本論文では，株式会社カカクコムが運営する求人ボックスを題材として，大規模で更新頻度が高い検索サービスにおける高性能なレコメンドシステムの設計方針を提示する．文ベクトルを生成するのに適した深層学習モデルSentence-BERTを用いて，閲覧履歴からユーザーを表現するベクトルを作成することで，パーソナライズされた推薦を可能にする．さらにItem2vecの思想を応用したファインチューニングを行うことで，文章の意味のみならずユーザーの意図をベクトル表現に反映することが可能になる．

求人ボックスは，正社員，アルバイト，パート，契約社員など多様な雇用形態の求人情報が掲載されているプラットフォームサービスであり，会員登録をしていないユーザーであっても自由に求人の検索を行うことができる．求人ボックスには2000万件を超える求人情報が掲載されており，新規求人の追加や古い求人の削除など，情報更新が日々行われている(※2024年9月時点)．膨大かつ更新頻度の高い求人情報の中からユーザーが自身に適した求人を効率的に見つけられるよう，求人ボックスではレコメンドシステムを導入している．近年，従来の仕組みに加えて新たなアプローチを導入し，大幅に機能を刷新した結果，より良いレコメンドを提供できるようになった．初期のレコメンド手法(以下，旧求人レコメンドと呼ぶ)では，推薦内容をパーソナライズすることができず，求人間の類似性判断にユーザーの意図を反映することも難しかった．そこで一部の機能に新しいレコメンド手法を導入し，パーソナライズ推薦と，ユーザーの意図を反映した類似性判断とが可能になるよう設計した．その結果，レコメンド経由での求人クリック数が増加し，サービス利用の活性化が確認された．この論文では，新しく導入したレコメンド手法(以下，新求人レコメンドと呼ぶ)の設計方針と，その実現に用いた技術的アプローチについて詳述する．