人材派遣業界AI活用事例4選＆AI Marketへの実際の導入相談例！マッチング精度の向上から書類処理の効率化まで

新卒社員の入社や中途社員の転職といった社員雇用から、短期で仕事を行いたい求職者の斡旋など、求職者と企業との間を取りもつのが人材紹介や人材派遣などの人材派遣業界です。人材ビジネスは比較的景気に左右されやすい業界であるために、不透明な見通しとなりやすい業界と言われています。

景気によって雇用が落ち込むこともありますが、日本では慢性的に人手不足となっているところが多いため、求職者と企業をうまく結びつける必要性がより高まっています。そのため、ITの活用によって、企業内のさまざまな業務が効率化されてきましたが、人材関連の業務は複雑で多岐にわたるため、これまであまり効率化が進めづらい範囲でした。

最近では、求職者と企業のマッチングや、人材関連業務をAI（人工知能）によって効率・自動化を可能にする製品やサービスが続々と開発されています。

本記事では、人材派遣・人材紹介業界においてAIが実際にどのような業務に適用できるのか、具体的なメリットと導入事例を交えて解説します。マッチング精度の向上から書類処理の自動化、AIエージェントを活用した業務プロセス全体の自律化まで整理しています。また、AI Marketに実際に寄せられた人材業界からの相談事例も掲載しており、求人レコメンドエンジンの設計、LLMを活用した書類自動生成、離職予測モデルの構築など現場の検討課題がどのように要件化されているかを具体的に確認できます。

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人材派遣業界の業務内容

まずは人材派遣業界の業務内容について簡単にご紹介します。人材サービスを提供する企業によって扱うサービスはそれぞれ異なりますが、大まかに以下の業務を行います。

人材採用を予定している企業への営業

人材派遣業界の営業には、主に営業職とコンサルタントがあります。
このとき、企業側を担当するのが営業職で、営業担当者は、採用に困っている企業の課題解決支援のために、求人情報や採用計画をヒアリングし、求人票を作成します。

求職者の募集

企業の求人情報をウェブサイトや雑誌などのメディアに掲載して求職者を集めます。求職者を集めるための広告を出す採用サービスを主にしている人材ビジネスもあります。

求職者と企業の求人をマッチング

営業によって集められた求人と、募集した求職者を結びつけるのがマッチングシステムです。マッチングシステムは転職希望の求職者に対して、職歴やスキル、志向性をヒアリングし、その上で、営業が集めてきた求人情報にマッチするものを探して紹介します。

キャリア相談を始めとして、内定から入社までのサポートも全般的に支援します。人手不足の中で、人材の確保を確実にするためにはマッチングが適切になされることが重要といえるでしょう。

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実際にAI Marketにいただいた人材業界のAI活用相談事例

AI Marketには、人材業界の業務効率化・マッチング精度向上を目的としたAI活用相談を多くの企業からいただいております。

お客様から寄せられたご相談は以下のようなもので、AI Marketでは、コンサルタントがお客様の課題感をヒアリングし、適した技術・ソリューションを保有する企業をご紹介致しました。

1. AIを活用した求人レコメンドエンジンの導入（人材派遣・マイページ機能拡張）
2. 生成AIによる求人票・スキルシートの自動作成
3. 社員データを活用したLLMベースの離職予測・人材最適配置
4. 定着率を上げる人材派遣向けAIマッチングシステムの構築
5. 短期スタッフの参加率を上げるAI自動マッチング

※実際のお客様からのご相談内容のため、企業特定に繋がる情報は伏せています。

① AIを活用した求人レコメンドエンジンの導入（人材派遣・マイページ機能拡張）

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：1,001人〜

協調フィルタリングと選好学習モデルを組み合わせた求人レコメンドエンジンの設計｜AI Marketによる要件・技術整理内容

求職者一人ひとりの関心度合いに合わせた求人レコメンド機能の実装を検討されていました。

現状では登録時に取得した希望条件をもとに求人を絞り込む仕組みに留まっており、個々の行動データに基づく動的なレコメンドは実現できていない状況です。

どの求人に興味があるか選択するUIを導入し、その選択データを蓄積してモデルを継続的に学習させることでマッチング精度を段階的に高めていくことを想定されていました。

② 生成AIによる求人票・スキルシートの自動作成

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：501〜1,000人

LLMによる構造化入力からのドキュメント自動生成｜AI Marketによる要件・技術整理内容

営業担当者が個別に作成している求人票と候補者対応に用いるスキルシートの作成工数を削減するため、生成AIの活用を検討されていました。

求人票については、会社情報・業務内容・文字数制限などを入力として、候補者に提示できる品質の文章を自動生成することが目標です。

スキルシートの自動作成については、候補者から受領したPDFの履歴書を入力として、社内フォーマットに整形・変換し、そのまま企業へ提出できる形で出力することが要件として整理されました。

