Traba、AI面接エージェントを導入し産業スタッフを拡大 — コピー

Trabaは、産業サプライチェーン向けの次世代スタッフプラットフォームを構築しています。彼らの使命は、企業と審査済みの有資格の臨時労働者を大規模にマッチングすることです。

その目標を達成するために、TrabaはScoutというAIを活用した面接システムを直接運用に統合しました。Scoutは現在、倉庫、物流、製造の役割で毎月5万件以上の面接を行い、手作業の負担を軽減し、配置率を向上させ、すべての地域で一貫した評価を提供しています。

産業サプライチェーンにおけるボトルネックはスタッフ配置

何百万人もの労働者が働く準備ができている一方で、高摩擦の採用プロセスがフルフィルメントセンター、物流拠点、製造業者の効率的な運営を妨げています。

これらの仕事には資格が必要です。シフトスケジュールは異なります。言語の壁があります。規制要件を遵守しなければなりません。これらすべてがスタッフ配置を遅らせます。

Trabaは、数千人のリクルーターを雇わずに規模を拡大する必要がありました。彼らは、労働者の適合性を迅速に評価できる一貫した信頼性のあるシステムを必要としていました。

TrabaがElevenLabsを選んだ理由

2024年後半、リアルタイムの テキスト読み上げと スピーチtoテキストが電話ベースの面接に適用可能になりました。Trabaは、完全なパイプライン所有を必要とせずに高度な会話型AIをサポートできるパートナーを見つけることを目標に、ベンダーのテストを開始しました。

ElevenLabsが提供したもの：

• 高品質な音声：自然で多言語対応の音声により、会話がロボット的ではなく人間らしく感じられる。
• 低遅延：リアルタイムのやり取りに十分な速さで、ぎこちない遅延がない。
• 柔軟性とコントロール：複数のエージェントを調整し、プロンプト戦略を試行し、システムに直接統合する能力。
• 複雑さの軽減：オーディオパイプラインの難しい部分を処理し、独自のワークフローに集中できるようにする。

AI面接官の構築

Scoutは単一エージェントアーキテクチャで開始されました。最初のバージョンは、AIが構造化された面接を行い、候補者を資格付け、有用な評価を返すことができることを証明しました。

Scout V1：

• 単一言語：英語のみ対応で、リーチが制限される
• 単一エージェントロジック：1つのLLMがすべてのステップを処理 — 導入、Q&A、物流
• 静的な質問セット：役割に基づく事前定義されたクエリで柔軟性が限られる
• 基本的な評価：面接の最後に一回の要約プロンプト
• オペレーターへの引き継ぎ：AIが方向性を示し、人間が最終決定を行う

そのシンプルさにもかかわらず、V1は数千件の通話を並行して実行し、即座に時間を節約しました。

25万件以上の通話へのスケーリング：深さ、速度、一貫性の解決

2025年3月までに、Scoutは17,000件以上の面接を実施し、1,400時間以上の手作業の審査時間を節約しました。ピークシーズンの需要に備えて、システムは自律的に運用できるように再構築されました。

主なアップグレードには以下が含まれます：

多言語音声と動的切り替え

ElevenLabsは多言語サポートを提供し、Scoutがユーザーの好みに応じて通話中に英語とスペイン語を切り替えることを可能にしました。これにより、これまでサービスが行き届いていなかった労働者セグメントへのアクセスが可能になりました。

マルチエージェントオーケストレーション

面接のコンテキストが拡大するにつれ、Trabaはモデルの劣化に直面しました。ElevenLabsは、導入、審査、物流、FAQサポートに特化したエージェント間で通話を分割し、会話中のシームレスな移行を可能にするツールを提供しました。

重複排除された面接ロジック

複数の仕事に応募する労働者が同じ質問を受けていました。Trabaは、面接間で意味的に類似した質問を重複排除する前処理パイプラインを設計しました。これにより、候補者ごとの冗長性が最大20%削減されました。

カスタム評価フレームワーク

オペレーターは評価に対するより多くのコントロールを必要としていました。Trabaは、各質問に対する「良い」回答がどのようなものかを定義するためのカスタムScoutフレームワークを構築しました。評価は各クライアントの独自の基準に合わせて調整されるようになりました。

グラウンドトゥルースフィードバックとプロンプトの反復

Trabaは、即時フィードバックループを備えた内部プロンプトテストフレームワークを開発しました。Langfuseを通じて人間が検証したデータセットを生成することで、チームは実際のパフォーマンスに対してプロンプトをA/Bテストでき、スケールでの迅速な反復が可能になりました。

結果

TrabaのAI主導の面接システムは現在、毎月5万件以上の面接を実施し、プラットフォーム全体の労働者審査の85%が完全に自動化されています。1回の会話に平均5分かかり、これにより毎月4,000時間以上のオペレーター時間を節約しています。

• AIで資格を得た労働者のシフト完了率が15%向上人間で資格を得た労働者と比較して
• 一貫した評価役割、シフト、地域を問わず
• 採用までの時間短縮構造化された意思決定グレードの評価で
• スケーラブルな審査レイヤー最小限のオペレーター入力で24/7稼働

質問バンク、評価ロジック、通話フローを継続的なフィードバックを通じて洗練することで、Trabaはスケールしながら成果の質を向上させるシステムを構築しました。

次のステップ

Trabaのロードマップには、エージェント主導のオンボーディング、ビデオベースのQ&A、タイムシート処理、マルチモーダルLLMによる感情検出が含まれています。また、エージェント主導のプロンプト改善に取り組んでおり、パフォーマンスデータを使用して面接デザインを自律的に最適化するエージェントを訓練しています。

この旅を通じて、Trabaは私たちと協力し続け、次世代のエージェントプラットフォームを開発し、複雑な現実世界のワークフローにおける言語インテリジェンスの限界を押し広げています。