JSAI2025 インダストリアルトーク

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1. © 2025 Wantedly, Inc. LLMを用いたプロフィール情報 活用による推薦システムの改善 人工知能学会2025 インダストリアルセッション May.27 2025 - 右手達也（ウォンテッドリー株式会社）
2. © 2025 Wantedly, Inc. ウォンテッドリー株式会社 Visit Recommendation Squad 右手 達也（うて たつや） 所属と役割 • ウォンテッドリー株式会社 Visit Recommendation Squad (2025/02 ~ ) • データサイエンティスト • 推薦システムの開発及び運用 自己紹介
3. © 2025 Wantedly, Inc. ミッション ウォンテッドリーは、⾃律‧共感‧挑戦のある適材適所を、 ⼀時的でも、局所的でもなく、構造的に⽣み出し続けることによって、 あらゆる⼈がシゴトに没頭し成果を上げ、その結果成⻑を実感できるような 「はたらくすべての⼈のインフラ」を構築していきます。 究極の適材適所により シゴトでココロオドル ひとをふやす
4. © 2025 Wantedly, Inc. iOS, Android and Web 気軽に会社訪問 ミッションや価値観への共感でマッチング • 給与や福利厚生などの条件ではなく、 想いがあれば会社の規模にとらわれない まず「話を聞きに行く」という新しい体験 • 個人と企業がフラットな目線で出会えることで、 より魅力的な場所を見つけることが可能に Wantedly Visit
5. © 2025 Wantedly, Inc. Wantedly Visit 理想のマッチング 「シゴトでココロオドル」ため、共感マッチも考慮したマッチングを目指している 共感 最適 挑戦 自律 Skills 共感マッチ Will スキルマッチ Competencies 資質マッチ Tasks タスクマッチ
6. © 2025 Wantedly, Inc. Wantedly Visit のマッチングを支える 推薦システム ユーザ、企業の両方に推薦システムを提供している 本発表では、企業へのユーザの推薦に焦点を当てて説明する
7. © 2025 Wantedly, Inc. 現状の推薦システムにおける、スキルマッチの課題 採用要件に合う 企業に対して、一部採用要件に合わないユーザの推薦が発生していた ・・・ 採用要件に合う 採用要件に合わない ・・・ 採用要件に あったユーザ が欲しい Skills スキルマッチ Will 共感マッチ Competencies 資質マッチ Tasks タスクマッチ 推薦 スキルマッチに課題
8. © 2025 Wantedly, Inc. 推薦システムの課題への対応 Wantedly Visit には募集情報などの豊富な自然言語データが存在するため、 これらのデータを活用することで、推薦システムの改善が可能 募集情報 ユーザプロフィール
9. © 2025 Wantedly, Inc. 募集情報の活用における課題 募集情報において採用要件は自由記述かつ任意項目のため、採用要件という観点で は活用が困難 募集情報の例 ▪お願いしたい業務 ... ▪求めるスキル（採用要件） … ◾働く環境について … 自由記述のため 採用要件以外の 情報を含む ▪募集の背景
 ...
 
 ▪ポジションの魅力
 ...
 
 ▪キャリアパス一例
 ...
 
 ▪技術スタック
 ...
 明確な要件の 記載がない
10. © 2025 Wantedly, Inc. LLMを用いた自然言語データの活用 LLMで募集から採用要件を抽出し、プロフィールとの類似度を計算することで 採用要件に合致したユーザを推薦しやすくした 募集 募集 採用 要件 募集 募集 募集 類似度 計算 活用 埋 め 込 み ローカル LLM プロ フィール 採用要件に 合致した推薦
11. © 2025 Wantedly, Inc. LLMによる採用要件抽出の技術検証 どのLLMを使うべきか、複数のLLMを用いて技術検証を実施 検証対象（ローカルLLM） • Qwen2.5-7B-Instruct • gemma-3-4b-it • Llama-3.2-3B-Instruct • Phi-3.5-mini-instruct 比較方法 • 人間が抽出した採用要件のデータを正解データとして、 正解データとの距離の近さ（1 - cosine 類似度）を指標とした
12. © 2025 Wantedly, Inc. LLMによる採用要件抽出の検証結果 本検証設定においては、Qwenの抽出結果が最も正解データに近かった 検証対象のLLM 正解データとの距離 Qwen
13. © 2025 Wantedly, Inc. 採用要件の抽出が推薦システムに与える影響のオフライン検証 Qwenが抽出した採用要件を活用することで nDCG が 4.5% 増加した 手法 nDCGの増分 募集情報とユーザの類似度を推薦に活用 - Qwen で抽出した採用要件とユーザの類似度を推 薦に活用 + 4.5%
14. © 2025 Wantedly, Inc. まとめ • ウォンテッドリーでは、自然言語データが豊富に存在 • これまでは募集情報がうまく活用できず、採用要件に合わない推薦が発生 • LLMを用いて募集情報から採用要件を抽出することで、採用要件に沿ったユーザ を推薦しやすくなった
15. © 2025 Wantedly, Inc. 気軽に話を聞きに来てください！ 3階 E-67（ドリンクコーナーの近く）でウォンテッドリーの展示をしています！