初めからデータがあった訳ではなく、必要なものを理解して、機械学習などの分析に耐えうるデータを集めるところから取り組んだことが成功要因です

—株式会社フォーラムエンジニアリング 取締役 FE ICT戦略部 事業部長 竹内政博氏,

Business Challenge

フォーラムエンジニアリングでは従来、人材紹介に際して営業担当者がクライアント企業と候補者に対する面接と評価を行っていましたが、人手による背景調査や分析、マッチングは非常に時間のかかる作業であり、人材ビジネスが労働集約型産業であるがゆえの成長限界を感じていました。多大な労力をかけたにもかかわらず適切な人材を紹介できないこともあり、マッチングのスピードと精度の改善が課題となっていました。

Transformation

フォーラムエンジニアリングは社内外の膨大なデータを収集、分析し、最適なマッチングを実現する「Insight Matching®」というシステムを構築しました。構造化データと非構造化データを分析対象とし、高度な検索と自然言語処理 (NLP) により、営業担当者による自然言語のクエリーに応えて最適な候補者を提案します。また、エンジニアが業務内容に合致することを根拠を持って提案するために、マッチングのスコアを提供することができます。さらに、基本情報となるInsight Matching辞書の自動成長にも取り組んでいます。

Benefits

ソリューションの導入により、フォーラムエンジニアリングは人材紹介の回数を 6 回から 1 回へと削減し (マッチング率を 83% 改善)、顧客満足度とエンジニアの派遣人数を高めることができました。本ソリューションは同社の人材サービス業界における評価と信頼性を大幅に高め、世界中から新規顧客を開拓することに貢献しています。また、プロセスの迅速化により競合他社よりも早く人材紹介を行うことで、マーケット・シェアの拡大にもつながっています。

当事例に関する図表を含めた詳細な情報は、下記「PDFダウンロード」よりご覧いただけます。

Solution Category

  • AI/Watson