③ 社員データを活用したLLMベースの離職予測・人材最適配置

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：1,001人〜

LLMによるテキストデータ分析と予測モデリングを組み合わせた人事データ活用基盤の構築｜AI Marketによる要件・技術整理内容

社員の状態可視化を目的としたデータ基盤の整備が既に進んでいる状態でのご相談でした。これらのデータを活用し、離職予測・人材配置最適化などを実現するAIシステムの構築を検討されていました。

活用を想定するデータは多岐にわたります。まずは構造化データによる分析からスタートし、将来的にはLLM（大規模言語モデル）を活用したテキストデータの解析にも対応したいとのことです。

④ 定着率を上げる人材派遣向けAIマッチングシステムの構築

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：〜100人

定着率予測と特徴量エンジニアリングを活用した派遣スタッフのマッチング精度向上｜AI Marketによる要件・技術整理内容

「定着率が高い企業・職場に適したスタッフをマッチングする」という方向性でのAI活用を検討されていました。

入社前のヒアリング項目と、現在定着しているスタッフの属性データを組み合わせて特徴量を設計し、定着率予測モデルを構築することが要件として想定されていました。

まずはテクニカルスキルの要求水準が比較的低い職種から導入し、伴走支援が可能なベンダーの選定を希望されていました。

⑤ 短期スタッフの参加率を上げるAI自動マッチング

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：非公開

行動履歴データと確度スコアリングモデルを活用した短期スタッフへの自動マッチング・通知システム｜AI Marketによる要件・技術整理内容

数万人規模の登録スタッフに対して、短期・単発案件のマッチングをメールや架電などの人力に近い手法で行っている現状に課題をお持ちでした。

データのセグメント化が十分に機能しておらず、架電では繋がらないケースも多発していました。今後は、案件への参加確度が高いスタッフを自動的に絞り込み、メール配信や自動架電によるアプローチを実現することが要件として整理されました。

AI Marketでは、上記のように、人材業界をはじめ様々な業種・企業からのAI活用相談を受け付けています。

生成AIツールを用いて、AI企業の選定をAIに相談するケースも増えています。しかし、実際のAI導入では、機密情報の取り扱い、実装可能性の判断、企業選定など、人が介在しないと判断が難しい要素も多く存在すると考えています。

だからこそAI Marketでは、実際の人間である専門のAIコンサルタントが直接お客様と対話し、ヒアリングから企業選定までを支援し、実現性の高いAI導入をサポートしています。

人材業界でのAI活用をご検討の際は、ぜひお気軽にご相談ください。

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AIを活用することで、どのようなメリットがあるのか？

人材派遣業界の実際の業務にAIを活用することによって、どのようなメリットがあるのでしょうか？

この記事の冒頭部分でも述べたように、IT技術の活用が人材分野にはあまり広がっていませんでしたが、AIの活用によってこの分野においても生産性の大きな改善や、精度の向上が見られるようになりました。

以下に挙げるような業務について、AIを活用できると考えます。

マッチング精度の向上

求職者と企業との間のマッチングをコンサルタントの人の手で行うことは、膨大な量のデータから候補を見極める必要があるため、非常に時間がかかる作業です。また、コンサルタントによる主観や雰囲気も含まれてしまうため、客観性・公平性が欠けてしまうことも考えられます。

経験や勘に頼っていた部分をAIによる候補の絞り込みを行うことによって、冷静な判断と効率化が期待できるようになります。さらに近年では、与えられた目標に対し自律的にタスクを遂行するAIエージェントの活用も進んでいます。

AIエージェントは、単に候補をリストアップするだけではありません。以下を自動で行うことが可能です。

1. 複数の求人データベースを横断的に検索
2. スキルや経歴の文脈を理解した上で最適な候補者を発掘
3. 初期のスカウトアプローチまで自動で行う

上記により、コンサルタントはより質の高い候補者との対話に集中できるようになります。

また、しばしば雇用のミスマッチも起こっています。求職者の持っているスキルや希望する勤務地や職種などと、雇用者が求めるものとが乖離してしまうことが起きてしまうということです。

最近はどこの業界でも人手不足であることから、雇用のミスマッチは人材派遣業界にとっても、また求人を出した企業や求職者にとっても大きな機会損失になってしまいます。

AIを使った統計分析や機械学習の技術を適切に用いることで、膨大なデータを処理することができ、ミスマッチがなるべく起こらないよう質の高い適材適所の雇用を生み出せる可能性があります。

関連記事：「人材採用にAIエージェントは使える？機能・主なサービス・活用事例・注意点を徹底解説！」

人材業務におけるさまざまな業務の効率化

自社における業務の効率化を進めることもできます。営業で募集した求人や、求職者の履歴書やエントリーシートに書かれている適性やスキルといった膨大なデータを入力することは大変時間のかかる作業です。

AIを活用した文字認識システムであるAI-OCRを用いれば、手書きのものでも自動で読み取りデータ化できるため入力業務は大幅に削減できます。

さらに、AIエージェントは、こうした個別のタスク処理を連携させ、一連の業務プロセスを自動化します。例えば、「求職者からの問い合わせにチャットで一次対応する → 内容を解析して適切なコンサルタントに割り振る → 面談候補日を自動で調整し、カレンダーに登録する」といった流れを自律的に実行します。

