様ニューラルネットワークが候補者と求人の類似度をスコアリング自然言語処理とカテゴリデータを活用し学習エンジニアやプログラマなどの人材派遣を手掛ける同社では、派遣先企業と派遣スタッフのマッチング業務の多くをキャリアアドバイザーが人手で対応していました。常時4,000件以上の求人案件があり、マッチする登録エンジニアを探し出すためには、キャリアコーディネーターが社内データベース上から諸条件を抽出、比較検討するといった試行錯誤を繰り返す必要がありました。全体情報の把握には平均2時間をも要するほどの業務でした。Laboro.AIが開発・提供したAI搭載マッチングエンジンは、人の能力では対応しきれないほどの大量のマッチング結果を抽出することを目指したものです。これにより、キャリアコーディネーターの業務負荷を低減するほか、派遣されるエンジニアの方々に対してより多くのキャリア選択肢を提示できるようになることが期待されます。このマッチングアプリケーションの特徴は、従来からあった単純なAND条件の絞込検索ではなく、条件が完全に一致する案件がない場合でも、そのうちの重要な条件を適宜取捨選択し、適正のある検索結果を柔軟に提示できる点です。AIが過去の履歴を元に学習するため、成約確率を予測するこができ、一見希望条件とは異なっていても実はユーザーが満足する検索結果を提示することも期待されます。