人とAIの共創による
マッチング業務革新の舞台裏

グローバル企業特有の困難と内製化の壁を越えて

アデコ株式会社

人材サービス / AIマッチングシステムの開発

人とAIの共創によるマッチング業務革新の舞台裏

導入効果

  • AIマッチングシステムの導入により、マッチング担当者一人あたりの一日のマッチング件数が二桁改善

  • 2025年中に、全契約決定の内、20%がAIマッチングを経由するまで拡大させることを目指している

  • ビジネス担当者の業務負荷が軽減され、より付加価値の高い業務(登録者との対話など)に集中できる環境を実現。スイス本社からも、ビジネスでの活用による具体的な成果が評価され、先進的な取り組みとして他国からも注目を集めている

  • Databricks 活用による効果

  • 日本チームから「Databricks」への環境移行をリクエストし、 高い分散処理性能により処理時間が大幅に改善

  • 継続的な利用状況の分析に基づき、柔軟なコンピュート設定によりコストパフォーマンスを最適化。 コストは30%以上の削減(2024年10月比)

  • セキュアなDelta Sharing機能により、2時間を超えていた複数のworkspace間でのデータ輸送時間をゼロに短縮。障害復旧能力を高め、障害発生によるビジネスの機会損失を最小化

  • ビジネス部門・Data Science部・TDSEとの「ワンチーム」で乗り越えた、技術と組織の壁

    IT&Digital本部は、基幹システムを担う情報システム部門と、AIなどのデジタル技術を活用して新たな価値創出を目指すデジタル部門の二軸で構成されており、デジタル部門は2020年に「人材業界のDXLeaderとなる」という明確な指針の元に発足。
    Data Science部は、データサイエンス・AI技術を活用し、様々なビジネス 課題に対して企画・開発・運用・保守という上流工程から下流工程の全て を内製開発で推進。人材派遣ビジネスの中核であり登録者と求人企業を つなぐマッチング業務の高度化を目的に、2021年頃から本プロジェクト を重点施策として本格始動した。

    マッチング精度の向上には、求人票や職務経歴書に含まれる膨大なテキストデータの活用が不可欠であり、同時にAIによるマッチングの公正性を担保するため、性別や年齢などの属性によるバイアスがないことを統計的に検証・証明する必要があった。
    これらの高度な技術要件に対応するため、専門知識と開発リソースの両面で支援可能な信頼性の高いパートナーとしてTDSEを選定し「ワンチーム」でプロジェクトを推進した。

    AI導入による具体的な成果

    太田様: AIマッチングシステムの運用開始以降、マッチング担当者一人あたりの一日のマッチング件数が二桁改善しました。ただし、この結果には担当者自身の努力も寄与しており、純粋にシステムだけの成果とは言いきれない部分もあります。 一方で定量的な指標として確認できる成果として、現在、全社の契約決定のうち5%弱がこのAIマッチングシステムを介して成立しています(インタビュー実施当時)。2025年末には、この数値を20%まで向上させることを最終目標に掲げており、すでに目標達成の見通しも立っています。

    太田 潤 様

    アデコ株式会社 IT & Digital 本部
    Data Science部 部長

    Databricksを分析基盤として活用するメリット

    山下様:2022年当初、使用していた分析環境は、大規模データ処理に不向きなものでした。そこで、日本チームから「Databricks」への環境移行をリクエストし、大規模データ処理のハンドリングに適した環境を構築することができました。高い分散処理性能を最大限に引き出す調整を行った結果、処理時間も大幅に改善でき、開発サイクルも日々の運用面でも多くのメリットが生まれました。 また、Databricksはコストパフォーマンスの最適化が容易であり、 リリース後もコストを30%以上削減できています(2024年10月比)。特別な仕組みを導入したわけではなく、処理内容に応じてリソースを丁寧にテーラーすることで実現しています。 さらに、セキュアなDelta Sharing機能により、2時間を超えていた複数のworkspace間でのデータ輸送時間をゼロに短縮することで、障害復旧能力を高め、障害発生によるビジネスの機会損失を最小化することができました。

