ケーススタディ一覧
HR / 採用
採用管理プラットフォーム開発・保守 (AI マッチング統合)
採用管理 SaaS の開発・保守。AI ベクトル検索による候補者マッチング、企業とエンジニア双方の体験最適化を担当。
継続中·役割: SES
Next.jsFastAPIPostgreSQLGCPLangChainPineconeFirebase
課題
- 候補者スキル・企業要件のマッチング精度を上げるため、テキストベースのマッチングが必要。
- GCP / Firebase / Pinecone を組み合わせる分散構成の運用保守。
- 個人情報保護 (GDPR 相当) を意識した設計。
打ち手
- LangChain でエンベディング生成、Pinecone でベクトル検索、スキル/業界/年収のフィルタを層で重ね合わせ。
- Firebase Auth + GCP Cloud Run でサーバーレス寄りの運用、コスト最適化。
- 個人情報の項目ごとにマスキング / 公開ポリシーを定義。
技術選定の意思決定
なぜ LangChain か
エンベディング・プロンプト管理の共通基盤として広く使われており、ライブラリ側のバグフィックス / 新機能追加の速度が速い。
成果
マッチング精度
ランダム比 +40%
クリック率ベースの A/B 比較
検索フィルタ
スキル × 業界 × 年収 の多層
ベクトル検索 + 構造化フィルタの組合せ
サーバーレス比率
GCP Cloud Run + Firebase 中心
コスト最適化と運用負担軽減
体制
当社エンジニア 1 名 (SES)