Blackstraw は、AMN Healthcare が Azure を使用してマッチングを成功させるのを支援

2024 年 7 月 15 日

医療機関向けの人材派遣業界では、採用担当者は常に、スキルがある志願者の資質を見極めて募集中の求人と迅速かつ正確にマッチングする、という差し迫った課題に直面しています。トラベル ナースや医師のような専門職では、現場の緊急性と需要を満たすために迅速な人員配置が重要であり、その課題を克服することは最も重要です。データおよび AI のコンサルティング会社である Blackstraw は、まさにそのような課題を解決する準備ができています。

マイクロソフト パートナーで、300 名以上の熟練したデータ サイエンティストやエンジニアからなるチームを擁する Blackstraw は、組織が Azure を使用してデータ インフラストラクチャと運用を最新化するのを支援しています。それ以上に、同社は、データを使用して顧客のビジネス ニーズに合わせた AI ソリューションを構築および展開できます。

「私たちは、AI と データ エンジニアリングの両方の分野に携わっています。これは、顧客が必要なデータを取得、処理、保存できるようにする当社の基盤となっています」と、Blackstraw の創設者兼 CEO である Atul Arya 氏は述べています。「しかし、データを処理し、保存した後は、それをどうするのか?そのデータを使用してビジネス上の問題をどのように解決するのか?そこが、AI を活用する場です」

自動化された正確なマッチング システム

AMN Healthcare は、Blackstraw の Data & AI (Azure)、Digital & App Innovation (Azure)、Infrastructure (Azure) のソリューション パートナーとしての経験を踏まえ、業務の効率化、採用担当者の負担軽減、採用プロセス全体におけるバイアスを減らすためのセーフガードの実装を支援する AI 活用ソリューションを求めて、このマイクロソフト パートナーに依頼しました。

Blackstraw は、AMN Healthcare と協力して現在のデータ アーキテクチャを評価した後、Azure Machine Learning スタジオを使用して、オンプレミスの SQL Server や Azure CosmosDB などの既存のデータ ソースと連携できる自動マッチング システムを開発しました。志願者および採用担当者の両方が使用できるポータルとモバイル アプリケーションを備えたこのシステムは、次の 4 つのコア コンポーネントで構成されています。

• 高度なマルチモデル マッチング エンジン。分類アルゴリズムと回帰アルゴリズムを使用して、志願者の適格性、配属完了の確率、求人と職歴との関連性などの要素を考慮します。
• マルチフェーズの機械学習パイプライン。資格認定や面接の合格などの重要な結果を予測します。このプロセスは、個々の確率スコアに特定の比重を割り当てた後、繊細で正確な優先順位付けを伴う包括的な一致スコアを生成します。
• ソーシング ツール。自然言語処理と機械学習を使用して、人口統計特性に関連するキーワードやフレーズに頼ることなく履歴書やカバーレターを分析することで、バイアスを軽減するのに役立ちます。また、このツールは、主観的な要素 (名前、性別、民族性など) ではなく、客観的な基準 (スキル、経験、学歴など) に基づいて志願者を選別することもできます。 
• マッチ説明ダッシュボード。モデルの決定に影響を与える要因を包括的に分析し、透明性と信頼性を促進します。

このアプリケーションは、求人の変更をリアルタイムで自動的に取得して処理し、履歴書から情報を抽出して求人内容と照合できます。「出会い系アプリのようなものだと考えてください。マッチングの確率はどれくらいでしょうか?環境は異なりますが、概念は同じです。掲載されている求人とのマッチングの確率を高めたいのです」と Arya 氏は語っています。

その確率を高めるには、より高い精度と精密さが必要です。そのため、Blackstraw は定期的にモデルの再トレーニングを行い、厳密なメンテナンスを行っています。「時間の経過に伴う変化を検出するだけでなく、Azure Machine Learning スタジオを使用して精度の低下を防いでいます」と Arya 氏は述べています。

Blackstraw は 100 件を超える Azure の実装を成功させていますが、AI に関しては、現実的な視点を持って地に足の着いた取り組みを行っています。「私たちは、可能なことだけでなく、不可能なことにも焦点を当てており、それについて非常に正直です」と Arya 氏は語っています。「答えなければならない非常に重要な質問があります。それは、AI の不正確さをどう管理するかということです。これは頻繁に尋ねられたり答えられたりしない質問ですが、私たちはそれについて理解し、確実に対処しています」

数分で行われるマッチング

AMN Healthcare が AI を活用した自動マッチング システムを導入すると、新しい求人がシステムに入力されてからわずか 1 分で志願者とマッチングできました。Azure Kubernetes Service と Kubernetes Event Driven Architecture のおかげで、全体として平均処理時間は 6 分未満に短縮されました。採用担当者が履歴書の解析に何日も費やしていたことに比べると、これは大きな改善です。

Blackstraw のソリューションは、マッチング プロセスの改善にとどまらず、AMN Healthcare がデータ ドリブンの意思決定を行い、人材派遣プロセス全体を最適化できるようにします。「このソリューションは、今後数か月間に予想されるさまざまな分野や専門分野の求人数と請求レートに関する貴重なインサイトを提供し、情報に基づいた意思決定と戦略的計画を可能にします」と Hagan 氏は述べています。「将来の人材派遣需要を可視化することで、(このソリューションは) 医療スタッフの供給管理を強化し、より効率的で効果的なプロセスを促進して、患者のケアに必要な場所に臨床スタッフをより早く配置できるようにします」

今後、Blackstraw と AMN Healthcare は協力してソリューションを改良し続け、会社とともに進化させていく予定です。「大規模な組織である AMN Healthcare には、このモデルが連携したり接続したりするさまざまなアプリケーションがあります」と Arya 氏は説明しています。「AMN Healthcare が使用するすべてのアプリケーションと確実に統合できるようにすることは、長期的な戦略になりそうです」

Blackstraw は、豊富な経験と深い Azure の専門知識を活かして、医療スタッフ プロバイダー、採用担当者、医療従事者、そして何よりも質の高いケアを必要とする患者に対し、有意義な影響を与えるソリューションを構築しました。