    佐藤様:ユーザーの立場から見ると、システムの処理過程で生成される中間のデータはまさに貴重な資産だと考えています。データ分析はトライアンドエラーの積み重ねであり、その過程で高速にPDCAを回しながら多様な分析を迅速に試行できる点もDatabricks の大きな魅力の一つです。

    古川(TDSE):アデコ様が先進的な基盤を導入されていたことで、私たちもその環境を最大限に活用し、複雑なAIモデル開発を迅速に行うことができました。Databricksはプロジェクト全体のスピードと精度向上に大きく貢献した要因の一つです。

    山下 夏輝 様

    アデコ株式会社 IT & Digital 本部
    Data Science部 部長

    佐藤 甲一 様

    アデコ株式会社 IT & Digital 本部
    Data Science部 部長

    古川 善信

    TDSE株式会社

    グローバル企業特有のAI活用の難しさ

    太田様:最も大きな障壁はEUにおけるAI規制への対応でした。AIマッチングシステムを正式にリリースするためには、AdeccoGroupのグローバル本社に設置されたResponsible AI Committeeの承認が必要だったのです。

    佐藤様:AIが社会に浸透する中で、その利活用における公平性や倫理性の確保は非常に重要な課題です。 Adecco Groupでは、日本を含む世界全体のAI倫理ガバナンスの指針として「Responsible AI Principles(責任あるAI活用のための原則)」を制定しています。これは事業におけるAIの使用と開発において、法令を遵守 するだけでなく、倫理的で包括的、かつ公正であり続けるための原則です。AIマッチングシステムにおいても様々な検証が求められました。例えば、AIが人間の意図しない動作をしていないかの検証では、多数のビジネス担当者にAIの出力結果を1つ1つ実際に評価していただきました。また検証事項の中で最も重要でしたのは、登録者の属性の違いによる差別(偏り)が発生していないことの証明です。そのためにAIの出力結果に属性の違いによる「有意な差がないこと」を、古川さん(TDSE)に協力いただきながら統計学的に検定しました。 最終的なResponsible AI Committeeへの報告においては、検証結果をまとめるだけではなく、日本の労働市場の特性も併せて丁寧に説明することを心掛けました。 これらの結果、Responsible AI Committeeから無事に承認を取り付けることができました。まさにTDSEやビジネス部門の皆さんの全面的なご協力があったからこその結果だと考えています。

    太田様:プロジェクト開始当初、グローバルからは「なぜ日本だけでそのような取り組みを進めているのか」との声もありました。最初の2年ほどは進みが遅く、推進には多くの苦労がありました。しかし、2024年10月のローンチ以降、先ほど申し上げたような具体的な成果が現れ始めると、評価は一変しました。 グローバルのIT社員向けイベントでの発表には約300人が参加し、現在では日本の取り組みが 注目を集めています。山下(アデコ)がグローバルと密にコミュニケーションを重ね、人と人との信頼関係を築き上げながら日本の成果を継続的に発信してきた結果、今では「日本のチームが進めたいなら支援しよう」という協力者が増えてきています。

    佐藤様:システムを完成させるだけでは評価にはつながらず、実際に成果を創出して初めて真の価値が認められます。成果を着実に積み重ね、ビジネスの中に自然に溶け込んでいる事実を示すことで、現在ではグローバルにおいても高いプレゼンスを確立できていると感じています。

    アデコ株式会社

    アデコ株式会社は、スイスに本社を置く世界的な総合人材サービス企業「アデコグループ」の日本法人です。人材派遣、人材紹介、アウトソーシング、コンサルティングなど、多岐にわたる人事ソリューションを提供しています。幅広い業界・職種をカバーし、企業の人材戦略と個人のキャリア開発を支援しています。

    https://www.adeccogroup.jp/

    CONTACT

    データ活用の伴走パートナーとして
    「Databricks を導入した“その先”の成果を
    どのように実現するか」
    を、
    お客様とともに考え、共に実現していきます。