AIで人事業務を変革。msgがBedrock活用し高精度な人材配置を実現

導入事例RAG/ナレッジデータ・プライバシー

導入の背景と目的

HRデータが非構造化・断片化
候補者マッチングやスキル分析の非効率
人員配置・人材育成の迅速化が急務

Bedrock活用の仕組み

AWS BedrockによるLLM駆動のデータ連携
ハイブリッド検索アプローチで精度向上
SaaSソリューションmsg.ProfileMapの中核機能

経営インパクトと実績

マニュアル検証作業を70%以上削減
高確度な統合提案の精度95.5%達成
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ドイツのITサービス企業msgは、Amazon Bedrockを導入し、人事部門におけるデータ連携(ハーモナイゼーション)の自動化に成功しました。これにより、従業員のスキルや能力に関する断片的なデータを高精度で統一。手作業による検証負荷を70%以上削減し、人材配置や育成計画の精度を大幅に向上させています。

多くの企業が直面するのは、HRデータが非構造化文書やレガシーシステムに散在し、フォーマットが不整合である点です。このデータの「不協和音」が、候補者マッチングやスキルギャップ分析を妨げていました。msgは、この課題を解決するため、スケーラブルで自動化されたデータ処理基盤の構築を目指しました。

msgのスキル・能力管理SaaS「msg.ProfileMap」は、多様な入力データを抽出し、AI駆動の調和エンジンに送ります。ここではAmazon BedrockのLLMが活用され、異なるテキスト記述であっても意味的な一致性(セマンティック・エンリッチメント)を確保。重複を防ぎ、一貫性のあるデータへと変換します。

このAI駆動のデータ調和フレームワークは高い効果を発揮しました。社内テストでは、高確率で統合すべき推奨概念について95.5%という高精度を達成しています。また、外部の国際的なベンチマーク(OAEI 2024 Bio-ML)においてもトップクラスのスコアを獲得し、その汎用性の高さを証明しました。

msgがAmazon Bedrockを選定した主な理由は、低遅延な推論実行、柔軟なスケーリング、および運用上のシンプルさです。サーバーレスな完全マネージド型サービスであるため、インフラ管理のオーバーヘッドが不要。消費ベースの課金体系がSaaSモデルに適し、迅速な拡張を可能にしました。

さらに、Bedrockは欧州連合(EU)のAI法やGDPR(一般データ保護規則)などの厳格なコンプライアンス要件を満たす上で重要な役割を果たしました。msgの事例は、複雑なインフラを構築せずに、生成AIとクラウドサービスを組み合わせることで、高精度かつコンプライアンス対応可能なプラットフォームが実現することを示しています。