AIの力でプロジェクトを成功に導く「HR Luck」の誕生までの軌跡

Tech Fun株式会社は、クラウドを活用したシステム開発などのSI（システムインテグレーション）サービスを中心に、ITの力でお客様の事業価値向上を支援している企業です。

2023年3月、プロジェクトを成功に導く「HR Luck」をリリースしました。

このストーリーでは「HR Luck」の誕生までの軌跡について、社長の笠井と開発責任者の鈴木で振り返っていきます。

https://hrluck.jp/

SIを超えるビジネスを生み出したい！Tech Funが挑むSI技術の自社サービスへの転換

Tech Funは、SIをベースとした技術ノウハウを自社サービスという形に転換することで、ビジネスの大きな柱を作りたい、という想いから、過去2回、eラーニングサービスにチャレンジし、サービスを提供してきました。ただ、一定の収益を得たものの、SIを超えるビジネスにまでは発展することなく、EoLを迎えてきました。

笠井：

自社サービスの成功は悲願だし、三度目の正直じゃないけど、絶対諦めたくなかったんだよね。でも、次何作るかなぁ、って感じで今回は私はノーアイディアだった（笑）

鈴木：

作るものを決めるって、本当に難しかったです。市場調査や競合他社分析は一通りしましたが、そこから正解が導き出せるわけでもないですし。そうであれば、自社の課題を解決するものを作ればいいんじゃない、って思ったんですよね。

笠井：

当社と同じ課題を抱えている企業は少なからずあるだろうし、そもそもノウハウのない分野への進出は難しいしね。まずは情報収集からスタートしよう、ということになったんだよね。

代表取締役兼CEO　笠井　達也

Tech Funが解決する人材配置の課題と新サービス「HR Luck」

Tech Funは、受託した案件ごとに「プロジェクト」を立ち上げて業務を遂行する、という業態なのですが、「要員体制・配置をどう最適化するか」ということに、多くの時間と頭を使ってきました。そして、プロジェクトやポジションの特性や要件とITエンジニアのスキルセットのマッチングを頭の中でシミュレーションし、決定していくといったプロセスを繰り返してきました。ただ、ここに大きな課題が3つありました。

アサインに関する3つの課題

• 過去〜現在の「プロジェクト」と「人材」の膨大な情報を収集する必要がある
• 「プロジェクト」と「人材」のマッチングには属人的スキルが必要である
• 決定を下したアサインが最適解なのか、客観的な判断が難しい

「プロジェクトの成功」にはいくつもの要素がありますが、要員配置はプロジェクトの初動において非常に重要であり、これが最終的なプロジェクトの成否を決めるといっても過言ではありません。人材配置系のSaaSはいくつかありますが、どれもマッチングパラメーターが限定的で、私たちが考える「最適な人材のアサインを自動決定」できるものではありませんでした。

当社においても、アサインミスに起因したプロジェクトの失敗を少なからず経験してきました。今でこそ、それらの経験を踏まえ、ミスマッチとならないようなノウハウを蓄積し、問題なくプロジェクトチームを組成することができていますが、属人化の脱却やプロジェクトや人材情報の一元管理／可視化については十分とは言えません。

また、当社はこの件に限らず、様々な課題を属人的スキルではなく仕組みで解決することを基本としているため、この3つの課題は大きな懸念として残り続けました。

鈴木：

色々と情報収集をしたのですが、上記自社内の3つの課題に対して、ズバリ解決するサービスがなかったので、「自分たちで作ればいい！」との結論に達しました。社長の後押しもあって、社内稟議も無事に通過し、「HR Luck」のPoC開発に意気揚々と着手しました。もうワクワクが止まらなかったことを今でも覚えています。

コンセプトをもとに主要な画面と機能を定義し、実装へ。お客様のシステムを開発する時とはまた違った、楽しさや高揚感を得ながら、開発は順調に進んでいきました。

試験運用で明らかになったHR Luckの使い勝手改善への道

一通りメインの機能の実装が終わったので、社内関係者を巻き込みながら、実際の運用をイメージして「HR Luck」の試験運用に入ったのですが、開発メンバーや関係者からは思いもよらない声が。

