Graffer AI Studio、生成AIを活用した「求人原稿作成」特化モデルの提供を開始
～わずかなキーワードで、高精度の原稿作成が可能に～
生成AI活用による企業変革を実現する株式会社グラファー（本社：東京都渋谷区、代表取締役：石井大地、以下「当社」）は、「Graffer AI Studio」において、生成AIを活用した新たな求人原稿作成モデルの提供を開始いたします。本モデルは、高精度なアウトプットを実現するためにファインチューニングを行っています。これにより、少ないキーワードからでも高精度な原稿を迅速に作成可能であり、さらなる業務効率化に寄与します。
「Graffer AI Solution」サービスサイト：https://graffer-aistudio.jp
「Graffer AI Studio」へのお問い合わせ先：https://graffer-aistudio.jp/contact
背景
求人原稿やプレスリリースなどの作成など、テキスト生成の分野で生成AIの活用が進む中、その精度と効率性の向上が強く求められています。特に、少ない情報で学習できるFew-shot Learning技術が大きな注目を集めています。しかし、過学習による偏りや予期しない生成結果の問題が生じることがあり、これらの課題を解決するため、当社はファインチューニングを施したモデルの開発を行いました。まずは求人原稿の作成に特化したモデルを提供し、求人原稿作成の精度と効率を向上させます。
ファインチューニングについて
ファインチューニングは、事前学習をしたものに新しい層を追加する形で再学習を行っていく手法です。GPTのような標準モデルに対し、追加の学習データで再学習を行い、特定のタスクに対応できるようにする流れです。Few-shot learningは最初から少ないデータで対応でき、小さなデータセットがあれば問題ないですが、ファインチューニングは一定の大きさのデータセットで訓練を重ねてから行う必要があるため、その点に違いがみられます。
「求人原稿作成」モデルについて
「求人原稿作成」モデルは、生成AIを活用した、少数のキーワードで高精度の原稿が作成できるモデルです。
＜特長＞
1.効率的な原稿作成ができる
本モデルは、入力された少数のキーワードから迅速に高精度な原稿を生成します。これにより、ユーザーは複雑な指示や長いプロンプトを考える手間が省け、スピーディーに求人原稿を作成することが可能となります。プロンプトの文字数が少なくなると、生成AIが指示内容を理解するスピードが早くなり、回答を生成するまでの時間を短縮でき、業務効率化が期待できます。
①標準モデルを使い、プロンプトを書いた場合
標準モデルでは、プロンプトに基づいて原稿を生成しますが、不要な項目が含まれたり必要な項目がなかったりと、意図したアウトプットが得られないことがあります。
②標準モデルを使い、プロンプトを工夫した場合
プロンプトを工夫することで改善は見られますが、毎回の入力に参考例の提示が必要で、日常的な運用が負担となる可能性があります。
③ファインチューニングモデルを活用した場合
ファインチューニングモデルでは、細かい指示を省略し、求人の主要なポイントを入力するだけで迅速に高精度な原稿が生成されます。
2.トークンのコスト削減を実現できる
複雑なプロンプトの作成が不要になるため、使用する文字数・トークン数が減少します。これは直接的にコスト削減に繋がり、特に大量の原稿を必要とする企業にとって大きなメリットです。
3.各業界特有の専門用語を正しく扱うことができる
本モデルは、ファインチューニングの利用により、各業界特有の専門用語や社内用語を正確に理解し、適切に使用することが可能です。これにより、より精度の高い求人原稿を作成することができます。
ChatGPTの標準モデルでは、各業界・業種特有の専門用語の学習が不足しているため、原稿生成時にこれらの用語が適切に使用されません。例えば、打ち合わせの議事録を要約する際、社内用語の意味を正しく解釈できず、適切な要約が行えない問題があります。また、製造業の求人原稿作成時には、「プレス加工」や「品質管理」などの専門用語を正確に理解していないため、誤った内容で原稿が作成されることがあります。
4.多様なモデルを活用できる
当社では、汎用性の高いモデルから企業独自のモデルまで、様々な用途に合わせたモデルを提供しています。例として、効果的な原稿を生成するために、「応募が1以上あった原稿のみを使用して学習する」といった特定のデータセットを選定しています。
① 業種や職種に依存しない汎用モデル
例：2023年の1年間に主要求人メディアに掲載された原稿データを用いて学習したモデル
② 特定の業種や職種に特化した高精度モデル
例：携帯販売スタッフ募集やエンジニア募集に特化して学習したモデル
③ 企業固有の原稿データで学習し、企業に最適化されたモデル
④ 応募数が多かったデータを基に学習し、効果を最大化するモデル
今後の展望について
GPTをはじめとする言語モデルは大量の情報を学習していますが、専門用語や社内用語の理解には限界があります。本技術の活用により、社内用語の多い議事録の要約や契約書の生成、その他専門用語が多い文書など、多岐にわたる文書作成の精度向上が期待できます。
当社は、求人原稿作成に限らず、企業の様々なニーズに応じた生成AIソリューションの開発を進めており、今後も最新技術を通じて新たな価値を提供してまいります。
「Graffer AI Studio」について
「Graffer AI Studio」は生成AIの活用を推進するプロダクトです。190を超える行政機関での導入実績、ISMS認証及びプライバシーマークを有する環境において、生成AIの安全な活用を考えるエンタープライズ企業を支援します。「Graffer AI Studio」には汎用的に活用しやすいチャットサービスに加えて、プロンプト不要で活用できる「タスクライブラリ」、チャットで高度な活用ができるデータ分析機能、社内データのみを基にした情報検索ができる「ナレッジベース」を提供しており、企業はこれらのサービスを通じて、業務改善や自社の競争力強化につなげることができます。生成AIの業務活用を目指す企業を支援するために、活用領域の選定や洗い出し、社内の人材育成を目的とした研修やサポートも提供しています。
URL：https://graffer-aistudio.jp/products
株式会社グラファーについて
グラファーは、「プロダクトの力で 行動を変え 社会を変える」をミッションに掲げ、企業・行政機関における業務のデジタル変革を手掛けるスタートアップ企業です。生成AI活用による企業変革を実現する「Graffer AI Solution」や、市民と行政職員の利便性を追求したデジタル行政プラットフォームを提供しています。行政デジタルプラットフォームは全国190以上の自治体が導入しており、政令指定都市での導入率は70%です。2021年10月には経済産業省が主導するスタートアップ支援プログラムである「J-Startup2021」に選定されました。
企業情報
所在地：東京都渋谷区千駄ケ谷1-5−8
代表者：石井 大地
設立：2017年7月18日
資本金：1,544,977,927円（資本準備金含む）
URL：https://graffer.jp
報道に関するお問い合わせ先：https://form.run/@graffer-contact