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Laboro.AI、マッチング業務を効率化するAIソリューション「マッチングエンジン」をリリース
[17/09/26]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
人工知能技術に関するコンサルティング及びソリューションの開発・販売を行う株式会社Laboro.AI（東京都中央区 代表取締役CEO椎橋徹夫、代表取締役CTO藤原弘将、以下、Laboro.AI）は、自社開発AIソリューションとして「マッチングエンジン」をリリースしました。2種類のデータがマッチする度合いを、ディープラーニングに基づくAIが過去の履歴から学習し、入力された項目に最もマッチする相手を選び出します。人材紹介における候補者と求人情報、コールセンターにおけるユーザーとオペレーター、結婚相談所における登録者同士など、様々な業種のマッチング業務へ適用できます。
[画像1: https://prtimes.jp/i/27192/2/resize/d27192-2-794661-2.jpg ]
従来、企業内でのマッチング業務は、担当者が検索条件の試行錯誤を繰り返しながら探す必要があり、時間がかかるものでした。本ソリューションによりマッチング業務を自動化することで、担当者の業務負荷を下げ、コスト削減が可能になります。さらに、人手では対応できないほどの大量のユーザーに対してマッチング結果を提示するなど、今までは実現出来なかった、売上の向上に繋がる施策も可能になります。
例えば、不動産紹介業の場合、ユーザーの希望条件にマッチする物件を自動的にリストアップしてユーザーに提示する事で、ユーザーの満足度を向上させる事ができます。単純なAND条件の絞込検索では無いため、条件が完全に一致する物件が無い場合でも、条件を適宜取捨選択し柔軟に検索結果を提示できます。また、過去の履歴を元に学習するため、一見希望条件とは異なっていても実はユーザーが満足する検索結果を提示することもあり得ます。
10月3日から6日に幕張メッセで開催される日本最大のエレクトロニクス見本市CEATECにおいても、本ソリューションをご紹介する予定です（Laboro.AIの出展は10月5日及び6日の2日間のみ）。
詳細は下記Webページをご覧下さい。
<Laboro.AI マッチングエンジンWebサイト>
https://laboro.ai/solutions/matching/
【特徴】
本ソリューションの特徴は以下の通りです。
多様なデータへの対応：
ディープラーニング（深層学習）技術により、テキスト（自然言語文）、カテゴリ変数、数値、画像など異なる種類のデータの組み合わせに対して適用可能です。例えば、人材紹介業での求職者と求人情報のように、それぞれで含まれる情報が異なる場合でも適切にマッチングを計算できます。また、画像とテキスト間のマッチングのように、全く異なる種類のデータ間でも適用できます。
高速処理：
効率的なニューラルネットワークの設計により、マッチング処理を高速に実行可能です。これにより、大量のデータに対しても短時間でマッチング結果を更新する事が可能になります。例えば、コールセンターでのオペレーター選択など、即座にマッチング結果が必要な場合にも使用できます。
多様な導入オプション：
Web APIサーバーとしてのご提供を基本として、オンプレでの提供なども柔軟に対応できます。また、社内データベースとの接続インタフェースも、既存システムにあわせてカスタマイズ開発します。
導入時のフルサポート：
機械学習技術は、導入の初期段階からに専門的知見が必要になり、導入のハードルが高いという課題がありました。本ソリューションでは、導入コンサルティングのご提供により、各社のビジネスでどのように活用できるかの議論やデータ選定の段階からフルサポートします。
【業種別利用例】
人材紹介会社：
キャリアコンサルタントの代わりに求職者に対する求人情報をマッチングをすることで、業務負荷を削減できます。
不動産紹介会社：
ユーザーに対して、より満足度の高い物件を提示することで、成約率向上に繋げられます。
コールセンター：
消費者からの電話に対して、最適なオペレーターをリアルタイムでマッチングして繋げる事で、顧客満足度の向上に繋げます。
結婚相談所/出会い系サービス：
相性の良いカップルを自動的に抽出し、業務効率化に加え、成婚率向上に繋げます。
【導入の流れ】
標準的な導入の流れは下記のようになります。
[画像2: https://prtimes.jp/i/27192/2/resize/d27192-2-412859-1.jpg ]
【技術的詳細】
ディープラーニングにより、入力されたペアとなる2種類のデータを、それぞれ少ない次元数（通常10〜100次元程度）のベクトルに変換し、両者の距離を計算することで、マッチング度合いを計算します。ディープラーニングのネットワークの構造は入力データの種類によって適切に選択されます。例えば画像の場合は畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が使われ、テキスト（自然言語文）の場合には全結合のニューラルネットワークやリカレントニューラルネットワーク（RNN）、CNNが使われます。
【株式会社Laboro.AIについて】
[画像3: https://prtimes.jp/i/27192/2/resize/d27192-2-325421-3.jpg ]
株式会社Laboro.AIは、最先端の人工知能/機械学習技術を手の届く形で提供し、世の中のビジネスのあり方を改革することを目指しています。導入コンサルティングから、PoC（Proof of Concept）の実施、自社及び他社のソリューションを活用したシステム開発までを一貫してサポートします。
