先週、LinkedIn はすべてのユーザー向けに新しいAI駆動型求人検索機能を正式にリリースしました。この新機能は、精錬され微調整された大規模モデルを利用しており、プラットフォーム上の求職体験を改善することを目指しています。LinkedInの製品開発担当副社長であるErran Berger氏は、「この新しい検索エクスペリエンスにより、ユーザーは自分の言葉で就職目標を記述できるようになり、よりニーズに合った結果を得られるようになります」と述べています。

AIロボットによる面接や交渉

画像提供元: Midjourney

以前、LinkedIn上で求人を探しているユーザーは、正確なキーワード検索に頼る必要がありましたが、これにより多くの求職者が希望する仕事と一致しない推薦を受け取ることがありました。たとえば、「記者」と入力すると、メディア記者や法廷記者など異なる種類の推薦が表示されることがあります。しかし、これらの仕事には求められるスキルがまったく異なります。LinkedInのエンジニアリング担当副社長であるWenjing Zhang氏は、「ユーザーのニーズに適した仕事を見つけるためには、プラットフォームがユーザーのクエリをよりよく理解することが重要です」と指摘しています。

新しいシステムでは、ユーザーが自然言語で検索できるようになりました。たとえば、「シリコンバレーで最近公開されたソフトウェアエンジニアの求人」のような文言を入力することができます。従来の単純な職業名だけでなく、このような柔軟な表現が可能となり、LinkedInはユーザーのニーズをよりスマートに理解することができるようになりました。

この目標を達成するために、LinkedInは検索機能を全面的に再設計しました。まず、システムがクエリ内容を理解する能力を向上させること、次に膨大な求人データベースから関連情報を検索し、最後に検索結果をランキングして最も関連性の高い求人を上位に表示させるというプロセスです。以前は、LinkedInは固定的な分類方法と古いランク付けモデルを使用しており、深い意味論的理解が不足していました。そのため、彼らは現代的な大規模言語モデル（LLMs）を使用して自然言語処理能力を向上させました。

ただし、大規模モデルの計算コストは非常に高額です。コストを削減するために、LinkedInはモデルの精錬方法を取り入れ、LLMを2つのステップに分けました。一つはデータ検索、もう一つは結果のランキングです。この方法により、LinkedInは求人とユーザーのクエリをより効果的にマッチさせることができます。

さらに、LinkedInはユーザー向けの個別化された求人推薦を行うクエリエンジンも開発しました。AI技術の進化に伴い、LinkedInだけではなく、Googleなどの他の企業も求人検索におけるLLMの可能性を追求しています。

LinkedInは過去1年間に、AIを活用した複数の機能を導入してきました。その一例として、採用担当者を支援するAIアシスタントがあります。LinkedInのチーフAIオフィサーであるDeepak Agarwal氏は、近々開催されるVB Transformカンファレンスで、同社のAI戦略や採用アシスタントの成功事例について議論します。

ポイントまとめ:

🌟 新機能:LinkedInはAI駆動型の求人検索を導入し、自然言語クエリに対応。

🔍 精密なマッチング:改良された検索理解により、ユーザーのニーズに合わない求人の推薦を減少させる。

💡 技術革新:LinkedInはモデルの精錬を通じて計算コストを削減し、検索効率を向上させている。