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AI受託開発の導入事例

プロダクト詳細

導入企業|株式会社Credo Ship.

求人ビッグデータのAI解析で ネット上に溢れる求人情報の新たな活用方法を開拓

求人ビッグデータのAI解析で ネット上に溢れる求人情報の新たな活用方法を開拓

課題・目的

1

求人情報の記述が多様で給与表記などを単純に抽出できないこと

2

大量(1日約10万件)のデータを整理し顧客ニーズに合わせたデータを提供することが難しいこと

3

業種・職種の表記も統一されておらず分析が難しいこと

導入後の効果

1

給与情報のシンプルな記載ケースでは抽出精度99.9%を達成した。

2

構造化データを基に求人広告代理店だけでなくHR業界全般への事業拡大が進んだ。

3

補助金事業のクロージング資料作成などがスムーズに行えた。

まとめ

株式会社Credo Ship.はWeb上の多様な求人情報から給与などの構造化データを抽出・活用したいという課題を抱えており、ROXによりビッグデータ構築とAI解析を委託。導入目的は求人データを正確に抽出し営業支援や給与設定等に活用すること。決め手はROXのデータ解析改善提案(単純パターン重視で精度向上)とオンラインでの共同開発体制。導入後は給与情報の抽出精度が高まり(単純記載ケースで99.9%)構造化データを用いて地域別平均や分布分析、営業支援アプリ等で事業展開が進んだ。

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導入事例の詳細

導入前の課題

求人情報の記述が多様で給与表記などを単純に抽出できないこと

大量(1日約10万件)のデータを整理し顧客ニーズに合わせたデータを提供することが難しいこと

業種・職種の表記も統一されておらず分析が難しいこと

導入の目的

Web上の求人情報を収集してビッグデータを構築し有効に活用するためのシステムを開発すること

求人広告代理店向けの営業支援アプリ『シエスタ』などのサービスを提供するために構造化データを作ること

導入後の効果

給与情報のシンプルな記載ケースでは抽出精度99.9%を達成した。

構造化データを基に求人広告代理店だけでなくHR業界全般への事業拡大が進んだ。

補助金事業のクロージング資料作成などがスムーズに行えた。

導入の決め手

既存プログラムを見直しシンプルなパターン・キーワードベースで抽出する方針に変更したことによる精度向上

プロジェクトの目的を共有し月次ミーティングで方向性を確認できる運用体制

導入のプロセス

既存のスクレイピングと構文解析の仕組みを確認して問題点を洗い出し、ルール作成とキーワード/パターンベースの抽出ロジックへ変更して検証を重ねつつ月1回のオンラインミーティングで進捗を確認して開発を進めた。

活用方法

構造化された給与データを地域別の平均や分布化して給与設定の判断材料や営業提案、競合比較などに提供している。

社内の反応

開発はスムーズに進み、精度向上によりプロジェクトを前期・後期で改善できたという評価があった。

今後の展望

業種・職種表記の分析を進めつつ顧客ニーズに合わせたデータ提供を続けて事業を拡大していく予定である。

どのような企業におすすめですか?

求人広告代理店や採用・人材派遣などHR業界全般

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プロダクト説明

お客様のビジネスに合わせたAIを受託開発いたします。多様なプロジェクトを経験し、様々なAI活⽤⽅法のご相談に応じてきた私たちが、豊富な情報の蓄積と確かな知識で、お客様に最適なAIの開発・活⽤⽅法をご提案いたします。多様化する社会に寄り添った最適なサービスで、これからの価値の創造を。ROXがその想いを形にします。

導入企業情報

株式会社Credo Ship.

業界

人材業界

上場の有無

非上場

事業内容

求人広告代理店向けの営業効率化支援事業、学生と企業をつなぐ就職教育、Web上の求人データ取得とそれを活用したアプリ・サービス開発(Sky Scraper Project)、求人ビッグデータの提供

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