求人市場の裏ワザ：合成求人データでの賃金予測と職務群抽出

（Job Market Cheat Codes: Prototyping Salary Prediction and Job Grouping with Synthetic Job Listings）

田中専務

拓海先生、最近、部下たちから「求人データでAI使えば給料予測できる」と言われましてね。うちみたいな中小でも役に立ちますか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！今回扱う論文は、合成（synthetic）求人データを使って賃金予測と職務群の発見を試作した研究で、まずはリスクを抑えて試験できる点が実務で魅力的ですよ。

田中専務

合成データって聞き慣れないんですが、要するに実データの代わりに作ったダミーということですか？現場で使うには信頼できるものでしょうか。

AIメンター拓海

いい質問ですよ。合成データは現実の分布を模した模擬データで、三つの利点があるんです。まず、個人情報リスクが低い。次に、制御や検証が容易。最後に、モデルのプロトタイプ作成が迅速にできるんです。

田中専務

なるほど。で、論文は何をやっているんです？賃金をそのままズバリ当てるのか、職務を自動で分類するのか、どちらに重きを置いているんでしょうか。

AIメンター拓海

賃金予測（Salary Prediction）と職務群抽出（Job Grouping）を両輪にしているんです。具体的には回帰（regression）で賃金を推定し、分類（classification）とクラスタリング（clustering）で職務群を見つけるという設計ですよ。

田中専務

ふむ、テキスト（仕事内容の記述）も扱うそうですね。うちの求人票ってバラバラで読みづらいが、それでも活用できるんですか？

AIメンター拓海

大丈夫、自然言語処理（Natural Language Processing、NLP）を使えばテキストの要点を数値化できるんです。身近な例で言えば、求人文の中から技能や経験を抜き出してラベル化するイメージですよ。

田中専務

これって要するに、求人票からスキルや経験を抜き出してグループ分けし、平均的な給料を推定してくれるということですか？それなら使い道はイメージできます。

AIメンター拓海

その通りです。要点を3つにまとめると、1）合成データで安全に試験できる、2）テキストと構造化情報を組み合わせて賃金を推定する、3）職務の自然なまとまりを見つけられる、ということですよ。

田中専務

リスクが低いのは良いですね。ただ、投資対効果が気になります。最初にどれだけ時間とお金をかけるべきか、社内で理解を得るにはどう説明すれば良いでしょう。

AIメンター拓海

まずは小さなパイロットで十分です。三つの段階で考えましょう。1）合成データでモデル設計と検証を短期間で行う、2）内部データを少量で追加して精度確認、3）実用化のスコープを限定して段階展開する、という流れが費用対効果に優れますよ。

田中専務

分かりました。最後にまとめると、我々はまず合成データで検証してから実データへ移す段階的な進め方を採る、という理解でよろしいですね。よし、部長たちにこの方針で説明してみます。

AIメンター拓海

素晴らしいまとめです！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。困ったらまた相談してくださいね。