これにより、採用や教育の段階で担当者が膨大な事務作業に追われることなく、候補者やスタッフとの人間的なコミュニケーションに注力できる環境を構築できます。

また、社員のシフト表や勤務表の作成も、AIが得意とする領域です。特に柔軟な働き方を取り入れている企業ほど、全員の希望を考慮した複雑な組み合わせを考える必要がありますが、AIは膨大な計算を瞬時に処理し、過去のデータから最適なパターンを学習して提案します。

AIサービスを活用している事例

では実際に、人材紹介や人材派遣サービスなどの人材サービスを提供する企業が実際にAIサービスを活用している事例を見ていきましょう。

株式会社アイデムによるマッチングプロの導入事例

人材採用大手の株式会社アイデムは、ポーターズ株式会社が開発した「マッチングプロ」を導入しました。マッチングプロは人材探しをAIで支援し、効率化できるシステムです。業務効率化や生産性向上のためにアイデムではRPAを導入していましたが、RPA単体では自動化できない業務もありました。

そこで、マッチングプロとRPAを連携させることにより、RPA単体では自動化できなかった業務にも対応できるようになったということです。

具体的には、スカウト作成をRPAによる自動化で進めていましたが、即戦力人材に対してのスキルマッチは求人内容をコンサルタントが特に読み込む必要がありました。読み込んだ上で、経歴や希望職種をどのような人に送ればよいか、文面のキーワードはどうすればいいか、などの部分が属人的になっていたので、それらの作業で忙殺されていたということです。

マッチングプロによって、候補者の経歴を読み込んでスコアリングし、マッチ度が高い順に表示できるようになったので、スカウト作成に費やす時間を削減できるようになりました。

関連記事：「レコメンドAI活用事例選！機能の活用メリット、注意点とは？」

フォーラムエンジニアリング株式会社によるInsight Matching®の構築事例

技術者派遣大手のフォーラムエンジニアリング株式会社は、日本IBMと共同で「Insight Matching®」を構築しました。IBMの自然言語解析システムの「Watson」を搭載しています。

自然言語処理と高度な検索によって、営業担当者の自然言語の問い合わせに対して最適な候補者の提案ができ、数千人単位の技術者情報から、顧客となる企業が求める人材をAIによって選び出すことが可能です。

これにより、時間的コストと属人的なスキルの問題を解消することができ、公平性、正確性は保ちながらよりスピーディーな人材マッチングを実現しました。また、導入によって人材紹介のマッチング率が83%改善し、顧客満足度も大幅に改善しました。

株式会社パソナグループによるDX Suiteの導入事例

総合人材サービス大手の株式会社パソナグループは、AI inside株式会社の「DX Suite」を導入しました。

DX SuiteはAI-OCR製品で、独自開発した文字認識AIを搭載しており、パソナグループでは自社の新卒採用の業務効率化に活用しています。

パソナグループの新卒採用では、筆記試験の採点業務や面接や面談におけるコメント入力など、人の手で行うデータ化業務が多くなってしまいます。新卒採用選考会が全国で行われ、一回あたり50〜100人ほどの学生が集まる選考会を週に3、4回行うためにデータ量が膨大でした。筆記試験の採点だけで1回あたり3〜4時間かかっていたものが、導入後は15〜30分に大幅に短縮できたということです。

この改善により、新卒採用のメイン業務である「魅力を学生に発信すること」に注力できるようになり、コンテンツの作成など、人が考えて行うクリエイティブな仕事に時間を使うことができるようになりました。

freee株式会社によるLAPRAS SCOUTの活用事例

人材サービスの会社ではありませんが、自社の採用にAIの人材サービスを導入した例をご紹介します。

クラウド会計開発大手のfreee株式会社は、AIによる人材マッチングサービスを手掛けているLAPRAS株式会社の「LAPRAS SCOUT」を活用しています。これはAIによるヘッドハンティングサービスで、技術情報共有サービスや公開されている個人の情報などのオープンデータを収集・取得します。スキルや志向を分析してプロフィールをAIによって自動生成して、最適な人材を企業に対してスカウトできるというサービスです。

今まで活用していた求人媒体にいないような層の人たちとも出会うことができ、転職潜在層にもいち早く情報を伝えられることがメリットです。

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人材派遣業界AI活用についてよくある質問まとめ

まとめ

人材派遣・人材紹介業界におけるAI活用は、マッチング精度の向上や書類処理の自動化といった個別業務の効率化にとどまらず、AIエージェントによって複数の業務を連携させた業務プロセス全体の自動化へと広がりつつあります。

本記事でご紹介した事例が示すように、導入の効果は定量的な数字で表れるケースも多く、費用対効果を検討する材料として活用できます。

一方で、自社の業務フローへの適合性や、システム間の連携設計、ベンダー選定など、実際の導入では専門的な判断が求められる局面が多くあります。

AI Marketでは、人材業界での導入実績を持つAI開発企業への無料マッチングと、要件整理から企業紹介までのコンサルティングサポートを提供しています。具体的な検討に進む際には、まず相談の場を設けることをお勧めします。