POLARIS Matrix Ver.0.1

ポラリス・マトリックス Ver.0.1

【概要】

汎用マッチングエンジン「ポラリス・マトリックス（PLX）」は、高速スコアリング技術によって、「膨大な組み合わせの解析」が求められる業務課題を効率的に解決するフレームワークです。N対Nの無数に存在する組み合わせの中から、最適なペアを数秒〜数十秒で抽出し、複雑な業務プロセスをシンプルかつ正確に整理します。

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【適用シーン】

例えば、スキルや希望条件を考慮して求人と求職者をマッチングする人材採用マッチング課題、多様なリソースや要件を考慮し最適なチームを編成するプロジェクト編成課題、そして多数のベンダー候補から適切な取引相手を選定するベンダー選定課題など、組み合わせの量と複雑さによって引き起こされる課題に対して、強力な解決手段を提供します。

• 大量のデータを一括で処理する必要がある作業

• 予測不可能な組み合わせを網羅的に評価する課題

• 手作業では難しい複雑な条件を満たす適切なマッチングの抽出

「PLX」は、こうした高度なマッチング課題を解決し、効率的で確実な業務プロセスを実現します。

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■データ標準化

• 自然言語処理による非構造化テキストからの構造化データ抽出

• マルチフォーマット対応（各社独自の情報記載形式を統一フォーマットに変換）

• 項目名称の自動標準化（異なる表記の同義語、類似語を統合）

• 地理情報の正規化（様々な表記を統一的な表記に変換）

• 数値データの統一表現への変換
   

■インテリジェントマッチング

• 複合重み付けスコアリングアルゴリズム

• 最重要パラメータに対する精密な重み付け（必須/歓迎要素の区別）

• データポイントの希少性と重要度による自動調整機能

• 同一カテゴリ内の部分一致検出

• 距離要素と利便性を考慮した最適マッチング
   

■高度なフィルタリング

• リアルタイムの制約条件チェック

• 適格要件の自動検証

• 各種条件の多角的評価

• 柔軟な条件設定による詳細マッチング（頻度と形態まで考慮）

• カテゴリの自動分類と適合性評価
   

■総合評価システム

• 時間経過による自動スコア調整

• 複数条件の連動評価による相乗効果

• 非線形スコアリングによる最適閾値設定

• 段階的ランク付け（SSS〜D評価）

• 複合要素による総合スコアリング
   

■アルゴリズム特長

• 優先パラメータによるブースト機能

• 項目位置による重み付け（提示順序の重要性を反映）

• 不適合要素の動的ペナルティ適用

• 完全一致優遇による質の高いマッチング促進

• 複合要件の柔軟な評価システム
   

■その他機能

• 段階的キャッシュによる高速処理

• 並列処理による大量データの効率的分析

• クラウドAPI連携による簡単なデータ入出力

• 柔軟なパラメータ調整による業務特性への対応

• バッチ処理による処理安定性と信頼性確保

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【技術スタック】

PLXは、生成AI技術を活用することで、複雑で多様なフォーマットで存在するテキストデータを解析し、優劣のスコアリングに必要な情報を標準化・統一化する機能を備えています。特に、膨大なデータセット内の関連性を短時間で評価・比較し、最適な組み合わせを見つけ出すことに優れています。従来のルールベースのマッチングを超え、AI技術による柔軟なデータ処理を実現しています。

提供形式としては、スクリプトでの実行をベースにしながら、ユーザーの業務に合わせた適切なUIを追加することも可能です。シンプルなコマンドライン操作からWebベースのインターフェースまで柔軟に対応し、カスタマイズされたシステムとして導入することができます。

• Pythonを基盤とした並列処理によるデータ処理エンジン

• Pandas / NumPyによる演算とデータ操作

• Google Sheets APIを活用したクラウド連携によるデータの可視化および共有

• 自然言語処理（NLP）やTransformerベースのモデルを利用した、メール等からの情報抽出とデータ標準化

• 生成AIモデル（OpenAI API / Deepseek API）による高精度なテキスト解析および生成のためのプロンプトエンジニアリング​

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デモのご依頼等、フォームよりお気軽にお問い合わせください。

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