AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「求人データをAIで分類して統計を取りましょう」と言われまして、正直言って雲をつかむ話です。実務で役立つ話かどうか、まず概要を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は、オンライン求人広告を自動で職業コードに分類する技術を多言語で、しかも階層構造に沿って行う研究です。結論を先に言うと、国際的な職業分類に合わせて精度良く分類できる道筋を示しているんですよ。
なるほど、多言語というのは英語だけでなく他言語も処理できるということですか。うちの現場は日本語と時々英語程度ですが、翻訳しても使えるのでしょうか。
その通りです。ここではXLM-RoBERTaのような多言語事前学習済みモデルをベースに、ポーランド語と英語のデータを含む形で学習し、多言語にまたがる求人を分類しています。翻訳ソフトを併用した実験も行っており、翻訳による損失を最小化する工夫が施されていますよ。
専門用語が出てきましたね。XLM-RoBERTaって難しそうですが、要するにどういう道具ですか。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言えばXLM-RoBERTaはたくさんの言語で文章の意味を捉えられる“辞書兼文脈理解エンジン”です。身近な例で言えば、多言語を話す通訳者が文脈を押さえて職業名を標準化してくれるような役割を果たすのです。
なるほど。で、階層という話ですが、これは要するに大分類から細分類へ段階的に割り振るということ？これって要するに粗い箱分けをしてから細かく振り分けるフローということですか。
その通りですよ。良い整理ですね。階層的多クラス分類（hierarchical multi-class classification）とは、まず1桁の大きな職業群に振り、次に段階的に6桁の最細コードへ落としていく方式です。利点は上下の文脈を活かすことで誤分類を減らせる点にあります。
では実務的に必要なものは何でしょうか。データの準備や費用対効果、導入のハードルを教えてください。
要点を3つでまとめますね。1つ目は良質なラベル付きデータ、今回の研究では公的な求人データベースを用いている点。2つ目は多言語化のための翻訳や多言語モデルの活用でコストを抑えられる点。3つ目は階層構造を反映すると精度が1〜2ポイント向上し、業務判断に使える水準へ近づく点です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉で整理すると、求人文を機械に読ませて大分類から順に細かく職業コードを当てていく仕組みで、翻訳と多言語対応があれば海外求人も整理でき、現場投入の価値はありそうだということですね。
