アトラエは、これまでに求人サイトのGreenなどを運営。最近では、ビッグデータ分析のブレインパッドと協働で人工知能とビッグデータ分析を活用した人材マイニングサービス「TalentBase」をローンチした。これは、これまでのビジネスプロフィールに基づくレジュメではなく、データ解析によって人間関係をもとにしたレファレンスデータを作成するものだ。人とのつながりや互いの評価などをもとに企業とのより良いマッチングを目指す。groovesは、エンジニアのためのポートフォリオサイトforkwellや、3500社の大企業含めた求人企業のマッチングを行うCrowdAgentを運営している。16000以上もの紹介事業者をネットワーク化し、全国の求人情報のポータルを目指している。分野の第一人者である平田謙次氏が就任している。HR市場自体が、いままさに大きな変化を求められている求職者と求人のマッチングは、企業においては永遠のテーマと言えるが、そこにデータを用いてAIを活用したマッチングという分野が盛り上がってきた。それぞれのサービス開発の理由について話を伺った。岡氏は、それまでの人材紹介はアナログで、そこから成功報酬型求人メディアが誕生しオンラインへと移行したが、それでも多くの人材ビジネスにおいて肝といえる求人データがオープンになっていなかったことが問題だと指摘。「人材のタレントデータを隠し、そのデータを価値として商品にしながら求人につなげるビジネスが隆盛だったが、現在は実名をベースにしたSNSも一般的に使われており、名前を検索すればすぐに出てくるようになっている。人を仲介するのに、隠す意味がなくなってきている。オープンなビジネスマンのマッチングが必要では」と考えたという。池見氏は、人材ビジネス市場自体が国内で7兆円、世界で見ると44兆円という大きな市場にもかかわらず、戦前からのビジネス構造が変わっていないことを指摘。テクノロジー企業として、日本発でHR分野を拓くサービスを作りたいと考え起業したという。そのなかでも、企業と人とのマッチングの多くが「たまたま」だと指摘。結婚や恋愛のような人との出会いと同じく、セレンディピティによるマッチングが多いのではと仮説した。「ビックデータのなかから最適なマッチングも良いが、物語のあるセレンディピティのあるマッチングを提案したい」また、池見氏はHR-XMLに日本が導入しなかったことが、求職市場に大きな影響を与えたと指摘。アメリカでは、求人媒体よりもクローラー型の求人サービスが注目されており、その理由が求人情報の共通化を図るHR-XMLの普及が進んでいるからだという。Description)が統一化されているため、オートメーション化やデータを通じたマッチング、パーソナライズ化した求人情報がレコメンドされる、などがあるという。日本はどの共通化を採択せず、独自の路線を走ったことから現在のような人的リソースを活用した求人マッチングが広がったのだ。したことから、海外の優秀な人材を日本に集めることも、逆に日本にいる優秀な人材が世界に出て行く機会を損なっているのだという。Descriotionを実現していきたい」とコメントした。これまで人間が行ってきたことが機械にリプレイスされるのか、というと、岡氏は人工知能でキャリアコンサルタントができるとは思っていない、と語る。岡氏は、TalentBaseを通じて人と企業とのマッチングよりも、その企業の内部にいる人と人とがつながる場を作りたいとし、人と人との関係性を再構築することで、これまでの年収や地位のようなステータス以外で職場を選ぶ選択肢ができるのでは、と考えているという。そこには、データだけではない人と人との関係という、ある種の非合理性が社会においてあるからこそ、という考えが岡氏にはある。砂金氏も、Microsoftに在職している中で、「求人をしても、同じベンダーからは同じ属性の人しか集まらない。企業自体が変革を求めるなか、それまでリーチしてきて人たちとは違った層にリーチするための人材とマッチングできる場をどう作るか、まさに現代に企業が抱える課題」とコメント。ヘルスケアと同じく、世界の企業が抱える課題だからこそ、グローバル企業のうまくいくことで、グローバルの事例を生み、サービス自体を世界に展開できる可能性を秘めていると語った。learning)により画像のラベリングが可能なプラットフォーム「Labellio」をローンチした。アカウントを使ってログインが可能。learning)により画像のラベリングが可能なプラットフォーム「Labellio」をローンチした。使って、ゴリラの写真とそれ以外の写真を判別している例。アカウントを使ってログインが可能。ユーザは、自らが持つ画像ファイルやインターネット上に公開された画像をキーワードサーチし、複数の画像群に対してラベリングすることができる。上で使ったり、データセットとしてエクスポートすることが可能だ。ような写真共有サービスでのタグ付け自動化、似ている顔の認識による人物の推定、定点カメラの写真を使った雨が降っている、雪が降っているなどの天気の自動判定、ソーシャルネットワーク上にアップロードされた写真からスポンサーによる自社プロダクトが映っているものの検出、などを想定している。ターゲットとしている業界は、幅広くロングテールです。ソーシャルネットワーク、コミュニティサイト、画像認識や監視をしているサービスまでさまざま。システムと連動させるようなしくみも考えられるでしょう。Pit」を紹介したことがある。深層学習エンジンに学習さえさせれば、その商品が何であるのか、どのような状態であるのかなど、写真に含まれるさまざまなコンテキストをデータとして抽出したり、ラベリングしたりすることが可能になる。翻訳システムの特定分野の辞書を作るような感覚で、ある事業分野に強い画像認識判定が期待できるデータセットをユーザが作り、シェアしたり販売したりするようなことも考えられるだろう。使って実現することも可能でしょう。ブランドだけでなく、たとえば、写真からチーズバーガーとハンバーガーの違いを見極めたりもできる。技術を元にした新たなサービスを開発しているということなので、こちらのローンチについても楽しみにしたい。チームを前身としている。原田氏のシリコンバレーでの3年半にわたるエンジニア経験を生かし、グローバルな展開を念頭にアメリカで設立された。)などの支援も得て、積極的にビジネスを展開している。ピッチバトルにも、ファイナリストとして登壇していた。