「これ、単純に使いにくいですね」

「入力がとても面倒で無理です」

「実務に耐えられるレベルに達していないよ」

鈴木：

自分自身はHR Luckを作りながらずっと触り続けていて、操作にもなれちゃっているので、使いにくいという点は気付きにくいんですよね。でもそれを差し引いても、さすがに、ここまで辛辣な意見が多く出るとは、正直凹みましたね。

HR Luck 開発メンバー

HR Luckの要である、人材とプロジェクトのマッチングアルゴリズムがまだ不完全であったこともありますが、一番の原因は、当初より理想とするマッチング精度出そうとしたが故に、膨大なデータを入力しなければならないことにありました。

確かに、人材とプロジェクトのポジションとのマッチング精度向上には、相当量のデータ管理項目が必要になります。一方で、入力の手間は少なければ少ないほど利用者にとっての利便性は高まります。この二律背反をどう攻略するか、我々の挑戦が始まりました。

HR LuckにおけるAI活用とユーザビリティの両立

我々が出した答えは、「AIアルゴリズム」と「UI/UX」の改善で、プロジェクトの成功を支援するサービスを作っていく、ということでした。

当初「AIアルゴリズム」の方針は、各管理項目に対して、ユーザーが画面から全てのデータを入力して、そのデータを基にAIが学習して活用する、というものでした。

しかしながら、入力が煩雑であることのデメリットが、AIによる恩恵を上回ってしまい、どんなに複雑なAIアルゴリズムを上手く作ったところで、ユーザーには全く響きません。

そこで、大きく方針を転換し、入力は、基礎データ＋日々の付加情報、という最小限に抑え、マッチング精度向上に使う多くのデータは、AI自身が学習した結果として生成されていくように工夫しました。

これにより、人間の主観に依存しないマッチングが実現でき、かつ、入力の手間も省ける、という、上述の「二律背反」の攻略に繋がることに気付いたのです。やっとHR Luck開発チームのなすべきことが明確になり、俄然モチベーションが上がってきました。

ただ、やはり難易度は相当に高く、膨大な時間を使って考え、難解な数式を組み立て、それに基づき実装と試験を行い、事前想定との突合をして、チューニングを繰り返す、という試行錯誤の連続でした。

また、UI/UXについても、さまざまな理論を学ぶために書籍を読み漁り、得た知識を基に実装し、お客様からフィードバックをいただき、それをまた実装して反映させるという、地道なプロセスを繰り返しました。

その甲斐あって、改善は一歩一歩確実に図れており、社内外からも徐々に良い評判が聞けるようになってきました。

笠井：

プロジェクトの成功を支援する、というサービスコンセプト達成のためにも、AIアルゴリズムとUI/UXの改善は必須命題だったからね。

鈴木：

もう二度と社内から、「使いづらい」と言わせないためにも、気合いが入りましたね。

笠井：

あとは、我々の、「プロジェクトの成功を本気で支援したい」という熱い想いがあったから、ここまで来れたんだろうね。

鈴木：

本プロジェクトは、テクニカルなシステム開発となっていますが、我々が作っているのはサービスであり、プログラムやアルゴリズムはその構成要素でしかありません。そして、良いサービスにするには、まさにその「熱い想い」が最後は原動力になるのだ、ということを肌で実感していますね。

HR Luck 事業推進責任者　鈴木

HR Luckのバージョンアップにより、プロジェクト成功に向けたさらなる貢献を

鈴木：

HR Luckはそのコンセプト通り、「プロジェクトの成功を支援」するために、さらに進化していきます。具体的には、プロジェクトの3要素であるQCD（Quality/Cost/Delivery）の可視化、人材評価機能の拡張、ダッシュボード機能の改善など、数多くのバージョンアップを予定しています。

企業IT動向調査報告書 2021の情報によると、スケジュール・予算・品質を全て担保できたプロジェクトは、たった10%程だそうです。これを少しでも向上するために役立つサービスとして、これからもHR Luckのサービス向上に努めていきますので、よろしくお願いいたします！

笠井：

他社HR Tech系のサービスとの連携も視野に入れていきたいですね。それには先ずは、HR Luckのユーザーを増やす必要があるので、来年も全力でいきますよ！