ビズリーチの 「企業向けレコメンド」機能について / Shibuya_AI_3

2025年10月7日に開催された「渋谷 Biz × AI: ビジネスにおける AI 利活用 事例勉強会 第3回」の登壇資料です。
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Transcript

1. ビズリーチの
 「企業向けレコメンド」機能について
 プロダクト本部 データプロダクト部 AIプロダクトグループ
 加藤 洋崇

2. 加藤 洋崇
 自己紹介
 物理学専攻 博士(理学)
 
 2018年新卒で受託分析会社に入社
 2024年5月からビズリーチで主に
 レコメンド機能改善に取り組む
 
 アイドルのゲーム、バスケ、映画、小説
 最近MTGにはまってます
 専攻
 
 経歴
 
 
 
 趣味

3. 転職サイト「ビズリーチ」で使用している企業向けレコメンド機能の概要を理解してもらう
 本日の目的
 ???
 ???
 企業向けレコメンド機能

4. 株式会社ビズリーチ　ミッション
 キャリアに、選択肢と可能性を
 時代の変化により、市場の構造が複雑化し、価値観も多様化している。 
 キャリア形成において重要なのは、 
 自分の未来に自信を持てる「はたらく」を選択し、 
 挑戦し続ける企業と繋がり、新たな活力を生み出すこと。 
 私たちは世の中にたくさんの「選択肢と可能性」を提供し 、
 「はたらく」を変革していく。

5. 我々の提供するサービス「ビズリーチ」では、企業と求職者のマッチング機会を最大化し、企業の採用支援 や、求職者のキャリアの選択肢と可能性を広げることを目的としています。
 そのためには企業にとって良い候補者が見つかること、求職者にとって良い企業からスカウトが来ることが 必要になります。
 ビズリーチサービスについて

6. 「ビズリーチ」の課題
 「ビズリーチ」は、企業と求職者に最適かつ効率的なマッチング機会を提供し、入社につながることを目指し ています。そのため、企業と求職者のマッチング機会をいかに最大化するかが最初の課題となります。
 入社
 求職者
 企業
 ログイン
 ログイン
 スカウト送 信
 スカウト
 受信
 応募
 スカウト返 信
 選考

7. 企業側に着目した時の課題
 今回は企業側の課題に着目し、
 その解決を目指すことを
 テーマとします。
 スカウト送信
 返信
 選考
 入社
 事業としてまずはスカウト数の拡大が必要
 求職者にマッチしないスカウトや、現状乗り気ではない求職者にスカウトが届いても返信は発 生せず、企業としてもスカウトに返信が来ないのは悪い体験になる
 課題
 1
 課題
 2

8. 課題解決のために (1)
 スカウト送信数を増 やす
 推薦モデルを使いマッ チする候補者を見つけ やすくする
 課題
 対策

9. 企業にマッチした求職者を見つけやすくしスカウトを送ってもらうために、推薦モデルを活用します。推薦モ デルには行列分解をベースとしたモデルを使用しています。
 推薦モデル：行列分解モデル
 圧縮
 復元
 こちらのエンジニアリングブログにロジックが詳しく書かれています！ 
 iALSによる行列分解の知られざる真の実力 
 スカウト送信ログ
 👑を推薦する

10. 「ビズリーチ」の課題
 スカウト送信
 返信
 選考
 入社
 スカウト送信向けの推 薦モデルを使用
 事業としてまずはス カウト数の拡大が必 要
 求職者にマッチしないスカウトや、現状乗り気ではない求職者にスカウトが届いても返信は発 生せず、企業としてもスカウトに返信が来ないのは悪い体験になる
 課題
 1
 課題
 2
 残った
 課題

11. 課題解決のために (2)
 スカウトに対する返 信を増やす
 転職意欲の高い
 候補者を推薦する
 課題
 対策

12. ”転職意欲”を定量的に表すために、推薦モデルとは独立にスカウトを受け取った時の返信率を予測するモ デルを作成します。ユーザーの行動特徴を使い転職活動に意欲的、かつ積極的に返信をする求職者を予 測します。
 返信率予測モデル
 ※LightGBMです

13. 推薦モデルと返信率を予測するモデルを組み合わせた「企業向けレコメンド機能」では、予測した返信率を 考慮することで、通常のスカウトよりも返信が期待できる求職者の推薦を行うことができると考えました。
 企業向けレコメンド機能の仕組み
 推薦モデル
 返信率予測モデル
 企業向けレコメンド機能

14. こうして作られた「企業向けレコメンド機能」経由でのスカウトとそれ以外のスカウト送信に対して返信率の 比較を行うと、レコメンド経由の方が高い返信率となりました。
 レコメンドとそれ以外の返信率比較
 レコメンド
 レコメンド以外
 約5倍
 ※図は5倍ではありません

15. 行列分解をベースとしたレコメンドの仕組みは他の手法と比較しても良い精度が出ているのですが、改善 の余地があると考えています。
 今後の展望
 課題
 • 行動履歴のみを使うため、拡張性が乏しい
 ◦ 企業や求職者の属性情報を取り入れることが難しい
 ◦ コールドスタート問題
 • 企業側に軸を置いたレコメンドシステムを作成しており、求職者側の興味を反映でき ていない
 対策
 • 属性情報を特徴量として利用する、多段階推薦モデルの開発
 • 「企業」と「求職者」の両方の興味を考慮した相互推薦モデルの開発

16. • 「ビズリーチ」では企業・求職者双方にとってより良いマッチング機会を生み出すために「企業向けレコ メンド」機能をリリースしています
 • ベースのロジックを行列分解とし、そこに返信率予測モデルを組み合わせることで高い返信率を担保 する推薦システムを作ることができています
 • 今後はベースのロジックを拡張性の高いモデルにすることで、継続的なマッチング機会の改善を行っ ていきたいと考えています
 まとめ

17. ご清聴ありがとうございました！
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