Nagoya University / NTT West Digital Innovation by Dream Team

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人 と 仕事 の マッチング

パーソナル情報を活⽤した
人材配置問題の解決方法の提案
名古屋大学 / NTT西日本
高須賀 将秀Nagoya University / NTT West Digital Innovation by Dream Team| 2 / 27

イキイキと仕事ができていますか？
現在の仕事に「満足していない」人は約７０％[1]「満足している」人の満足度が高い要因は仕事のおもしろさ
人間関係の良さ
休日休暇日数 が挙げられる

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仕事のおもしろさに？
仕事のおもしろさとは・・・[2]ズバリ

やりがい や 働きがい

一方で・・・

ってな「自分の能力をためす」ことから「楽しい生活をしたい」に変化

働く目的はつまり仕事 中心から 私生活 中心の生活に変化| 3 / 27

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やりがいと生産性/離職率の因果関係「企業における人材マネジメントの取組に関するアンケート調査」[3]「人事の成果は企業の生産性を高める」論文(2016)[4]によると仕事のやりがい等に対する従業員の満足度を向上させることは従業員の定着率や生産性の向上を通じて当該中小企業の業績にプラスの効果をもたらすことを示唆している「雇⽤動向調査」[5] によると1年以内に離職する人の率は約15%
その理由は仕事のやりがいが持てない, 人間関係の悪さ

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日本の社会問題「労働力人口の減少」
2060年に日本の人口は12,410万人から8,674万人に減少(-30%)
労働力人口は7,341万人から4,418万人に減少(-40%)
する見込み[6]つまり労働力人口は大幅に減少することが見込まれ現状の産業水準レベルを維持するためには生産性を約1.7倍に向上させる必要がある
今こそ 働き方革命※ が必要ひとりあたりの※”改革”ではなく”革命”。既存の制度やあり方を根本的に変えていく。

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働き方革命を起こすために強みを活かすことが重要だと思う人は約80％
一方で 仕事で自身の強みを活かせていると思う人は約10％
仕事で自身の[7][8]

人の経験は千差万別, 故に強みは十人十色
強みを活かし 自発的にイキイキ働くことでひとりあたりの生産性を向上させる
多種多様な人材が個々のそのために人と仕事のマッチング サービスを提案する

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サービス概念現状：指示統制型の仕事[9]

目指す世界：自発創造型の仕事
自発指示

画一的な役割分担
スキルフリーな仕事のやり方
仕事と私生活のセパレート化

相互補完的な役割分担
個性を活かす仕事のやり方
仕事と私生活のボーダーレス化

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解決したい課題“仕事(労働)”の概念を変える.

生産性の向上 / 離職率の低下

指示統制型の仕事から自発創造型の仕事へ

モチベーションは無限の可能性

仕事と私生活のボーダーレス化

人材不一致による人材流出の抑止

仕事は与えるものでも与えられるものでもない

経営の最適化に貢献

競合との差別化実現に向けた３つの技術的課題[13, 14]1

人のパーソナルデータをデジタルデータに置き換える

２

人と仕事のマッチングにおける評価指標（モデル）を明確にする

３

マッチングアルゴリズム（最適化計算方法）を確立する

BizReach
現状RECRUIT

人のやり方に依存した

PERSOL“人と仕事のマッチング”| 8 / 27

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競合との差別化

未知
領域

マッチン
グの難
しさ

未知領域に踏み込んだ
意思決定自律化
未知領域×非定型領域
定型領域

人の考え

BizReach
RECRUITPERSOL

定型領域

非定型領域

（ルーチンワーク）（企画系ワーク）

質×量Nagoya University / NTT West Digital Innovation by Dream Team

利⽤シーン

[11]

フィジカル空間

サイバー空間人

Matching!!
仕事| 10 / 27

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Service Image
Quantity

Quality

Quantity

入力データが少数しか対応不可

人の属性
仕事の属性独立した割当

入力データが多数でも対応可人

Quality

数理モデル

人と仕事の属性の関係性をネットワークで表現した割当

1

1
1

1

1
1

1

2

22

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サービス実現に向けて
Input

Output

属性情報●人のスキル(業務実践/ポータブル/技術・知識)●求められるスキル●性格的特性
●在職年数●育成計画●経歴1年目
NW装置保守業務
1年目
NTT BS
2-3年目
社内統合基盤
1年目
NTT BS
2-3年目EMS開発
NTT西日本営業部
4-8年目
2-3年目
NTT西日本営業部
4-8年目OpS開発
NTT西日本BD部
9年目
4-8年目NTTﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞｱｸﾄ
NTT西日本BD部
9年目
9年目 Aさん
NTTﾏｰｹﾃｨﾝｸﾞｱｸﾄ等
目的情報●次年度営業利益1,480億円達成●5年後の営業利益最大化●永続的な利益確保●地域活性化