社名 ：株式会社Laboro.AI（ラボロ エーアイ）
所在地 ：〒104-0061 東京都中央区銀座6丁目8-1 銀座石井ビル410
代表者 ：椎橋徹夫（代表取締役CEO）、藤原弘将（代表取締役CTO）
設立日 ：2016年4月1日
URL : https://laboro.ai/
[画像1: https://prtimes.jp/i/27192/2/resize/d27192-2-794661-2.jpg ]
従来、企業内でのマッチング業務は、担当者が検索条件の試行錯誤を繰り返しながら探す必要があり、時間がかかるものでした。本ソリューションによりマッチング業務を自動化することで、担当者の業務負荷を下げ、コスト削減が可能になります。さらに、人手では対応できないほどの大量のユーザーに対してマッチング結果を提示するなど、今までは実現出来なかった、売上の向上に繋がる施策も可能になります。
例えば、不動産紹介業の場合、ユーザーの希望条件にマッチする物件を自動的にリストアップしてユーザーに提示する事で、ユーザーの満足度を向上させる事ができます。単純なAND条件の絞込検索では無いため、条件が完全に一致する物件が無い場合でも、条件を適宜取捨選択し柔軟に検索結果を提示できます。また、過去の履歴を元に学習するため、一見希望条件とは異なっていても実はユーザーが満足する検索結果を提示することもあり得ます。
10月3日から6日に幕張メッセで開催される日本最大のエレクトロニクス見本市CEATECにおいても、本ソリューションをご紹介する予定です（Laboro.AIの出展は10月5日及び6日の2日間のみ）。
詳細は下記Webページをご覧下さい。
<Laboro.AI マッチングエンジンWebサイト>
https://laboro.ai/solutions/matching/
【特徴】
本ソリューションの特徴は以下の通りです。
多様なデータへの対応：
ディープラーニング（深層学習）技術により、テキスト（自然言語文）、カテゴリ変数、数値、画像など異なる種類のデータの組み合わせに対して適用可能です。例えば、人材紹介業での求職者と求人情報のように、それぞれで含まれる情報が異なる場合でも適切にマッチングを計算できます。また、画像とテキスト間のマッチングのように、全く異なる種類のデータ間でも適用できます。
高速処理：
効率的なニューラルネットワークの設計により、マッチング処理を高速に実行可能です。これにより、大量のデータに対しても短時間でマッチング結果を更新する事が可能になります。例えば、コールセンターでのオペレーター選択など、即座にマッチング結果が必要な場合にも使用できます。
多様な導入オプション：
Web APIサーバーとしてのご提供を基本として、オンプレでの提供なども柔軟に対応できます。また、社内データベースとの接続インタフェースも、既存システムにあわせてカスタマイズ開発します。
導入時のフルサポート：
機械学習技術は、導入の初期段階からに専門的知見が必要になり、導入のハードルが高いという課題がありました。本ソリューションでは、導入コンサルティングのご提供により、各社のビジネスでどのように活用できるかの議論やデータ選定の段階からフルサポートします。
【業種別利用例】
人材紹介会社：
キャリアコンサルタントの代わりに求職者に対する求人情報をマッチングをすることで、業務負荷を削減できます。
不動産紹介会社：
ユーザーに対して、より満足度の高い物件を提示することで、成約率向上に繋げられます。
コールセンター：
消費者からの電話に対して、最適なオペレーターをリアルタイムでマッチングして繋げる事で、顧客満足度の向上に繋げます。
結婚相談所/出会い系サービス：
相性の良いカップルを自動的に抽出し、業務効率化に加え、成婚率向上に繋げます。
【導入の流れ】
標準的な導入の流れは下記のようになります。
[画像2: https://prtimes.jp/i/27192/2/resize/d27192-2-412859-1.jpg ]
【技術的詳細】
ディープラーニングにより、入力されたペアとなる2種類のデータを、それぞれ少ない次元数（通常10〜100次元程度）のベクトルに変換し、両者の距離を計算することで、マッチング度合いを計算します。ディープラーニングのネットワークの構造は入力データの種類によって適切に選択されます。例えば画像の場合は畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が使われ、テキスト（自然言語文）の場合には全結合のニューラルネットワークやリカレントニューラルネットワーク（RNN）、CNNが使われます。
【株式会社Laboro.AIについて】
[画像3: https://prtimes.jp/i/27192/2/resize/d27192-2-325421-3.jpg ]
株式会社Laboro.AIは、最先端の人工知能/機械学習技術を手の届く形で提供し、世の中のビジネスのあり方を改革することを目指しています。導入コンサルティングから、PoC（Proof of Concept）の実施、自社及び他社のソリューションを活用したシステム開発までを一貫してサポートします。
社名 ：株式会社Laboro.AI（ラボロ エーアイ）
所在地 ：〒104-0061 東京都中央区銀座6丁目8-1 銀座石井ビル410
代表者 ：椎橋徹夫（代表取締役CEO）、藤原弘将（代表取締役CTO）
設立日 ：2016年4月1日
URL : https://laboro.ai/
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