AIで求人案件のマッチングを効率化するには

営業担当者がマッチングに多大な工数を費やしてしまう

手動でマッチングを行う場合、マッチング件数が営業担当者の能力や人数に依存してしまいます。そのため、営業の対応キャパシティ以上の求人案件と人材情報を受け取ったとき、マッチングし切れない懸念があります。

すべての求人案件と人材情報に対応しきれないということは、マッチング事業においては収益機会の損失に直結します。また、契約したにもかかわらず紹介がないと、募集企業、候補者ともに離反に繋がる恐れもあります。

営業担当者が把握している範囲でのマッチングに終始してしまう

手動でマッチングをおこなっていると、営業担当者が把握している範囲内でのマッチングに終始してしまいます。その場合、本来マッチングできたはずの候補者や募集案件を見逃すリスクが高まります。
特に、新しい市場における募集案件や、特殊なスキルセットを持った人材を担当する際、担当者の知識や経験に依存することで、多様な選択肢が十分に活用されない可能性があります。

マッチングの精度が営業担当者に依存する

営業担当者の経験やスキルには個人差があり、手動での対応ではマッチングの精度が営業担当者の力量に依存してしまいます。熟練した担当者は適切な提案が可能でも、経験が浅い担当者は候補者の適性やクライアントのニーズを見誤る可能性があります。

マッチング精度が営業担当者によって異なることにより、「本来100件面談ができたのに、80件の面談で終わってしまう」というような状況が発生してしまいます。これは営業担当者および営業部門のKPIにも関わる問題で、組織的な改善が必要です。

抱えていた問題

AIマッチングを活用した結果、候補者と募集案件のマッチング工数を大幅に削減する事例をご紹介します。

SES（システムエンジニアリングサービス）事業を提供するような会社にて、1日に大量に届く候補者・募集案件に関するメールを営業担当者数人で処理しなければならない状況を想定しましょう。

案件の量が多く、営業担当者がすべてのメールを確認してマッチングすることはできません。また、経験が浅く、業界に明るくない営業担当者が「そもそも当社にはどのような人材がいるのか」「この求人であれば、どの人をマッチングさせると要件に合うのか」を理解するには時間が必要です。

そこで、当社のサービスを通じて、マッチングにかかる工数の削減とマッチング精度の向上を実現することができます。

問題解決のための取り組み

以下の取り組みによって、候補者と募集案件のAIマッチングを実現して営業活動を効率化します。

挙げられる成果

AIの導入を通じて、業務負荷の削減、マッチング精度の向上に寄与することができます。

• 業務負荷の削減
  営業担当者のマッチング作業時間を約3分の1に削減
• マッチング精度
  マッチング精度が上がり、成約率が約20pt向上

また、プロトタイプで作ったWebアプリを本格ツールへと展開し、営業担当者が利用する実業務支援までに至ることができます。

人材業界では、ほかの会社もAIマッチングの導入によって業務効率化を進めています。総合人材サービスを展開するアデコ株式会社は、人材派遣事業におけるマッチングシステムを刷新し、派遣登録者と企業のマッチングに要している時間を約8万時間削減すると見込んでいます。

不動産業界

物件情報と購入者・借り手の希望条件を照らし合わせる不動産業界でも、AIは強力なツールです。

価格帯、地域、間取りといった条件に基づき、膨大な物件情報を整理します。顧客の行動データを活用し、最適な物件を個別に提案できます。

金融業界

個人や企業のニーズに合った金融商品や融資プランの提案も、AIマッチングで進化しています。

AIが信用スコアやリスク許容度、投資の嗜好を学習することで、顧客に最適な商品を提示できます。無数に存在する金融商品のなかから最適なものを提案するには、営業担当者の高度な商品理解・経済への理解が求められますが、AIを活用することでそれらを補うことができます。

EC業界

オンラインショッピングでは、AIマッチングによるレコメンドによって売上と満足度の向上を実現しています。顧客の年齢や性別、居住地といった属性情報と、これまでの購入履歴や閲覧履歴といった行動情報をもとに、興味関心に合った商品を提案します。

レコメンドと検索の精度は、ECサイトにおける顧客体験を決定づける重要なものです。サービスの根幹を支える機能として、AIが活発に利用されています。