従来

人手による柔軟な意思決定

過去データを模倣する
意思決定自動化提案
サー
ビ 未知領域に踏み込んだ
意思決定自律化ス

・小規模のみ・考慮条件は不明確
・時間がかかる・小～中規模のみ
・考慮条件は不明確
・学習による自動化

・大規模も対応・考慮条件を明確化
・学習なしの自動化【全体最適な配置を瞬時に計算（全ての情報を考慮した配置が可能なアルゴリズム）】●1人1人を意識した配置
ノード型の配置(局所最適)●1,000人以上を意識した配置
ネットワーク型の配置(大域最適)等
サイバー空間で多数のパターンをシミュレーションすることで最適結果を導出

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具体的な進め方 [NUOPT：数理システム 使⽤]
汎⽤ソルバー（NUOPT）

現場ヒアリング

実社会問題

専門知識必須定式化

専門知識必須

数理モデル

最適化計算

現場ヒアリング(近似)最適解

分析・検証

解最適化モデルの修正専門知識必須入力

人の思考/嗜好 = 数理モデル

出力Nagoya University / NTT West Digital Innovation by Dream Team| 14 / 27

Model 1
Quantity

Quality

Quantity

入力データが少数しか対応不可

人の属性
仕事の属性独立した割当

入力データが多数でも対応可人

数理モデル1

11

1

1
1

122

Nagoya University / NTT West Digital Innovation by Dream Team

数理モデル1
𝐽: 仕事の集合，𝐻: 人の集合， 𝑆: スキルの集合，𝑃: ポジション
𝑠𝑗ℎ : 人ℎの仕事𝑗に対する満足度，
𝑐𝑠ℎ : 人ℎのスキル𝑠に対するスキルレベル，
𝑝𝑝ℎ : 人ℎのポジション， 𝑛𝑗𝑝 : 仕事𝑗に求められるポジション𝑝の人数
𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑖𝑧𝑒 𝛼 σ𝑗𝜖𝐽 σℎ∈𝐻 𝑠𝑗ℎ 𝑥𝑗ℎ + 𝛽 σ𝑠∈𝑆 σ𝑗∈𝐽 σℎ∈𝐻 𝑐𝑠ℎ 𝑥𝑗ℎsubject toσ𝑗∈𝐽 𝑥𝑗ℎ = 1, ∀ℎ ∈ 𝐻σℎ∈𝐻 𝑝𝑝ℎ 𝑥𝑗ℎ ≥ 𝑛𝑗𝑝 , ∀𝑗 ∈ 𝐽, ∀𝑝 ∈ 𝑃σ𝑗∈𝐽 σ𝑠∈𝑆 𝑐𝑠ℎ 𝑥𝑗ℎ ≥ σ𝑗∈𝐽 σ𝑠∈𝑆 𝑞𝑗𝑠 𝑥𝑗ℎ , ∀ℎ ∈ 𝐻| 15 / 27

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Code [NUOPT：数理システム 使⽤]
定義

モデル| 16 / 27

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User Interface [NUOPT：数理システム 使⽤]
入力パラメータ

ユーザインタフェース
万人規模対応

入力部
パラメータ
無制限

出力部

●人のスキル●求められるスキル●求められる人数●満足度と熟練度の重視度具合

実行ログ

Nagoya University / NTT West Digital Innovation by Dream TeamEvaluating◯1,000人規模でも1秒で割当結果の計算が可能◯人目線の満足度と仕事目線の熟練度の優先度制御可能✕人や仕事のつながりの観点が含まれていない| 18 / 27

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Model 1の課題と解決アイデアエレメント（人や仕事）間のつな課
がりや時間軸（経歴）がモデルに題 反映できない．

