LinkedIn は Microsoft の Bing Maps を活用して求人広告に通勤時間を追加
ナット・レヴィ著
LinkedIn はウェブサイト上の求人に通勤時間を追加する予定だ。これは、ビジネス ソーシャル ネットワークとその新しい親会社である Microsoft との統合シリーズの最新の取り組みだ。
LinkedInは、マイクロソフトのBing Mapsチームと共同でこのプロジェクトに取り組みました。このプロジェクトは、求人ページに正確な住所を追加することで、求職者が車、公共交通機関、徒歩で通勤距離を把握できるようにすることを目的としています。同社はブログ投稿で、最近実施した調査で、80%の人が通勤時間を短縮するために給与の削減を受け入れるという結果が出たことを受け、通勤時間に焦点を当てることにしたと述べています。
通勤時間は現在LinkedInのモバイルアプリで利用可能で、今後数ヶ月以内にデスクトップウェブサイトにも追加される予定です。同社は、現在通勤時間のある求人の正確な割合を明らかにしていません。
通勤時間のある求人の場合、求人ページを開くと「住所と通勤時間を確認するにはここをタップしてください」という通知がポップアップ表示されます。自宅住所と希望する通勤手段を入力すると、LinkedIn がオフィスまでの所要時間を推定します。
この新しい統合を実現するのは容易な作業ではありませんでした。LinkedInは、シニアソフトウェアエンジニアのJeffrey Lee氏が執筆したブログ記事でそのプロセスを詳しく説明しており、最大の課題の一つは求人情報の住所を取得することだったと述べています。
「プロジェクト開始当初、求人広告主から収集した求人の所在地に関する情報は、都市名や地域名といった粒度の低いものばかりでした」とリー氏は記している。「求職者が通勤時間を把握できるようにするには、求人の正確な所在地が必要でした。そこで、まずはこうしたデータをどのように入手するかを模索しました。」
結局、この種のデータを保存するリポジトリは存在しないことが判明しました。LinkedInは、企業が自発的にこのプログラムに参加することを期待して、求人広告主が住所を入力できる機能を追加しました。この住所は求人広告自体には表示されませんが、通勤マップの案内として役立ちます。
求人広告の住所を記載している投稿者はごくわずかで、サイト上の求人のほとんどは企業のウェブサイトやその他の公開情報から取得されています。そこでLinkedInは、複数のチームによる取り組みにより企業の住所データを収集し、その情報を用いて特定の求人の所在地を推測することにしました。その仕組みについて、Lee氏から詳しく説明します。
推定住所が正しいと完全に確信できないため、求人には複数の住所が一致するようにしています。求人情報を掲載した企業に関連付けられている住所のうち、求人情報自体の郵便番号と一致するものを検索します。見つからない場合は、求人情報と同じ市内に、その企業に関連付けられた住所があるかどうかを確認します。いずれかの検索で結果が返された場合、それらは推定住所として保存されます。
求職者は住所と通勤手段の希望を入力するだけで済みます。LinkedInとBing MapsチームはAPIを活用し、通勤時間等時線（ユーザーが入力した出発地から一定時間で到着可能な目的地の集合）を検索・作成しました。これにより、ユーザーがそれぞれの通勤手段で一定時間内にどの求人にたどり着けるかが分かります。
マイクロソフトは2016年12月、同社にとって過去最大の262億ドルでのLinkedIn買収を完了した。それ以来、合併後の両社はOutlookなどのOffice 365プログラムにLinkedInのデータを追加するなどの統合を着実に展開してきた。
これらの統合のほとんどは、LinkedInの機能をMicrosoft製品に追加することでした。通勤時間は、企業がMicrosoftの機能を活用してLinkedInの新機能を実現した最初の事例の一つです。
