建設業マッチングプラットフォーム「ツクリンク」、AIレコメンド機能でマッチング率を向上
～検索依存から脱却し、全体マッチング数の3%を創出～

ツクリンク株式会社は「産業構造を変え、豊かな未来をつくる」を掲げ、全国11万社超の施工会社・職人と元請企業をつなぐ受発注マッチングプラットフォーム「ツクリンク」を展開しています。オンライン上のマッチングサイトに加え、東京・大阪・福岡などで開催する対面交流会を組み合わせ、業界特有の課題解消を支援してきました。
会員数は急拡大する一方、従来の「検索」機能のみに依存したマッチング手法では限界が見えており、AIを活用したレコメンド機能の導入に取り組みました。
「検索機能に依存せずにユーザーにとって関連性の高い案件を見つけられる状態にできれば、マッチング機会を増幅させ、顧客体験を最大化できるはず」——こうした想いから、ツクリンクはMiDATAと協働し、AIを活用したレコメンド機能の開発プロジェクトに着手しました。

ツクリンクが最初に求めたのは、ブラックボックス化せずに短いサイクルで仮説検証を回せることでした。そこで流行のLLMではなくLDA（Latent Dirichlet Allocation）を採用。LDAであれば解釈性が高いため、出力の根拠も可視化しやすく「なぜその案件が表示されたのか」を確認して改善するといった、PDCAを高速に回すことができるというメリットがありました。さらに推論計算量が小さく、クラウドコストや計算時間を抑えられることも採用理由でした。一般にレコメンデーションは膨大な量のユーザーとアイテムの組み合わせから価値のあるペアを探索する必要があり、計算リソースの確保は実務接続まで見据えると本質的な問題と言えます。
もう一つの決め手は建設業界の専門要件への柔軟な対応です。工種や元請／協力業者といったラベルを細かく考慮できるため、LLMに全文を投入した際に起こりがちな”表層的な類似”を避けることができます。

開発初期、プロジェクトチームは実際に使われているキーワードを徹底的に調査することから着手しました。解釈性の高いトピックの括り出しと精度の両立に拘り、MiDATAメンバーが何十個もモデルを作成して検証。定量指標でベンチマークを上回る精度を実現しました。定性評価は現場を熟知するカスタマーサクセスチームにヒアリングするなど、部門横断ですすめました。これまでカスタマーサクセスが蓄積してきたノウハウをレコメンド結果に反映することで、より納得感のあるレコメンドになるような設計を目指しました。

 こうした取り組みによって高度なデータ分析と現場のノウハウが融合し、検索機能に依存していた従来のUXを補完する仕組みが完成しました。 

レコメンド機能をリリースしてから半年足らずで、協力業者募集ページの閲覧数とマッチング数の双方が、レコメンド経由だけでプラットフォーム全体の3％に達しました。検索機能だけではヒットしなかった案件が可視化され、ユーザーには「思わぬ良案件が届く」体験を、ツクリンクには”自動で伸びるマッチング”という新たな成長ドライバーをもたらしています。
なお今回採用したAIによるレコメンド機能は、従来のタグベース＋ランダム表示方式との比較においても、閲覧数などのスコアは大きく上回る結果となりました。数字で効果を検証しながらモデル改良を重ねられる体制が整ったことで、今後はパーソナライズ強化や新サービス連携など、さらなる拡張にも手応えを感じています。

有田浩平氏（ツクリンク）は次のように語ります。

「3%は小さく見えるかもしれませんが、従来存在していなかった可能性のある3%のマッチングが新規創出できていると考えると重要な成果です。そして、なによりも大きな成果が”現場が納得して満足してもらえるレコメンド”を実現できたことです。」

本プロジェクトは、単なるAI技術の導入にとどまらずユーザー体験・事業KPIの双方を改善した成功事例となりました。検索依存から脱却したことでマッチング効率が向上し、プラットフォーム全体の価値向上と差別化に寄与しています。

ツクリンクが次に掲げるテーマは、「一人ひとりに最適化された体験」の実現です。現在開発中のAIレコメンド機能のバージョン2では、各ユーザーの行動履歴を学習して案件を出し分けるパーソナライズ型レコメンドを導入し、これまで以上にマッチング体験を向上させていきます。同時に、ユーザーごとに利用できる「マイページ」についてもさらに使いやすいUXを提供することでカスタマーサクセスのサポートに依存せずに直感的にマッチングできる体験を提供していきます。

「建設業界をもっと元気にしたい ——それが私たちの原動力です。現場発のサービスにAIを掛け合わせ、生産性向上や人手不足の解消に貢献したい。今後は交流会や建設業界に特化したM＆A・人材紹介など周辺領域まで視野を広げ、業界全体を底上げできる仕組みを育てていきます」
——有田浩平氏（ツクリンク）

ツクリンク株式会社のAIレコメンド機能導入プロジェクトは、解釈性を重視したLDAアプローチと現場知見の融合により、プラットフォーム全体の3％という新たな価値創出を実現しました。
検索依存からの脱却と機会損失の削減という課題に対し、高速PDCAと週次フィードバックを重視した開発体制が成功の鍵となりました。また、最新技術であるLLMではなく、解釈性とコスト面を考慮してLDAを選択したことで、現場が納得できるレコメンドシステムを構築できた点も特筆すべき成果です。
このプロジェクトは、AI導入において技術選択の妥当性、現場知見の活用、継続的な改善サイクルの重要性を示す優れた事例として、他業界のマッチングプラットフォームにも多くの示唆を与えています。 

MiDATAはこれからもクライアントの成果にコミットするAIプロジェクトを推進してまいります。