Indeed のコンテキストジョブマッチング（OpenAI）

Indeed は OpenAI の GPT モデルを統合し、"Invite to Apply" 機能を強化しました。求職者に対して、特定の求人が自分のバックグラウンドに適している理由をパーソナライズされたコンテキストで説明します。この実装により、開始されたジョブ応募が 20% 増加し、下流の成功率が 13% 向上しました。これは、適格な候補者が採用される率が高まったことを示しています。

生成AIによるジョブレコメンデーションの最適化

Indeed の既存の AI マッチング技術は、求職者と雇用主の間のつながりを特定しますが、同社はこれらのレコメンデーションの「説明可能性」を向上させたいと考えていました。OpenAI の GPT モデルを活用することで、Indeed は簡潔な説明から、候補者の過去の職務経験が特定の役割に適合する理由を詳細に示す洞察的な自然言語コンテキストへと移行しました。

技術実装と効率向上

Indeed のエンジニアリングチームは 2023 年に Chat Completions API と few‑shot プロンプトを使用してソリューションの実装を開始しました。数百万ユーザーにスケールさせつつコストとレイテンシを管理するため、Indeed と OpenAI は以下の技術的最適化で協力しました:

• モデルファインチューニング: Indeed は、より小さな GPT モデルをファインチューニングし、より大きなモデルと同等の性能を実現しながら、トークン消費を 60% 削減しました。
• データ拡張: チームは GPT-4 を使用してデータ拡張を行い、高品質なトレーニングセットを作成しました。
• アノテーションと評価: LLM が生成した出力にラベルを付け、 自動評価のためのグラウンドトゥルースを作成するアノテーション作業が確立されました。
• インフラストラクチャのスケーリング: 2024 年 1 月、Indeed は専用インスタンスを導入し、ファインチューニングされたモデルを数百万人の求職者に展開できるようにしました。

採用指標への測定可能なインパクト

1 百万件からほぼ 2,000 万件/日へとスケールした多段階実験を通じて、Indeed は GPT 搭載のパーソナライズドメッセージングと従来のジョブマッチングバージョンを比較しました。その結果、エンゲージメントと採用効率の大幅な向上が示されました:

• 応募数: 開始されたジョブ応募の数が 20% 増加しました。
• 採用成功率: 下流の成功率が 13% 向上し、雇用主が応募者をより適合と判断し、採用が増加しました。
• ビジネス ROI: CEO の Chris Hyams は、この実装が「ROI ポジティブ」であり、収益成長に寄与したと述べました。

Indeed 全体での広範な統合

"Invite to Apply" 機能に加えて、Indeed はほぼ十数の他製品でも OpenAI 技術を活用し、求職者体験のパーソナライズと雇用主の採用プロセスの加速を実現しています。Chris Hyams は次のように述べています:

"OpenAI の GPT 説明と Indeed の独自 AI、そして膨大なマーケットプレイスデータを組み合わせることで、より多くの人々をより速く仕事に結びつけることができ、求職者、雇用主、そして社会にとっての勝利です。"