最適な“人財”選出にAIを活用、マッチング精度の飛躍的向上で新ビジネス創出を目指す IBM Watson Summit 2017

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最適な“人財”選出にAIを活用、マッチング精度の飛躍的向上で新ビジネス創出を目指す

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2017/06/12 掲載

最適な“人財”選出にAIを活用、マッチング精度の飛躍的向上で新ビジネス創出を目指す

IBM Watson Summit 2017

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団塊世代の本格的リタイアが近づく中、人材確保と採用精度の向上はどの企業でも喫緊の課題だ。ところが、人間が行う採用活動では、ミスマッチもロジカルに減らしづらい。ここで、人工知能（AI）と会話しながら人材マッチングを行うシステムを真剣に模索し、具体的なシステムを開発し、さらに年内に公開まで予定している企業がある。AIを活用して「自社に合う人」を提案するシステムの仕組みと開発の背景に迫った。

フォーラムエンジニアリング
取締役
竹内政博氏

理工系大学、製造業、技術者が抱える課題と高まる人材マッチングへのニーズ

　少子高齢化と人口減少は、理工系大学、製造業、技術者を取り巻く環境にもさまざまな影響を及ぼしている。大学においては、学生数の減少にともなう大学の空洞化が問題となり、新規学卒者の減少によって、製造業への理工系学生の入職者数も、ここ数年、右肩下がりが続いている。

　また、企業においては、いよいよ今年から団塊世代の退職が本格化する。団塊世代が60歳に到達する「2007年問題」、そこから5年後の「2012年問題」を何とか乗り切った製造業だが、団塊世代が70歳を迎える2017年は再雇用も難しくなり、いよいよ退職が本格化すると考えられている。また、技術者においても、現在、非正規の技術者の割合は約30％だが、その割合は今後10年間で50％に上昇すると予想されている。

　そこで重要になるのが、人材マッチングの高度化だ。流動化する技術者と技術者を求める企業を適切にマッチングするサービスへのニーズは、今後さらに高まるのは間違いない。

　技術者に特化した人材サービスを全国で展開するフォーラムエンジニアリングは、こうしたニーズへの対応を急ピッチで進めている。同社の取締役竹内政博氏は、次のように説明する。

「当社は、主に自動車、輸送、機械、産業用機械、精密機器などの製造業約1500社に、約4800名の技術者を派遣しています。現在は、そのマッチングを人が行っていますが、担当者の認知バイアスなどもあり、どうしてもミスマッチは起きてしまいます。現在、その限界を乗り越えるべく、新しいシステムの開発に取り組んでいるところです」（竹内氏）

この記事の続き＞＞
・AIを活用した人材マッチングシステムの理想像とは？
・開発されたアプリケーションとシステムのアーキテクチャ
・「自動成長」と状況によってアプローチを変えられる柔軟な仕組み