ラクビュンの仕組み｜条件整理からAI選別まで

ラクビュンは、CrowdWorksで仕事を効率よく探すためのツールです。

仕事探しを一つの作業としてまとめるのではなく、「条件整理」「検索」「AI選別」の3段階に分けています。

それぞれをLAB、DASH、Checkが担当します。

■LAB｜質問に答えて条件整理

最初に使うのがLABです。

LABでは、用意された質問に答えながら、自分がどんな仕事を探したいのかを整理します。

「どんな仕事を探したいか」「どんな条件を重視するか」「どんな案件は避けたいか」といった内容を、最初から複雑な設定を作らずに整理していきます。

LABの役割は、案件を探す前の条件整理です。

■DASH｜自分向けの条件で案件を探す

次に使うのがDASHです。

DASHは、自分向けにカスタマイズした条件で案件を探すための画面です。

全員が同じ条件で検索するのではなく、探したい技術や作業内容、避けたい条件などをもとに案件を探します。

LABで整理した内容を、実際の検索につなげる役割です。

■Check｜見つけた案件をAIで選別

案件を見つけたあとに使うのがCheckです。

Checkでは、開いた案件ページの内容をAIで確認し、応募候補として見るかどうかを選別します。

技術が合っているかだけではなく、案件を確認するときに注意したい情報も見ながら候補を絞ります。

自動判定だけですべてを決めるのではなく、人が最後に確認するための参考情報も扱います。

■3つに分けている理由

ラクビュンでは、条件整理、検索、選別を一つの処理にまとめていません。

条件が整理できていなければ、何を探すかが曖昧になります。

検索できても、見つかった案件が本当に自分に合うかは別の確認が必要です。

そのため、LABで条件を整理し、DASHで案件を探し、CheckでAIを使って候補を選別する流れにしています。

■自動化だけに任せない

ラクビュンでは、何でも自動で決めることを目的にはしていません。

実際の開発では、参考表示と自動判定を分けたり、技術が合っていても作業量や拘束時間まで確認したり、判定条件そのものを見直すことがあります。

AIで候補を絞る部分はありますが、最終的には人が確認するための情報も残す設計にしています。

■現在も調整している部分がある

ラクビュンは、すべての仕様が固定された完成形ではありません。

検索条件の作り方や、AIでどこまで判断するか、どの情報を注意表示に使うかなど、現在も調整している部分があります。

実際の案件を確認しながら、判定が意図した通りになっているかを見直し、その結果に合わせて設計を変えることもあります。

■ラクビュンの全体像

ラクビュンの流れは、LABで質問に答えて条件を整理し、DASHで自分向けの条件から案件を探し、Checkで見つけた案件をAIで確認して候補を選別するという3段階です。

単に案件を検索するだけではなく、探す前の条件整理と、見つけた後の確認まで分けて考えます。

これが現在のラクビュンの基本的な仕組みです。