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-厚生労働省 職業安定局-
ハローワークがAIを活用した実証実験を開始　AI活用で目指す、ハローワークの改革とは

　ハローワークは「職業紹介」「雇用保険給付」「雇用対策」の3業務を柱に全国544ヵ所に設置され、現在約440万人の求職者と約995万人の求人の職のマッチングを支援しています。利用求人者の約95％は中小企業ですが、求人法令違反の有無のチェックなど公的機関ならではの質の高いサービスや、手数料が発生しない手軽さで、長年利用者の高い信頼を獲得してきました。しかし近年、ハローワークの利用者数や就職のマッチング率は低下傾向にあり、何らかの対策が必要になっていると遠藤氏は言います。

遠藤氏：「2024年度、ハローワークに登録された求職者数は約440万人でしたが、10年前の2014年に比べると、約26.3％の減少となります。また、就職件数は約114万件で、求職者数に対するマッチング率は約25.9％にとどまりました。低下の理由としては、企業の省人化投資が進み、就職に結びつきやすい職業などの求人数が減少傾向になっていることや、物価高や人手不足感が強まる中で、『もう少し待てばより良い仕事が見つかるのではないか』と求人を吟味する求職者の増加により、求人があるにもかかわらず紹介に結びつきづらくなっていることが考えられます。そして近年では、ハローワーク以外で職探しを行う層の増加も影響しているようです」

　ハローワークの窓口ではまず、職員が求職者の希望する職種や勤務場所、待遇、勤務時間などをヒアリングし、希望に近いと思われる求人をシステムで検索します。そして、数件の求人を選択して提示していくのですが、中には何千件もの求人が該当する場合もあり、選択作業だけでも時間と労力が費やされ、就職相談に十分な時間を割けない場合があります。そこで活路を求めたのが、AIを活用した職員の業務負荷軽減とサービス品質の向上です。

藤嶋氏：「これまで職員が個々に行ってきた求職者に対するおすすめ求人情報の提供や、求人者へ向けた求人効率向上のためのアドバイスなどは、AIの力を借りることで一部作業を効率化できると考えています。実証実験では、ハローワークが保有する約1,000万件の求職者や求人のデータを学習したAIを活用しており、求職者と求人者のニーズがより反映された最適解を迅速に発見し、適合性の高い職業紹介を実現できると期待しています（図2参照）」

　今年の9月から開始された実証実験では、求職条件と求人情報の突合によりAIが応募率と採用率を推論し、応募率の上位10件が提案に至った根拠とともにおすすめ求人として出力され、職員の判断を経て求職者に提示されます。

渡邉氏：「応募者数やマッチング率の低さに悩む求人者に対しては、例えば『この職種の場合、未経験者を可にしたほうが応募率が向上する』『時給を○○円に上げたりマイカー通勤を可としたりすることにより、充足率が向上する』など、現状の求人情報に対する応募率と充足率の推論をAIが実施します。職員はAIの推論結果を活用し、応募率と充足率が改善する条件の緩和案について、求人者と検討することができます」

　こうしたAIをはじめとするデジタル技術を活用することで、職員は一人ひとりに対してより丁寧な対応が可能になり、より効果的なマッチング支援が実現することも期待されています。