11

解決 エレメント間の因果関係をネット
ア ワーク上で表現し，エレメント間イ の距離を⽤いて，マッチング結果デ の表現力を向上させる．
ア1
1

222エレメント因果ネットワーク

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Model 2
Quantity

Quantity

入力データが多数でも対応可

入力データが多数でも対応可数理モデル1

Quality

数理モデル2

人と仕事の属性の関係性をネットワークで表現した割当

111112211222

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数理モデル2
𝐽: 仕事の集合，𝐻: 人の集合， 𝑆: スキルの集合，𝑃: ポジション
𝑠𝑗ℎ : 人ℎの仕事𝑗に対する満足度，
𝑐𝑠ℎ : 人ℎのスキル𝑠に対するスキルレベル，
𝑝𝑝ℎ : 人ℎのポジション， 𝑛𝑗𝑝 : 仕事𝑗に求められるポジション𝑝の人数
𝑑ℎ1 ℎ2 : 人ℎ1 と人ℎ2 の因果値，𝐷: 各仕事における合計因果値の上限値
𝑚𝑖𝑛𝑖𝑚𝑖𝑧𝑒 𝛼 σ𝑗𝜖𝐽 σℎ∈𝐻 𝑠𝑗ℎ 𝑥𝑗ℎ + 𝛽 σ𝑠∈𝑆 σ𝑗∈𝐽 σℎ∈𝐻 𝑐𝑠ℎ 𝑥𝑗ℎsubject toσ𝑗∈𝐽 𝑥𝑗ℎ = 1, ∀ℎ ∈ 𝐻σℎ∈𝐻 𝑝𝑝ℎ 𝑥𝑗ℎ ≥ 𝑛𝑗𝑝 , ∀𝑗 ∈ 𝐽, ∀𝑝 ∈ 𝑃
σℎ1 ,ℎ2 ∈𝐻 𝑑ℎ1 ℎ2 𝑥𝑗ℎ1 𝑥𝑗ℎ2 ≤ 𝐷, ∀𝑗 ∈ 𝐽σ𝑗∈𝐽 σ𝑠∈𝑆 𝑐𝑠ℎ 𝑥𝑗ℎ ≥ σ𝑗∈𝐽 σ𝑠∈𝑆 𝑞𝑗𝑠 𝑥𝑗ℎ , ∀ℎ ∈ 𝐻| 21 / 27

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Code [NUOPT：数理システム 使⽤]
定義モデル| 22 / 27

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User Interface [NUOPT：数理システム 使⽤]
入力パラメータ

ユーザインタフェース

入力部●人のスキル●求められるスキル●求められる人数●在職年数 ●エレメント間因果 等
因果NW変換エレメント因果ネットワーク
最適化

出力部

実行ログ

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Evaluating△1,000人規模だと割当結果の計算に時間がかかる
そのため，10秒程度で計算を打ち切っている▶工事手配問題のアルゴリズム の適⽤[15]◯人のつながりの観点が含まれている✕仕事のつながりの観点が含まれていない▶エレメント因果ネットワーク構築の改良▶数理モデルの改良| 24 / 27

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Model 3（今後の課題）
Quantity
入力データが多数でも対応可

Quality

数理モデル2

人と仕事の属性の関係性をネットワークで表現した割当

Quantity
入力データが多数でも対応可

Quality

数理モデル3

人と仕事の属性の関係性をネットワークで表現した割当

1

1
1

1
122
2

今後の課題1
12

122

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今後の展望（1/2）
今後，以下に示す4つの課題について取り組んでいく．
数理モデルの改良

入力部

出力部

BayolinkS

NUOPT

エレメント因果ネットワーク
構築の改良

工事手配問題のアルゴリズム[15] の適⽤実証実験（次頁）

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今後の展望（2/2）
ＮＴＴ西日本G社内での実証実験を通じ，数理モデルの改善及び実⽤性を確認していく．
コミュニティが広がれば, マッチングの候補が増え,融通が効くため, 効果が得られやすい

人事部と連携予定

2022.4～
ＮＴＴ社内全社に展開
5年後

2021.4～2022.3
ＮＴＴ西日本Ｇ社内2年後での実証実験

3年後| 27 / 27

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参考文献
[1] RESUS社会保険労務⼠事務所: 新入社員意識調査[2] エン・ジャパン株式会社: 「仕事の満足度」についてアンケート. https://employment.en-japan.com/[3] 内閣府:国⺠生活選好度調査[4] 久米 功一: 人事の成果は企業の生産性を高める-「人材マネジメント調査2015」の定量分析[5] 厚生労働省 雇⽤動向調査[6] 総務省 情報通信⽩書: 我が国の労働力人口における課題[7] インターネット調査: 就職活動ミニアンケート[8] インターネット調査: 仕事に関する意識調査[9] リクルートワークス研究所: 2025年 ――働くを再発明する時代がやってくる[10] 2019 経済センサス-基礎調査[11] NTT持株会社ニュースリリース:デジタルツインコンピューティング構想. 2019/6/10[12] 2018 ワークスタイル変革ソリューション市場総調査[13] 高須賀将秀, 吉田寛（NTT）: 個人能力差を考慮した開発における人員資源割当問題に対する解法の提案(IPSJ SIG Technical Report, Vol.2017 MPS 112 No. 26, 2017)[14] 高須賀将秀（名古屋大学/西日本電信電話株式会社）, 柳浦睦憲（名古屋大学）:
工事手配業務に対する数理最適化の活⽤と意思決定の支援（NTTデータ数理システム 学術奨励賞2020春）[15] 高須賀将秀, 柳浦睦憲: 工事手配業務に対する数理最適化の活⽤と意思決定の支援(IPSJ SIG Technical Report, Vol.2020 MPS 131 No. 14, 2020)

