人材紹介のマッチングを「説明できる」ものにする｜AI任せにしない順位づけの考え方

マッチングの順位は、出すことよりも、説明できることのほうが大切です。候補者にも企業にも、理由を言葉で伝えられる順位のつくり方を考えます。

順位に理由がないと、使えない

候補者に求人を提案するとき、「なぜこの求人なのか」を聞かれます。企業に候補者を推薦するときも同じです。理由を言えない順位は、結局、担当者が自分で判断し直すことになり、仕組みの意味が薄れます。

一致を、段階で考える

実務で使いやすいのは、一致の強さを段階に分ける考え方です。

• 直近の経歴と、求人の業界・職種が一致している
• 前職の経歴と一致している
• 職種は一致するが、業界が違う
• 隣り合う職種（近い仕事）である
• 無関係である（提案しない）

この段階に、年収の開き、経験年数の充足、希望する働き方（上場企業、リモート、マネジメントなど）を重ねて、同じ段階の中での並びを決めます。

「営業の人にエンジニア職」を出さない

マッチングでよくある失敗は、職種が無関係な求人が混ざることです。職種が無関係なものは、順位を下げるのではなく、最初から除く。隣り合う職種の定義は、慎重に決めます（営業系と技術系を隣り合わせにしない、など）。

AIは「順位」ではなく「下書き」に使う

生成AIは、経歴の整理、求人票の訴求文、紹介メールの草稿といった下書きに向いています。一方で、順位づけをAIに任せると、同じ候補者でも実行のたびに順位が変わりかねません。順位は決まったルールで出し、AIは文章の下書きに使う、と分けると、説明責任と効率の両方を保てます。

基準は、自社の領域に合わせる

業界や職種の分類、近い職種の考え方、年収の許容範囲は、紹介する領域によって変わります。既製の基準をそのまま使うより、自社の領域に合わせて設計したほうが、精度が上がります。

自社の領域に合わせたマッチング基準の設計を含め、人材紹介会社向けの業務システムの導入をご相談いただけます。架空データで操作できるデモもあります。

執筆: 小南 幸貴 / Koki Kominami