スポットワーク拡大と「パーソナライズ」の重要性

小野寺様

私たちは、国内有数の規模を誇る求人サイトとして、お仕事情報を毎日更新し、その『鮮度』を何よりも重視して迅速に求職者の方へ情報提供しています。

単なる情報提供に留まらない、画期的な機能も弊社の大きな強みです。

例えば、職場の様子を動画で見られる機能や、リアルタイムで応募状況がわかる『応募状況メーター』は、求職者の方に安心感を与えています。

さらに、特に力を入れているのが、『スポットバイトル』の導線を組み込んで就業後のミスマッチを徹底的に防ぐ『長期就業前の仕事体験・職場見学機能』です。

これにより、企業様と求職者様の双方にとって最適なマッチングを実現しています。短期の『スポットバイトル』から、その後の長期雇用へと支援する仕組みは、多様な働き方を求める現代のニーズに応えるものです。

三村様

現在のアルバイト採用市場の傾向は、大きく分けて以下の2点に集約されます。

一つ目は、自分の生活やキャリアに合わせて、副業やスポットワークを選ぶ方が増加しており、柔軟な働き方へのニーズが広がっている点です。そして二つ目が、膨大な求人情報の中から自分に合った仕事を見つけるための『パーソナライズ』の重要性が非常に高まっていることです。

求職者の方々は、自己成長やワークライフバランスといった『やりがい』を重視する傾向にあります。CRMチームでは、こうした『自分に合う仕事ってなんだろう』という求職者の思いに応えるべくアンケートを実施し、ニーズの把握に努めています。

成松様

また、求人掲載いただく企業様側では、人手不足の中で適切な候補者を提供する必要があり、不人気職種に対するアプローチや、人気職種に集まる人材を類似的な求人へ改めてレコメンドするマッチングの精度が、より重要になっています。

企業様は効率化を望む一方で、なかなか就業決定が難しい現状があり、我々がマッチングの精度に深く関与していくことが不可欠だと日々感じています。

応募後・就業後の課題をAIで解決し、サービスへのつながりサイクルを構築

成松様

当初、私たちのサービスの全体像は、求人掲載から応募までをゴールとしていました。しかし、その先の『本当にお仕事に就業できたのか』という部分が見えていないという課題がありました。

そこで、サービスとして応募後すぐにディップで開発しているAI（dip AI AGENT）を導入し、面接の日程調整などのやり取りをつなげています。さらに最近では『バイトルトーク』というサービスも登場し、就業後しばらく経ってから働く店舗の店長と直接コミュニケーションが取れるようになりました。

『他の仕事を探そうかな』といったことや『シフトはどうなっている？』といった相談にも対応することで、最終的にユーザーが弊社のサイトに戻ってくるというサイクルを生み出そうとしています。

AIによる求職者様へのアプローチには、主に二つのパターンがあります。

一つは、仕事選びに迷う層への対話型サポートで、『どういう仕事を自分が選んだらいいかわからない』という求職者に対し、簡単な対話や質問で希望を聞き取り、最適な仕事内容を提案します。

二つ目は、迷い始めた時に活用できる機能として提供されています。これは、サイト上で仕事探しを何度か行った後に『AIと相談してみないか』と提案するもので、求職者が仕事探しに迷った際に利用できるよう、プロダクトに徐々に取り入れているものです。

ユーザーファーストと事業主ファースト、双方を追求

成松様

私たちのチームが今、一番大切にしているのは、応募の『数』ではなく『新しい応募者』をどれだけ増やせるか、という点です。

同じ方が何度も応募される『総数』を追うだけでは、企業様にご紹介できる新しい人材との出会いを十分にお届けできません。

私たちは、求職者様一人ひとりに、より多くの現場をご紹介したい、そして企業様には新しい方との接点を持っていただきたい、という強い思いを持っています。

これが、プロジェクトを進める上での重要な目標になっています。人手不足に悩む企業様へ質の高いマッチングを提供するためにも、新しい道筋をつくることが急務だと感じていました。

新しいチャネル開拓の必要性を感じ、その中でLINEが重要であると捉え、本プロジェクトが立ち上がりました。

これは、より多くの方に情報を見ていただくためであり、特に若い世代の方々が「LINEなら見る」という行動特性があるためです。

応募後の連絡をメールで送るよりも、このLINEの特性を活かし、通知メッセージをきっかけに友だち登録を経て、最終的にサイトの会員様へとスムーズに繋げるサイクルを構築したいと考えました。