Nagoya University / NTT West Digital Innovation by Dream TeamSpecial Thanks
西日本電信電話株式会社
デジタル改革推進本部 技術革新部 ＤＩコーディネート部門
デジタルイノベーションセンタ サービスイノベーション担当
小林 敦志 様高木 博文 様
西日本電信電話株式会社
ビジネスデザイン部
スマートデザイン第一部門 第一ビジネス開発担当
児玉 歩 様Nagoya University / NTT West Digital Innovation by Dream Team

【参考1】市場規模 /市場状況[11]FirstTarget(

労働人口0.1% = 70,000人
大企業 1% =100社

High

派遣社員数：0.02[億人]人材派遣Market Growth

中小企業：380.9[万社]0.34[億人])ポイント
1 人材紹介の領域はパンドラの箱

人事
異動
人材紹介

●市場は(14%採⽤/マージン35%)で成熟済み●先端技術成熟後に顧客獲得

2 人事異動と人材派遣の領域がファースト
ターゲット
大手企業：
1.1[万社]
0.14[億人]

人材紹介

Low

BizReach
RERCRUITPERSOLHigh

Market Share

正社員数：0.48[億人]
労働力人口：0.74[億人]Low●人を適切に配置することが増収につながる●短期的な人の入れ替えは効率が悪い▶人材マッチングの重要性が高い●大手企業は人材の取り扱いで苦労している●中小企業はスキルマッチをする余裕がない▶人手でオペレーションをしている

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【参考2】サービス詳細/ビジネス詳細
未知領域の『人×仕事の最適マッチング』
を手軽に利用できるライトサービス

未知領域の『人×仕事の最適マッチング』
をたくさん利用できる使い放題サービス

派遣先最適化サービス

適正な派遣先に社員を派遣したい企業が,マッチングの難しい質×量の大きなケースにおいても, 社員と企業の双方向の目線から,人の思考の限界を超越した未知領域の結果を, よりシステマティックに出すサービス

キュレーション

検索

企業内利用ユーザ

結果
人材/仕事データ蓄積

キュレーション

検索

ServicePlatform

結果
企業内利用ユーザ●人事異動最適化サービス●派遣先最適化サービスのコラボ販売

ServicePlatform

貸出

B2B2X

B2B2X(再販)サービス

企業内利用

人事異動最適化サービス

社内の人事異動/人材配置を効果的に行いたい企業が,マッチングの難しい質×量の大きなケースにおいても, 社員と企業の双方向の目線から,人の思考の限界を超越した未知領域の結果を, よりシステマティックに出すサービス

Nagoya University / NTT West Digital Innovation by Dream Team

【参考3】KPI
凡例
ト：トラ*データ課金ユーザ
プ：一括販売(プラットフォーム利⽤)ユーザ

使⽤頻度
ト：1回/月

売上
ト：7,104万円/年
プ：9,600万円/年

利益

支出※
Running：0.2億円/年
Initial：1億円

ト：3段階(松竹梅)

ト：80円/回(梅)プ：8万円/月客数

1.67億円/年

質

客単価

ト：72,000人
プ：100社

0.1%
1%量
ト：0.72億人
プ：1.1万社

新規ユーザー
リピーター
Max 0.74億人
Max 380.9万社※研究開発業務経験(市場価格や開発規模)から算定

Nagoya University / NTT West Digital Innovation by Dream Team| 33 / 27【参考4】ビジネスモデル
サービス利⽤結果を購入

Service
Platform

Platform提供 / コンサル
Platform購入 / コンサル依頼

Result

¥

人材/仕事
データ蓄積

¥
Platform利用料/コンサル料(8万/月)¥

企業内利⽤(ヘビーユーザ) 返金
B2B2X利⽤企業¥
サービス利用料(80円/1トランザクション *データ量)

企業内利⽤(ライトユーザ)
サービス利用 / データ送信
マッチング結果を購入

ServicePlatform
Result