人材紹介会社において職務経歴書を自動分析し、スキルマッチングや適性評価を行うAIシステム。マッチングプロセスの効率化と精度向上を実現。
職務経歴書から経験とスキルを自動識別
適正のある業界や職種を列挙
自動的にレポートを生成して集約
自然言語処理技術を活用して職務経歴書を解析し、求人要件とのマッチング度を数値化。候補者のスキルセット、経験年数、適性を総合的に評価し、採用担当者に最適な候補者を推薦します。
PDF形式の職務経歴書をそのまま受け取り、テキスト抽出、スキル整理、業界・職種ごとの経験抽出、マッチング分析、レポート生成、シート保存までを一連の流れとして設計した。単なる要約ではなく、後続の確認や共有に使いやすいよう、構造化された出力を重視した。
人材採用において、大量の応募書類を効率的に確認し、募集案件とマッチングするのは大きな課題でした。 特に技術職の採用では、スキルセットの評価が複雑で、担当者の負担が増大していました。
1件あたり15-30分かかる書類確認作業
担当者による評価の属人化と不統一
優秀な候補者を見逃す可能性
選考プロセスの遅延による機会損失
AIによる分析とまとめで書類選考時間を大幅短縮
スキル抽出とマッチングの精度が向上
迅速なフィードバックで応募者や企業の満足度がアップ
職務経歴書をPDFのまま受け取り、テキスト抽出から分析まで一連で処理できるようにした。
技術スキル、ソフトスキル、業界経験、職種経験、学歴、資格を分けて整理し、確認しやすい形にした。
マッチ度だけでなく、業界や職種との適合理由もあわせて出力し、確認時の判断材料を増やした。
PDF入力、抽出、分析、レポート生成、スプレッドシート保存までを1つの流れで構成。
一覧保存だけでなく、候補者ごとの要約シートを作り、見返しや共有をしやすくした。
抽出結果を項目ごとに整理し、あとで再利用しやすい形で保持できるようにした。
スコアだけでなく理由も残すことで、結果確認時の納得感を持たせやすい構成にした。