Micoのサービス導入のきっかけは、LINE通知メッセージを活用し、友だちではない方へも情報をお届けできないかという着想から始まり、まさに今回の我々の目的・要望に最も合致すると判断いたしました。

ID連携不要、Match AIが最適な求人を提案。応募数目標に対して1.7倍の成果に

小野寺様

私たちがMicoのサービス導入を決めた背景には、まず新規応募者の獲得という大きな課題がありました。

広告で集めた新規ユーザーがサイトの数ページで約9割も離脱していたため、LINEを活用してユーザーを囲い込み、確実に応募へと繋げることが急務だったのです。

また、弊社の既存ツールでは会員ID連携済みのユーザーにしかレコメンド配信ができませんでしたが、MicoのMatch AIはID未連携の潜在層にまで最適な求人を提供できる点に、非常に魅力を感じました。

導入の成果として、まず数字に大きな結果が出ました。ID未連携者へのテスト配信では、従来の平均CPAからMatch AI導入後には94%削減し、大幅に改善。応募数も当初目標の1.7倍を超え、ROI（投資収益率）も従来の配信と比べて高くなっています。

また、PoC（概念実証）を経て、継続する決め手の一つとして、応募数が目標超えたという結果に加え、カスタマイズ性に非常に柔軟性があると感じられたことも大きな収穫でした。今後はレコメンドロジックもカスタマイズできるようなAI機能も期待しています。

自動化で求職者の「今すぐ知りたい」を叶え、社内も業務効率化

成松様

Mach AIの導入背景は、求職者の方が条件を入力する手順（クッション）をできるだけ短くし、リアルタイムですぐに具体的な求人を提示できるという点です。

これはユーザー体験として優れていると感じました。さらに、これまで手動で運用していた条件設定や配信作業が、自動化され、私たちの業務的な効率化に繋がったことも導入の決め手となりました。

導入後は、これまで手動で運用していた条件設定や配信作業が自動化され、定期配信を自動で回せるようになったことで、手動での作業工数が削減できたのは非常によかったと思います。

さらに、双方で施策を進めていけることもメリットだと思います。私たちも目標を日々追っていますが、目標達成が難しいタイミングで、Match AIや改善施策案を提案いただき、その施策もあって達成できたこともあり、サポート体制も魅力です。

検索の時代から『会話で仕事に出会う時代』へ

三村様

今後の展開として仕事探しのあり方を根本から変革することです。

私たちは、dip AI AGENTを軸として、単なる『検索の時代』から、『会話で仕事に出会う時代』へと、新しいスタンダードを築き上げたいと考えています。

現在は属性情報といった基本的なデータで配信を行っていますが、今後は会話を通じて求職者の潜在ニーズを深く掘り起こし、競合とは一線を画すパーソナライズされたレコメンド配信へと進化させていきます。

また、採用に関するデータをさらに可視化し、マッチングの精度を極限まで高めていくことが目標です。

小野寺様

今後はこれをさらに一歩進め、採用プロセス全体をAIで一貫して担う未来を描いています。具体的には、応募後の面接の日程調整なども、dip AI AGENTと連携して会話を通じて自動でやり取りできるようにしていくイメージです。今、個別に存在するツールやサービスが少々散らばっている状態ですので、それらを丸ごと一括で『dip AI AGENT』として統合し、すべてのプロセスで一貫性を持って担ってもらえるようにしたいと考えています。『会話』をフックとして、求職者様にも企業様にも、よりストレスフリーでシームレスな採用体験を提供していきます。

成松様

やはり、お客様に選ばれないといけないと考えています。

これだけ労働人口が減少し、働き手を探すことは、まさに『取り合い』になっている状況です。その中で、『なぜディップに掲載したいのか』と企業様に思っていただけるかどうかは、サービスの強さにかかっていると思います。ですから、限られたお客様の予算の中から、我々のところを選んでいただくためには、サービスは一つである必要はないという考えのもと、今まで生み出してきた様々なサービスをしっかりとつなげていくことこそが、一つの大きな軸になっていると考えています。