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AIによる人材マッチングの未来

近年、日本の労働市場では少子高齢化による労働人口の減少が進行しています。特にエッセンシャルワーカーと呼ばれる層—物流、介護、小売など社会インフラを支える職業—では人材不足が顕著となり、企業における採用難や早期離職といった課題が浮き彫りになります。このような現状に対応するため、東京大学 松尾研発スタートアップのBAKUTAN株式会社と、パーソルグループのパーソルイノベーション株式会社が新たな人材マッチングアルゴリズムの共同研究を行うことを発表しました。

動的マッチングの重要性

本共同研究では、キャリアアドバイザー（CA）の業務に即した実践的な判断プロセスを考慮し、過去の採用履歴や不採用の履歴、さらには入社後の離職に至る動的な情報をもとに、人材と求人を結びつける「動的マッチングアルゴリズム」の開発を目的としています。このアルゴリズムは、従来の静的なマッチング手法が抱える限界を超えた選考のプロセスを提供することを目指しています。

従来の静的マッチングの課題

従来の人材紹介に用いられている静的なレコメンデーションは、主に履歴書やスキルといった固定的なデータに依存していますが、求職者の実際の動きはダイナミックであり、単なる履歴では捕らえきれません。このため、求職者と企業の双方に失敗や不満を招くことが多く、マッチングの精度を上げる必要があります。AIとマーケットデザインの融合によって、こうした静的条件を一新するダイナミックなアプローチが求められています。

共同研究の経緯と目標

少子高齢化が進行する日本の労働市場において、エッセンシャルワーカー領域の人材確保が特に重要です。BAKUTANは「ミスマッチのない世界」を目指し、AIとマーケットデザインに関する研究を進めてきました。一方、パーソルイノベーションはエッセンシャルワーカーをターゲットにした様々な人材紹介サービスを展開しており、これまでの経験を生かすことで、より効率的でコストのかからないマッチングを実現したいと考えています。

マッチングアルゴリズムの実証実験と今後の展望

今後、研究開発したアルゴリズムは実証実験を行い、その結果に基づいてサービスの実装を進めていく予定です。本アルゴリズムの採用により、企業と求職者の間における定着率や働きがいが向上し、結果として採用後の高いエンゲージメントを実現することが期待されています。また、将来的には他職種や他地域へも適用範囲を拡大し、より多くの人に恩恵をもたらすことが目指されています。

パーソルイノベーションとBAKUTANの企業理念

パーソルイノベーションは、新しい事業の創造を通じて人材の育成やデジタルトランスフォーメーションを支援しています。そして、BAKUTANは「ミスマッチのない世界」を目指し、AIを駆使して人材・HR領域でのダイナミックなマッチングを推進しています。両社のコラボレーションによって、人材紹介の未来が大きく変わることに期待が高まります。

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