「だれでも、すぐに、かんたんに」働けるをサービスコンセプトに、いますぐ働き手が欲しいパートナー（求人企業）といますぐ働きたいクルー（求職者）をつなげるスキマバイトサービス「メルカリ ハロ」。サービス開始から約1年強で利用者数は1,100万人を超え、直近1年のスキマバイトサービス新規登録会員数は業界No.1*を誇ります。

*スポットワーク協会発表の2024年2月〜2025年2月における会員企業のスポットワーク仲介サービス新規登録者数に基づく

「メルカリ ハロ」では、パートナーに法令に準拠した表現や内容で求人を掲載いただき、安心してクルーが働いていただくために、求人審査を徹底しています。人によるチェックはもちろん、AI/LLM（Large Language Model）技術を駆使したフィルタリングを行うことで、求人の安全性を精査しています。人力とテクノロジーをハイブリッドに活用し、求人に潜むリスクを高い精度で予測しているのです。

「メルカリ ハロ」の求人に潜むリスクを予測する機能やオペレーションについて、求人品質のプロジェクトをリードする檜山麻衣子（@michael）と、エンジニアリング・マネージャーの源 翔三郎（@gen）、生成AIに関連するプロジェクトに携わる土生 智之（@t-habu）*、矢田 宙生（@arrow）の4人に聞きました。

*@t-habuはお子さんが発熱したため、写真撮影に参加できませんでした（お大事に！）

信頼性をもっと高める求人審査のミソは、人×テクノロジー

——そもそも「求人審査」とは何ですか？

@t-habu：「求人の内容が適切か」「不適切な表現が含まれていないか」など、多くの審査基準を設け、求人を審査することをそう呼んでいます。「メルカリ ハロ」に出ている求人は、プラットフォームである我々が全て審査をしていて、審査を経て問題がないと判断した求人のみ掲載されます。

毎月数万件を超える量の求人が提出されますが、リスクの高い求人が世に出てしまわないよう、人も最新技術も活用しながら厳格に審査しています。

@michael：以前は、人による目視のみで審査していましたが、我々プラットフォーマーとしては、昨今の時流を受け、求人をより厳しく審査する対策が急務となったのです。そのため、「メルカリ ハロ」では、従来通りの人による目視に加え、AI/LLMなどの技術を活用した1次フィルタリングプロセスを採用することで従来よりもその精度を向上させることを目指し、すでに運用を開始しています。

——AI/LLMを実装したことで、求人審査のプロセスやリスク予測の精度が変化したか教えてください

@michael：全ての求人の内容を、AI/LLMが特定の審査カテゴリに基づいて先行でチェックすることで、リスクが高そうな求人とそうでない求人に振り分けます。人間は、求人情報と実際の作業がかけ離れたバイトや法令抵触の可能性が高い求人を優先してチェックします。

@t-habu：最終的には人の目でチェックを行なっています。その前段階をAI/LLMが高精度でチェックできるようになったことで、人のリソースを本当に大切なチェックプロセスに充当できるようになりましたね。

@gen：LLMの文脈理解の性能の高さやボキャブラリーの豊富さは、さまざまな研究でも実証されており、信頼できるものです。テクノロジーと人間の2段階で審査することによって、リスクを取りこぼしなく指摘できるようになったと思います。

さらにLLMは、審査基準のチューニングや変更が柔軟にできるので、長期的に運用する上でも安心です。プロンプト（指示文）の表現を少し変えるだけでメンテナンスできるので、審査の網をかいくぐろうとする新たな事例が出てきても、柔軟に対応していけるでしょう。

@t-habu：設計から検証までのスピード感は、運用面でも非常に重要ですね。1ヶ月程度で企画から実装までを完遂できて本当に良かったです。スキマバイトの安心・安全を守るプラットフォーマーとして、これ以上ないスピード感で対応できたと思っています。

クルーとパートナー双方の安心・安全を、ずっと守っていける体制に

——求人審査・リスク予測の機能向上によって、「メルカリ ハロ」利用者の体験はどう変わったと思いますか？

@t-habu：まず第一に、クルーの方々が仕事を選ぶ際、より安心・安全に働けるようになったと思います。万が一にも違法性が疑われるバイトに就いてしまうと、危険に巻き込まれて不利益を被るのはクルーです。クルーの保護が最大の目的でありメリットと言えます。

さらに、求人を出すパートナーが、意図せず法令に違反してしまうリスクを最小化します。例えば、特定の性別のみを募集するような求人は、条件や書き方によっては法令に抵触してしまいます。このような場合には、パートナーの評判に傷がついてしまう可能性もありますよね。我々が事前に審査を徹底することで、パートナーを法令違反リスクから守っています。

@michael：クルーとパートナーの双方が安心して利用できるようになったことはもちろんですが、プラットフォーマーである我々の審査プロセスも改善されました。効率よく、精度の高い審査ができるようになったのです。つまり、リスクのある求人を世に出さないために、人的リソースをさらに適切に配分できるようになりました。

課題を全員が「自分ごと」化したから、スピードと品質を両立できた

——AI/LLMによるリスク予測を1ヶ月で実現したという話がありましたが、そのスピードを実現できた理由はどこにあると思いますか？

@michael：課題を持っている部署と、課題を解決する技術を持っている部署が、うまく歩み寄れたことが大きいと思います。双方の連携がうまくいかないと、課題に対して有効なオプションを発見するのに時間がかかってしまいますからね。今回は、LLMに詳しい@arrowさんが自由に動き回ってくれたのが良かったと思います。

@arrow：そうかもしれないですね。課題はこちらでも認知できていたし、@michaelさんや@t-habuさんとコミュニケーションが取りやすい環境だったので、スムーズだったのかも。@genさんを始めとした、強いバックエンドエンジニアが入って、システム周りをリードしてくださったおかげでもありますね。

@gen：みんなが自主的に案出ししていたからでもありますよ。開発メンバー以外からも、チェック項目などについて積極的に意見が上がっていました。

@t-habu：今回はスピード感を重視した小規模なチームを編成して、デイリーでスクラムを回して取り組みましたね。クリスマスや年末を見据えてやり切るぞという共通の目標を持てたのもあって、短期間で集中して成果を出せたのだと思います。

想像力は無限大。今後も期待される「メルカリ ハロ」の進化とLLMの活用

——最後に、「メルカリ ハロ」やAI/LLMの活用について、今後の展望を教えてください。

@t-habu：求人審査に関しては、LLMを使ってチェックできる審査カテゴリを拡張していく予定です。さらに、現状はLLMベースでしかチェックできていない領域を、ルールエンジンと組み合わせていけば、さらに精度を向上できるのではないかと。

@arrow：「メルカリ ハロ」としては、今後、スモールビジネスのパートナーに向けて、よりシンプルなインターフェースで操作できるようにしたいなと思っています。スモールビジネスのオーナーさんの中には、パソコンでの操作が面倒だという方もいるんですよね。

@michael：あと、AI/LLMをSales Enablement（営業組織の強化・改善を目的とした取り組み）に活用していきたいです。セールスのスタッフには営業活動や交渉に集中してほしいので、提案資料のドラフト作成や、電話や打ち合わせの分析をベースに確度の高い営業提案ができたら最高。CRMツールとの自動連携にも期待したいですね。

@gen：営業の戦略を練ったり、ターゲット企業の調査なんかにも役立ちそうです。テクノロジーの活用によって、営業活動も効率化できる時代がきましたね。

執筆：加藤由梨