【AI×自動化】SES業界の課題を解決する「SES自動マッチングシステム」を自社開発しました

SES業界が抱える「人材マッチング」の課題

SES（システムエンジニアリングサービス）業界では、
案件と人材のマッチング業務が極めて時間と手間のかかる作業です。

営業担当者は日々大量のメールを確認しながら、
「このエンジニアのスキルはどの案件に合うのか？」を判断する必要があります。

しかしこの作業には、次のような課題がありました。

手作業による照合作業の非効率さ
見落としリスクの高さ
担当者の経験や勘に依存した属人的判断
メール処理に費やされる膨大な時間コスト

こうした課題は、SES事業のスピードと精度の両立を難しくしていました。
この非効率な仕組みを変えるために、当社はAIを活用した自動マッチングシステムの開発に着手しました。

開発の背景 – なぜAIによる自動化が必要だったのか

SES業界では、案件情報やスキル情報がメールベースで日々やり取りされます。
そのため、情報の構造化や一元管理が難しく、属人的な判断に依存する傾向がありました。

当社は、「このプロセスこそ自動化できるのではないか」と考え、
Google Apps ScriptとGPT-4を活用した完全自動マッチングシステムの開発を進めました。

目的は明確

営業担当者の日常業務を自動化し、生産性を向上させる
AIによる客観的判断で、マッチング精度を安定化させる
業務標準化によって属人化を解消する

このシステムは「AIを業務の一部として自然に組み込む」ことを目指して設計されています。

「SES自動マッチングシステム」とは

自動で人材と案件をマッチングする仕組み

本システムは、Gmailに届くメールを自動で分析・分類し、人材情報と案件情報を抽出、スキルマッチングを行う仕組みです。

AIがそれぞれのメールを判定し
「候補者メール」と「案件メール」を自動分類。
抽出したスキルや条件をもとに
AIが類似度スコアを算出して最適なマッチング結果を出力します。

結果はGoogleスプレッドシートに自動保存され
営業担当者は毎朝、最新のマッチング結果をすぐに確認できます。

Google Apps Script × GPT-4による低コスト運用

本システムはGoogleのクラウド環境上で動作し
専用サーバー不要・無料枠で運用可能です。

AI部分にはOpenAIのGPT-4 APIを活用し
自然言語処理とスキル抽出を高精度に実現。

この構成により、高精度かつ低コストな自動化システムを実現しています。

導入効果 – 営業業務の90％を自動化

導入後の効果は非常に大きく、
これまで営業担当者が1日2〜3時間費やしていたメール確認とマッチング作業が、
ほぼゼロに削減されました。

工数削減と標準化による生産性向上

メール処理・照合・スプレッドシート更新を完全自動化
業務を標準化することで、担当者によるばらつきを排除
処理件数が増えても、工数は一定のまま

営業担当者が戦略業務に集中できる環境へ

日常的なルーティン作業が削減されたことで、
営業担当者はより戦略的な案件開拓や顧客対応に時間を使えるようになりました。

また、AIによるマッチング結果の「スコア化」により、
判断の透明性と再現性も確保されています。

技術面での特長とこだわり

経営層の方にも安心して導入をご検討いただけるよう、
技術面でも運用性と信頼性を重視しています。

AIによるスキル類似度計算で高精度マッチング

GPT-4のEmbedding技術を活用し、
スキル情報を数値化して類似度を計算。
感覚や経験に依存しない客観的なマッチング基準を実現しています。

安定稼働・自動復旧による運用効率

メール取得エラーやAPI応答遅延が発生しても、
自動リトライ・ログ管理機能により安定稼働を維持。
日々の運用において、担当者がシステムの存在を意識する必要はありません。

今後の展望 – 学習機能・CRM連携でさらに進化

当社では今後、以下のような機能拡張を予定しています。

学習機能：過去のマッチング結果をもとにAIが精度を向上
通知機能：最適なマッチング結果をSlackなどに自動通知
CRM連携：顧客データベースと自動で連携し、契約管理まで一元化

