LinkedInのAIオーバーホール：自然言語検索で求人探しを進化させる方法

LinkedInのAIの大改革：自然言語によるジョブサーチ 2025年6月16日、LinkedInはAI駆動の新しいジョブサーチ機能を全ユーザー向けに公開しました。この機能は、自然言語処理(NLP)を使って、ユーザーの求人検索をより直感的で効率的にします。LinkedInの製品開発副社長Erran Bergerは、「この新しい検索体験は、メンバーが自分の言葉で目標を表現でき、真に望んでいる結果を得られるようにしました」と述べています。この機能は、求人探しがより直感的で包含的かつ力強いものになるための最初の一歩として位置付けられています。 LinkedInによると、従来のキーワードベースの検索では、ユーザーが一般的な職種を入力しても、求めているものと完全に一致しない求人が表示される問題がありました。例えば、「レポーター」という検索ワードを入力すると、一般的なメディアのレポーターだけでなく、法廷レポーターなど異なるスキルセットを求めている求人も含まれてしまうことがありました。 エンジニアリング副社長Wenjing Zhangは、「過去には、キーワードを利用して厳密なマッチングを行っていました。しかし、求人情報の中には、『レポーター』という言葉が使用されているものの、実際にはレポーターではない職種も含まれることがありました」と説明しています。 これを解決するために、LinkedInは検索機能の理解力を向上させることから着手しました。ユーザーの入力に対して、まずは検索クエリを理解し、次に適切な情報を求人ライブラリから取得し、最後に最も関連性の高い求人が上位に表示されるよう順位付けを行うという3つのステップで機能を最適化しました。従来の固定された分類法や古い大規模言語モデル（LLM）に依存していた LinkedIn は、より現代的な既に微調整された LLM を採用することで深層意味理解能力を強化しました。 一方で、LLMの利用はコストが高いため、LinkedInは蒸留法を用いてGPUの費用を削減しました。LLMをデータと情報取得の役割と、結果の選別とランキングの役割に分けて利用し、教師モデルを使った順位付けにより両者の一致を図りました。これにより、求人検索システムで使われていた9段階のパイプラインが簡素化され、AI開発者の生産性への影響も最小限に抑えています。 さらに、LinkedInはカスタマイズされた推奨を生成するクエリエンジンを開発しました。ユーザーは「シリコンバレーで最近投稿されたソフトウェアエンジニアの求人を見つける」のような自然な表現を使い、求人情報をより具体的に絞り込むことができます。 この動きは、LinkedInに限らず、企業向け検索でもLLMの潜在能力が活かされるようになっています。Googleは2025年が企業検索がさらに強力になる年になると主張しており、OpenAI、Google、Anthropicなどからは各種「Deep Research」製品が開発されています。これらの製品は、組織内部のデータソースを利用し分析するエージェントの需要増加を示しています。 業界からの反響 LinkedInのAI基盤開発に携わるDeepak AgarwalチーフAIオフィサーは、この月にサンフランシスコで開催されるVB Transformカンファレンスで、Hiring Assistantの開発から実装までの過程を含む、同社のAIイニシアチブについて話す予定です。登録して参加することができます。 LinkedInは2022年以来、AIベースの機能を複数展開してきました。2022年の10月には、AIアシスタントを導入して採用担当者が最適な候補者を見つけやすくするなど、着実に進化を続けています。この新しいジョブサーチ機能は、ユーザーが必要とする求人情報に効率的にアクセスできるようになる重要な一歩となりそうです。 LinkedInは、世界最大のプロフェッショナルネットワークプラットフォームで、ユーザー数は7億人以上に上ります。最新のAI技術を駆使することで、ユーザーの求職活動を劇的に改善する可能性があります。 この要約では、LinkedInがどのようにAIを活用して自然言語によるジョブサーチを実現したか、そしてその過程での技術的な手法と課題についてわかりやすく説明しました。また、業界全体の動向とLinkedInの将来展望についても触れています。