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.
課題・目的
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。
まとめ
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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。
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