込んでいきました。
最初は、1つのプロンプトですべての処理を実行するシンプルな方式を試しました。次に、学習データを切り分けて実行する方式を検証しましたが、レスポンス時間がかかる割には精度が向上しませんでした。
最終的に採用したのは、処理を分割し、かつプロンプト内に学習データを記載する方式です。具体的には、マッピング処理と出力処理を分けることで、期待する形式での出力が安定するようになりました。
当初、1つの処理内でステップバイステップ方式の処理プロセスを記述していましたが、プロンプトが長くなると出力形式が安定しないことがありました。処理を明確に分割することで、この課題を解決。精度とレスポンス速度の両面で最適なバランスを実現しました。
AI導入により、3つの大きな成果を実現しました。
新規契約のたびに発生していたマッピング作業が完全に自動化され、1つのATSに対して数時間かかっていた作業が不要に。当社も機能開発に専念できるようになり、事業成長に繋がる攻めの開発体制を構築することができました。
初期セットアップに数日を要していた作業が即座に完了するようになり、契約後すぐにサービスを利用開始できるようになりました。営業活動においても、「すぐに使い始められる」という訴求が可能になり、商談がスムーズに進められるようになりました。
人間が作業を行う際には、どうしても見落としや入力ミスが発生します。これまでにも利用中の顧客から「データが欠損している」という問い合わせが入ることがありましたが、AI導入後はそうした問い合わせが一切なくなりました。
手作業では不可能だった完全な網羅性を、AI導入により実現しました。
今回のAI活用が成功した要因は、「AIを使いたい」ではなく「マッピング作業という明確な課題を解決する」という目的が先にあったことです。手段としてAIを位置づけたからこそ、その効果を直接的に実感できました。
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