※ Matching Intelligence および LAPRAS CAREER は現在サービスを終了しています
はじめに
こんにちは、Matching Intelligenceチームの森元です。
今回は「Matching Intelligence」の紹介と現在の取り組み、今後の展望についてお伝えしたいと思います。
Matching Intelligenceとは
まず今回の主題である「Matching Intelligence」について簡単に紹介したいと思います。「Matching Intelligence」は弊社の提供するサービス内で用いられているマッチングエンジン（レコメンドエンジン）を指しています。
現在Matching IntelligenceはLAPRAS CAREERに用いられています。また、直近ではLAPRASのJOBにMatching Inteligence機能が搭載されました。
Matching Intelligenceの目指すモノ
Matching Intellgeinceは、端的に言うと最善のマッチングを目指しています。
最善のマッチングを定義するのは難しいですが、弊社ではその時点において、ユーザーが他のありとあらゆる選択肢と比較しても選びたいと思う選択肢を選ぶことを最善のマッチングと呼んでいます。
Matching Intelligenceはこの最善のマッチングをあらゆるユーザーに届けるマッチングエンジンを目指しています。現在は人材領域で人×求人や人×企業にドメインを絞ってマッチングを提供していますが、将来的には人×人、人×物など、あらゆるドメインに拡張してい来ます。今後LAPRASの提供するさまざまなサービス上のマッチングの根幹を担うのがこのMatching Intelligenceとなります。Matching Intelligenceは自然言語処理学に専門性のある森元と機械学習に専門性のある池がメインとなって作っています。
現在の取り組み
現在Matching Intelligenceでは人×求人のマッチングに取り組んでいます。
転職を希望している人の希望の情報と、求人文書に含まれる情報をマッチングに利用しています。これまでのマッチングの取り組みは、物件検索などに類似したアプローチから始まりました。そこから、転職希望者情報や求人情報を意味的な近さを表せられるベクトル表現に変換した手法などを試みており、当初弊社の持つデータ量が少ないことから実装を断念していたニューラルネットワークを用いた手法も、徐々にデータが集まってきたため検証を進めています。現在のMatching Intelligenceがレコメンドした求人に対しての面談希望は、ユーザーの傾向にもよりますが、50%~60%程度となっています。
また、改善のための検証方法としては大きく3種類あります。①データを用いた実験②社内メンバーに協力の元行う定性的実験③実際にサービス上に実装してユーザーの皆さんに利用してもらった結果やユーザーアンケートから改善、といった方法で検証と改善を回しています。
LAPRAS CAREERへの導入例
LAPRASで提供している転職サポートサービス、LAPRAS CAREERにもMatching Intelligenceを導入しています。LAPRAS CAREERは転職を考えているエンジニア向けの転職サポートサービスでMatching Intelligenceによる求人の推薦と人間エージェントへの相談も可能としています。このLAPRAS CAREER内の Matching Intelligenceでは、①転職希望者に転職上の希望についてのアンケートを回答してもらい、②求人のテキストから得た情報を利用して、③マッチングを行っています。それぞれ少し具体的に記述すると以下のような処理を行っています。
- ①転職者情報取得：転職希望者に回答してもらうアンケートの項目と形式は、転職者と求人のマッチングに必要十分な情報が得られる状態となるように設計しており、具体的には利用したい言語・フレームワーク、希望する勤務形態や年収値、勤務地などの情報を取得しています。
- ②求人情報取得：対して求人の情報は、オープンになっているテキスト情報を自然言語処理技術を用いてパージングし、転職希望者へのアンケートで取得する情報とマッチングできる形式へ抽出・変換しています。
- ③マッチング：もっとも重要になる転職希望者の情報と求人情報のマッチング部分では、項目毎に優先度（重み）を付け、どの項目がどの程度マッチしているかを見ており、そのマッチ数などからランキング付けをして最終的にマッチ度の高いと判断された求人を提案しています。
また、現状の転職者情報取得のためのアンケートの項目やマッチングの重み付手法などが最善という状態ではなく検証を重ねながらよりマッチングに効果的な質問項目・形式へ変更するなど改善を進めています。転職希望者側のアンケート回答でより多くの情報を取れればより精度は上がりますが、それだと転職希望者に負担がかかってしまいます。回答コストと精度は現状ではトレードオフの関係にあるので、どの程度のアンケート回答コストでどの程度の精度を出せるのかといった、より効率の良いバランスも探っています。
LAPRAS JOBとの連携
LAPRAS CAREERとは別で本日、LAPRAS JOBページにMatching Intelligenceからのおすすめ機能が追加されました。LAPRAS CAREERで利用しているアルゴリズムを元に改良を加えたマッチングアルゴリズムを導入しています。基本的な技術としてはLAPRAS CAREERでの流れと同じように、ユーザーにアンケート形式で追加の情報を入力してもらい、Matching Intelligenceマッチングアルゴリズムによりユーザー情報とJOB内の求人情報でマッチ度の高い順に表示するようになっています。こちらは既にLAPRASを利用している方は特に登録などなく利用ができますので、ぜひ使って見てくださると幸いです。マッチング結果やフィードバックいただいた情報を更なる改善に役立てさせていただきます。
今後の展望
Matching Intelligenceの今後についてですが、直近では人×求人のマッチングの効果を高めていくことにより注力をしていきます。精度の高いマッチングはもちろん目指すのですが、より多くのユーザーに気軽に利用してもらえる状態にすることも目標としています。直近の検証では入力をしてもらうコストをかけてより詳細な情報を方を取得して高精度のマッチングした場合の利用率検証や、入力コストを極限まで減らし自動で必要な情報を取得した場合にどの程度マッチングが可能であるか、といった検証を行っていく予定です。
おわりに
今回LAPRAS内でのマッチングエンジン「Matching Intelligence」についてお伝えしました。現状のドメインは人材業界ですが、今後人材業界に限らずより広い領域のマッチングにも取り掛かっていく予定です。これからも私たちはあらゆるマッチングの品質向上を目指して、さまざまな検証を行って行きます。興味のある方は見守っていただき実際にサービスなどを通して「Matching Intelligence」を利用していただけると幸いです。