このように、AIによる業務支援の幅を広げることで、
SES業務全体のDX（デジタルトランスフォーメーション）を加速していきます。

SES業務の未来を変える – AI活用の可能性

このシステムの開発を通じて、私たちは改めて実感しました。
「AIは一部の高度な開発ではなく、現場業務のパートナーとして機能する」と。

SES業界に限らず、多くの業種で同様の仕組みを応用できます。
当社では、今後もAI・自動化技術を活用した業務改善ソリューションの開発を積極的に進めていきます。

よくある質問（FAQ）

Q1. このシステムはどのくらいのコストで運用できますか？
A2. 基本構成の導入であれば約1〜2週間程度です。カスタマイズ内容により変動します。

Q2. 導入にはどのくらいの期間がかかりますか？
A2. 基本構成の導入であれば約1〜2週間程度です。カスタマイズ内容により変動します。

Q3. セキュリティ面は安全ですか？
A3. Googleクラウド上で動作し、外部データベースを使用しないため、情報漏洩リスクは極めて低いです。

Q4. 他業種でも活用できますか？
A4. はい。メールベースの情報抽出・分類が必要な業務なら、同様の仕組みを応用可能です。

Q5. どのAIモデルを使用していますか？
A5. OpenAIのGPT-4モデルを利用し、スキル抽出とマッチング判定を行っています。

Q6. 今後のアップデート予定はありますか？
A6. はい。CRM連携や学習機能など、さらに高機能なバージョンを開発中です。

まとめ – AIと自動化でSES業務を次のステージへ

「SES自動マッチングシステム」は、
AI技術による業務効率化と標準化を実現する第一歩です。

私たちは今後も、AI・自動化技術を通じて
お客様の業務課題を解決し、より付加価値の高いサービスを提供してまいります。

✅ この記事のポイント

営業業務を90％自動化
GPT-4を活用した高精度マッチング
Google環境で低コスト運用
今後は学習機能・CRM連携を予定

このシステムは、「AIを業務に組み込む時代」の到来を実感させるプロジェクトとなりました。
当社はこれからも、AI技術を活用したソリューション開発を通じて、
お客様のビジネス変革を支援してまいります。

【リサーチ】テレビ業界のDX推進状況調査事例【DX支援】

はじめに：テレビ業界を取り巻く環境の変化

テレビ業界は、かつてない変革の波に直面しています。デジタルネイティブ世代の台頭と視聴行動の劇的な変化により、従来の事業モデルは限界を迎えつつあります。特に若年層のテレビ視聴時間は減少の一途をたどり、YouTube、TikTok、Netflixといったデジタルプラットフォームへの接触時間が飛躍的に増加しています。
中でも、大きく3つの課題がテレビ業界を取り巻いています。

①「コンテンツ消費の多様化」

従来の「放送枠」という概念は崩壊し、視聴者は好きな時に、好きな場所で、好きなデバイスでコンテンツを消費する時代に突入しました。これは、テレビ局の価値が「電波のインフラ」から「IP（知的財産）」へとシフトしていることを意味します。コンテンツの力がプラットフォームを凌駕する中で、IPの創出、戦略的な展開、そしてマルチプラットフォームでの接点設計が喫緊の課題となっています。

②「収益モデルの限界」

従来の広告販売モデルは、GRP（延べ視聴率）を指標としたマス向け販売が中心でした。しかし、デジタル広告の台頭により、広告主はより緻密なターゲティングと投資対効果（ROI）を可視化できる広告を求めるようになりました。この結果、従来のCM販売は競争力を失いつつあります。放送局は、単なる広告枠の提供者から、データ活用を通じて広告主のビジネス成果に貢献するパートナーへと変革しなければ、収益基盤の維持が困難になります。

③「グローバル競争の激化」

NetflixやDisney+といったグローバルプレーヤーは、潤沢な資金力と世界規模で蓄積された膨大な視聴データに基づき、日本市場でも強力なオリジナルコンテンツを次々と投入しています。これらの巨人は、データドリブンな意思決定によってコンテンツ制作の成功確率を高めており、国内各局は、このグローバルな競争環境の中で戦うための新たな武器を早急に模索する必要があります。

