ウォンテッドリーは JSAI2026 にプラチナスポンサーとして協賛し、インダストリアルセッションにて登壇します

こんにちは！ウォンテッドリーでデータサイエンティストとして働いている市村です。

ウォンテッドリーは2026年度人工知能学会全国大会（第40回）にプラチナスポンサーとして協賛します。2022年から始まり今年で5回目の協賛であり、毎年、推薦システムに関する技術報告や企業ブース出展を行っています。

今年は弊社のデータサイエンティスト5名（坂元、林、右手、角川、市村）が現地に参加します。参加される皆様との交流を楽しみにしています！

人工知能学会全国大会の概要

日程：2026年6月8日(月)～6月12日(金)
会場：G メッセ群馬（群馬県高崎市）＋オンライン
公式 HP：https://conf.ai-gakkai.or.jp/jsai2026/

インダストリアルセッション

今回のインダストリアルセッションにはデータサイエンティストの坂元が登壇致します。Wantedly 上の豊富なテキストデータを活用してプロダクトの推薦改善を試みた取り組みのご紹介をします。ぜひご聴講ください！

日時：2026年6月8日(月) 18:25 〜 18:40
会場：B会場(展示ホール仮設1)
セッション：[1B5-IND-2] インダストリアルセッション2
講演情報：https://pub.confit.atlas.jp/ja/event/jsai2026/presentation/1B5-IND-2-04

発表タイトル：プロフィールの文脈情報を活用したスカウト推薦の改善
発表者：坂元直人

ウォンテッドリーは「シゴトでココロオドルひとをふやす」ために、はたらくすべての人が共感を通じて人や会社と「であい」「つながり」「つながりを深める」ためのビジネスSNS『Wantedly』を提供している。Wantedlyでは、採用担当者がスカウト候補者を探す際にキーワード検索を行うことがある。従来手法では候補者プロフィールに含まれる豊富な文脈情報を活用出来ず、採用担当者の検索意図や嗜好に合致しない候補者が上位に多くランクしてしまう課題があった。この課題に対し、Transformerベースのモデルをプロダクトデータでファインチューニングし、プロフィールの文脈情報をスカウト推薦の改善に活用する取り組みを進めている。本発表では、このプロフィール文脈を活用したスカウト推薦改善の取り組みについて紹介する

企業ブースでテックブックを配布します！

場所：Gメッセ群馬 1階展示会場ブース番号 105

オフライン会場では企業ブースを出展します。ウォンテッドリーのデータサイエンティストが推薦システムの開発事例や開発プロセス、取り組んでいる課題、開発組織・推薦チームの体制など、様々なトピックについてお話いたします。

以下にあてはまる方、ぜひブースまでお越しください！

推薦システムの実サービスへの導入・運用に興味がある方
機械学習・データサイエンスを活用したプロダクト開発について知りたい方
データサイエンティストや機械学習エンジニアのキャリアについて聞きたい学生の方
オフ方策評価やマッチングにおける推薦などの研究開発事例に興味がある方

また、今回ブースでアンケートに答えていただいた方には、ウォンテッドリーの推薦システムの取り組みについて書かれたテックブックをプレゼントさせていただきます。

第1章 ウォンテッドリーのデータサイエンティストが今後取り組む主要課題
第2章 Amazon Bedrockを用いた新着募集のモデレーション半自動化への取り組み
第3章 推薦施策のリリースフローの効率化
第4章 相互推薦システムを活用したユーザーと企業の双方の嗜好を考慮した推薦
第5章 マッチング推薦におけるオフ方策評価・学習
第6章 推薦システムにおけるPost Processの取り組み
第7章 Feature Storeを活用して最新のデータを学習時に取り込むことによる推薦システムの改善

昨年のJSAIで配布したテックブックを再編し、最新の内容にアップデートされたものとなっています。弊社の取り組みに興味がある方は、ぜひブースにお立ち寄りください！