求職者と求人のマッチングスコアリングAI
2026.10.27
導入背景・課題
従来の求人メディアの求人検索機能は「新着順」が一般的で、条件を広く設定すると非効率、狭く設定すると優良求人を見落とす機会損失が生じていた。
解決策
株式会社MS-Japan様は最適な求人と効率的に出会える体験を提供するために、pluszeroの開発するAIモデルを求人検索機能に組み込むことで、「AI スコアリング検索」を開発した。
AIモデル開発においては、MS-Japan様のベテランアドバイザーが持つ「求人・求職者を選ぶ目利き」を検索の基準としルールに組み込んだ。さらに、過去の豊富な支援実績データをAIに学習させることで、プロの視点と過去のマッチングパターンを掛け合わせてマッチ度の算出を実現した。
AIモデル開発においては、MS-Japan様のベテランアドバイザーが持つ「求人・求職者を選ぶ目利き」を検索の基準としルールに組み込んだ。さらに、過去の豊富な支援実績データをAIに学習させることで、プロの視点と過去のマッチングパターンを掛け合わせてマッチ度の算出を実現した。
効果
本機能により、株式会社MS-Japan様のユーザーには、主に 3つの価値を提供できる。
・時間短縮
検索条件を広く設定しても、マッチ度順に求人一覧が表示されるため、上位から優先的に求人を確認でき、検索時間を大幅に短縮することができる。
・選択肢拡大
検索条件を狭く設定したことで見落としていた優良求人、新着順の求人一覧に埋もれてしまっていた優良求人などを、もれなく検討することができ、機会損失を防ぐことができる。
・安心感
これまで自分にあっている求人なのかわからず、応募を躊躇していた求人については、客観的な実績データに基づくマッチ度を参照することで、自信を持って応募のアクションを起こすことができるようになる。
・時間短縮
検索条件を広く設定しても、マッチ度順に求人一覧が表示されるため、上位から優先的に求人を確認でき、検索時間を大幅に短縮することができる。
・選択肢拡大
検索条件を狭く設定したことで見落としていた優良求人、新着順の求人一覧に埋もれてしまっていた優良求人などを、もれなく検討することができ、機会損失を防ぐことができる。
・安心感
これまで自分にあっている求人なのかわからず、応募を躊躇していた求人については、客観的な実績データに基づくマッチ度を参照することで、自信を持って応募のアクションを起こすことができるようになる。
