ユーザー事例

数理最適化パッケージ

Nuorium Optimizer※「Numerical Optimizer」はV24より「Nuorium Optimizer」に改名しました。

澪標アナリティクス株式会社 様

機械学習と「最適化」により、新レコメンデーションエンジンを開発

代表取締役／シニアコンサルタント
井原 渉 様最先端の学術知識に基づくコンサルティングサービスを展開している澪標アナリティクス
では、これまで実用例のなかった人材ビジネス用レコメンデーションエンジン開発を、機械学習と最適化パッケージ「Nuorium Optimizer」により成功させた。

Interview
今までなかった、人材ビジネス用のレコメンデーションエンジン

シニアエンジニア／コンサルタント
笹尾 卓史 様

人材紹介レコメンデーションエンジンの開発は難しいと聞きました。
井 原

一般的なレコメンデーションエンジンは、大量の在庫を多数のユーザーにマッチングさせることは得意です。しかし、人材ビジネスのように1 案件に対し1 人の求職者をマッチさせる用途には向いていませんでした。条件の良い 2 割の求人を8 割の人に勧めるようなことが起きますし、そうなると売切れが頻発します。結果、8 割の求人企業にはいつまでたっても求職者が来ない、その一方で、マッチングするのは条件の良い求職者のみ、そのほかは仕事が決まらないといった状況になりがちです。そこで、この分野でマッチング数を最大化できるようなレコメンデーションエンジンを開発することができないか、という相談をお客様企業からいただきました。

どのような方法で、その課題を解決しようとしたのでしょうか。
井 原

課題解決のアイデアとして、我々が着目したのが最適化の線形計画法です。求職者情報と求人情報により成約確率を計算し、募集人数に対して紹介する案件数を均等化した上で、成約率の合計値が高まる組合せを計算するロジックを組み立ててはどうか、と考えたのです。

Profile澪標アナリティクス
株式会社 様大 学 で教 鞭を執る井 原 氏の新規事業として 2006 年
ス タ ー ト、2014 年 6 月 に
法 人 化。統 計 学 や 数 学 の観 点 から新 たな 事 業 価 値を見 出 す 独 自 のコンサ ル
ティングサービスを展開。
文 部 科 学 省や経 済 産 業 省などとの共同プロジェクトも多数。

ただし、この手法による実用化例は私が知る限りではありませんでした。

人材と求人の最適マッチングを線形計画法で実現
数理システムのNuorium Optimizerの選択理由を教えてください。
井 原

先端的な開発だったため、あらゆる困難が予想されました。仕様変更などの試行錯誤があっても、パッケージソフトであるNuorium Optimizerであれば柔軟に対応できます。
また、最適化計算は専門性の高い領域ですが、これに関する情報も開発に不可欠です。
その点、数理システムはさまざまなノウハウや経験を豊富に持っており、それが今回の我々のチャレンジの大きな力になってくれると期待しました。

開発作業はどのように進行されたのでしょうか。
笹 尾

当社でロジックや仕様を決め、それをもとに数理システムで開発を行うという役割分担で開発進行しました。互いにコミュニケーションをとり、またモジュール単位で開発したことなどもあり、スケジュール通りに進みました。設計通りに解が出るか、そのときの計算時間はどのくらいか、またハードウェアの要件はどうか、そのたびに数理システムのスタッフから明快な回答が迅速に戻ってきて、着実な開発につながりました。
［裏面に続く］求人のマッチング方法の比較

マッチング 〜 結果表示

一般的なレコメンド

AI最適マッチング

条件によるスクリーニングマッチング

求職者の満足度を使ったレコメンドマッチング

求職者と求人企業、両方の満足度を使ったマッチング

希望条件
求職者

給与
求人企業

勤務時間

求職者

希望給与

求人企業

求職者

勤務時間
求人企業

システム
●

条件完全一致での判断●※100%一致か不一致でしか判断していない●●井 原

全ての条件を入れなくても、マッチングできる
その人ごとに向いている順番で表示できる求職者の満足度は最大化される

自動マッチングシステム

当社では、お客様に最適化ロジックを理解いただくこと件がなくなってしまいます。そこで機械学習により、他のにも腐心しました。最適化、特に線形計画法とは何か、どマッチング情報を参照するなどして別の解を出す処理をのような機能や役割があるのか、それを分かっていただ
かないと導入につながりませんから。当社が最も注力ししています。
笹 尾

納品したエンジンは、お客様のスタッフが運用されます。
現場で業務に活かしていただくために、エンジンの作り込たのは、この部分かもしれません。

みを入念に行いました。データ入力を間違えると、正しい今回のレコメンデーションエンジンの概要を教えてください。
井 原

どの求職者にも一定数以上の求人を紹介する

解が返ってこなくなる恐れがあるため、入力の際のルール

エンジ ンは 大 まかに 機 械 学 習と最 適 化 の2つ の ロジッを厳格に決めました。さらに解を出す際、スタッフがお勧クで 構 成 さ れ て おり、そ の 最 適 化 の 部 分 にNuorium

めしやすいように機械学習を使ってレコメンドした理由もOptimizerによるプログラムを組み込みました。最適化あわせて提示したり、求職者が以前働いていた企業をレコでは「解がない」という結果になることもあり、それは避メンドしたりしないようにNGフラグを立てる機能なども実けられません。しかし、そうなると求職者にお勧めする案装しています。

最適化によって機械学習の可能性が広がっていく40人によるマッチング作業が4人で可能になったそうですね。

今後の展望についてお聞かせいただけますか。

井 原

井 原

お客様では、求人案件と求職者のマッチングを主に人力

お客様からはすでに、このエンジンを他部署の人材ビジで行っていました。約 40 人の専任の担当者が互いに話しネスでも利用したいとご要望をいただいています。今後合いながら、どの求職者にどの求人を勧めるか随時決めさらにエンジンのチューニングが進めば、求職者や求人ていたのです。それが今回のレコメンデーションエンジの情報を入力した時点で、それに最適な案件を紹介できンにより、同じボリュームの案件処理を4 人の担当者で実るようになるかもしれません。

行することが可能になりました。しかも、処理時間は 10

今 機 械 学 習 が 注目されていますが、それに最 適 化 のロ分程度で完了できます。

ジックを加えることで、今 回 のエンジンのように新たなエンジンの開発期間は約 4 か月ですみ、費用も当初予算

機 能 の 実 現 が 可 能になります。これまで 人 間 が 行ってから大幅に圧縮できました。これはパッケージソフトであきた 業 務 を、ロジックで 置き換えることができるようにるNuorium Optimizerの効果といえるでしょう。

なるのです。今後、約 30 兆円規模に広がるといわれているAI マーケットの中で、機械学習をサポートするロジックとして最適化が果たす役割はますます大きくなってくるでしょう。

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