東大 松尾研発スタートアップ BAKUTANとパーソルイノベーション、人材紹介におけるマッチングプロセスの革新に取り組む (2/5ページ)
※労働力調査 労働力調査（公表資料、時系列結果など） | ファイル | 統計データを探す | 政府統計の総合窓口
https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&toukei=00200531&bunya_l=03&tstat=000001226583
■従来型の静的なマッチングが抱える課題
これまで、内部労働市場（社内異動・配置等）ではマッチング理論に基づく「社内ポストと社内人材のマッチングを最適化する手法」が一定の成果を挙げています。
一方、外部労働市場（転職）では、採用・不採用という意思決定が連続して起こる、あるいは求職者・企業の条件がダイナミックに変化する、といった時系列情報・不確実性が入り込み、従来の静的条件を仮定とするモデルでは適切に扱えないことが、既存理論の社会実装における課題となっています。
また、現状人材紹介領域で多く実装されているレコメンデーションアルゴリズムは、履歴書情報・スキルなど静的データを中心に扱いますが、過去の不採用・内定取消し・入社後の早期離職といった動的な履歴、すなわち「求職者のジャーニー」は各CAの現場の知識や経験に頼らざるを得ず、体系化が進んでいないのが実情です。
■AIとマーケットデザインに基づく動的マッチングアルゴリズムの研究
本共同研究では、BAKUTANがもつAI並びにマーケットデザインの研究知見と、パーソルイノベーションがもつこれまで培ったマッチング
ノウハウを掛け合わせた動的マッチングアルゴリズムの共同研究を行います。
