本研究では，人材採用プラットフォームにおけるレジュメ検索1）の高精度・低レイテンシかつ高い解釈性の実現を目的とし，疎ベクトル検索モデルSPLADE[1]の導入と，HR(HumanResources)ドメイン特有の課題に対応した学習手法を提案する．従来のキーワード検索では語彙の不一致により，ユーザーである企業の採用担当者の検索意図を十分に反映できない課題があった．これに対し，我々は高い解釈性と検索精度を両立するSPLADEを採用し，さらにHRデータ特有の多対多の関係性や企業の採用担当者の主観的判断によるノイズを考慮した学習データ構築手法を開発した．実データを用いた評価実験の結果，提案手法は汎用SPLADEモデルの再現率を上回り，かつ既存の一致検索システムに肉薄する性能を達成し，HR領域におけるセマンティック検索の有効性を実証した．

人材採用プラットフォームにおいて，膨大なデータベースから適切な求職者を効率的に発見する検索技術の重要性は高まっている．現在，ビズリーチにおけるレジュメ検索は，職種や年収などの属性をもとにしたハードフィルタと，フリーワードによるソフトフィルタの組み合わせによって実現されている．しかし，キーワード検索は文字列の完全一致に基づいているため，検索クエリとレジュメテキスト間で語彙が一致しない場合に対応できないという課題がある．例えば，企業の採用担当者が特定のスキルや経験を意図して検索を行っても，求職者が異なる同義語や表現を用いていた場合，その求職者は検索結果から除外されてしまう．加えて，キーワード検索は文脈や多義性の扱いに限界があり，企業の採用担当者が持つ潜在的な要件を汲み取ることが難し1）「レジュメ」とはビズリーチ上の「職務経歴書」を指しますい.そのため，意図した検索結果を得るには，ユーザー自身による複雑な条件設定が不可欠となっている.これらの課題を解決するため，本研究では，セマンティック検索の実現に向けた疎ベクトル検索モデルの導入と，HRドメイン特有の課題に対応した学習手法を提案する．疎ベクトル検索モデルとして，SPLADE[1]を採用する．SPLADEはBERT[2]等のTransformerモデルを基盤としつつ，学習時にFLOPS正則化項を用いることで出力ベクトルをスパースにする手法である．これにより，入力テキストの意味的に関連する拡張語に重みを付与できるため，密ベクトル検索と同等の精度と，キーワード検索同様の高速性・解釈性を両立することが可能となる．次に，HRドメインへの適応について述べる．MSMARCO[3]などの汎用データセットで学習されたモデルは，「RPO」や「ダイレクトリクルーティング」といったHR特有の専門用語や文脈を十分に獲得できていない．そこで本研究では，独自データセットを用いたファインチューニングを行うことで，この語彙ギャップを解消する．検証においては，ドメイン適応を施さない汎用モデルと，適応後の特化型モデルを比較し，HR領域の検索タスクにおけるドメイン適応の有効性を明らかにする．