国内テレビ局のDX取り組み状況

●コンテンツ制作・編集：データ活用による効率化と革新

コンテンツ制作の領域では、AIを活用した効率化が進んでいます。フジテレビは、映像内の人物を自動認識してメタデータを付与するAI画像解析アプリ「メタロウ」を導入し、アーカイブ管理の効率化に貢献しています。日本テレビは、全社DMP「FACTly」を用いて、コンテンツの盛り上がりシーンを分析し、改編フィードバックや配信比較に活用しています。

●広告・マーケティング：データドリブンな収益モデルへの転換

従来の視聴率に代わる新たな広告指標を確立しようとする動きが活発です。日本テレビは「FACTly」を活用し、放送・配信・イベントから得られる多様なデータを統合することで、特定の視聴者セグメントへのターゲティング広告販売を実現しました。これにより、広告主のROI（投資対効果）を数値で報告できる仕組みを確立し、広告単価の引き上げに成功しています。また、テレビ朝日も「ABEMA」のユーザー単位ログを分析し、広告効果の測定に活用しています。

●配信・デジタルサービス：プラットフォーム戦略の多様化

各局は自社または外部プラットフォームとの連携により、配信事業を収益の柱に据えようとしています。TBSは、自社配信サービス「Paravi」を「U-NEXT」に統合する戦略的な資本提携を選択し、一気に国内最大級の有料会員基盤を獲得しました。これにより、自社コンテンツのリーチを最大化するとともに、配信事業を収益の柱として明確に位置づけています。フジテレビも「FOD」が着実に有料会員数を伸ばしており、テレビ東京は自社サービスを持たずに「U-NEXT」と合流する戦略を取っています。

●技術・オペレーション効率化：バックオフィスDXの推進

バックオフィス業務でもDXが進行中です。フジテレビは、番組の二次利用（配信データへの変換）を自動化する「DACX」システムにより、作業時間を90%削減することに成功しました。また、テレビ東京は基幹システムの刷新、NHKはAIアナウンサーの活用、TBSはAI-OCRを使った経費申請の効率化など、各局が業務生産性の向上に取り組んでいます。

海外先進企業から学ぶ：NetflixとBBCが示す未来像

●視聴者体験を最大化するNetflixの「データドリブン経営」

Netflixは、世界数億人の膨大な視聴ログをAIで分析し、ユーザー一人ひとりに最適化されたホーム画面やサムネイルを生成しています。これにより、視聴継続率を最大化し、解約を防いでいます。Netflixは、協調フィルタリングやディープラーニングモデルを組み合わせることで、視聴完走率や離脱率といったデジタルKPIを最重要視し、コンテンツ制作にもデータを活用しています。これは、従来の「視聴率」という単一指標に依存してきたテレビ局とは対照的なアプローチです。

●公共的価値とデジタル変革を両立するBBCの戦略

公共放送であるBBCもまた、変革を推進しています。「iPlayer」という配信サービスを通じて視聴データを活用し、コンテンツの改善や視聴者のエンゲージメント向上に役立てています。また、ドイツのARDやZDF、フランスのFrance Télévisionsなども、公共的な価値を維持しつつ、デジタル到達率や若年層接触率といった新たなKPIを設定し、デジタル変革を推進しています。

おわりに：部分最適から全社最適へ—DX戦略策定による変革の推進

本調査で明らかになった通り、国内テレビ局のDXは、個別の課題解決にとどまる部分最適から、全社的な経営戦略として取り組む全社最適への転換が急務となっています。コンテンツの力がプラットフォームを凌駕する時代において、テレビ局の生命線は、長年にわたり培ってきたIP（知的財産）の創出力です。この強みを最大限に活かすためには、制作、編成、営業、技術といった各部門が独立してDXを進めるのではなく、全社が一体となり、データを活用してコンテンツの価値を最大化するという共通の目標に向かって進む必要があります。しかし、この難易度の高い変革は、メディア業界特有の商慣習、属人的な業務プロセス、そして何よりマインドセットの変革という大きな壁に直面します。弊社は、この変革を成功に導くため、貴局が目指すべき未来を描くDX戦略策定から、それを具体的な行動計画に落とし込む中期経営計画策定支援に至るまで、戦略策と実行の両面を中長期的にトータルでご支援が可能です。