論文の概要: A Production-Ready Machine Learning System for Inclusive Employment: Requirements Engineering and Implementation of AI-Driven Disability Job Matching Platform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11713v1
• Date: Thu, 14 Aug 2025 12:17:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.295559
• Title: A Production-Ready Machine Learning System for Inclusive Employment: Requirements Engineering and Implementation of AI-Driven Disability Job Matching Platform
• Title（参考訳）: 包括的雇用のための生産可能な機械学習システム:AI駆動型障害ジョブマッチングプラットフォームの構築と実装の必要性
• Authors: Oleksandr Kuznetsov, Michele Melchiori, Emanuele Frontoni, Marco Arnesano,
• Abstract要約: イタリアでは障害者の雇用は依然として極めて低く、強制雇用の定員は3.5%に過ぎなかった。 我々のゴールは、人間による意思決定の監督を維持しつつ、社会的責任要件を統合した障害雇用マッチングのための生産可能な機械学習システムを開発することである。 このシステムは90.1%のF1スコアと100ms以下のレスポンスタイムを達成し、50,000の候補-パートナーの組み合わせを10分以内で処理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.821562115822182
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Employment inclusion of people with disabilities remains critically low in Italy, with only 3.5% employed nationally despite mandatory hiring quotas. Traditional manual matching processes require 30-60 minutes per candidate, creating bottlenecks that limit service capacity. Our goal is to develop and validate a production-ready machine learning system for disability employment matching that integrates social responsibility requirements while maintaining human oversight in decision-making. We employed participatory requirements engineering with Centro per l'Impiego di Villafranca di Verona professionals. The system implements a seven-model ensemble with parallel hyperparameter optimization using Optuna. Multi-dimensional scoring combines semantic compatibility, geographic distance, and employment readiness assessment. The system achieves 90.1% F1-score and sub-100ms response times while processing 500,000 candidate-company combinations in under 10 minutes. Expert validation confirms 60-100% capacity increases for employment centers. The LightGBM ensemble shows optimal performance with 94.6-second training time. Thus, advanced AI systems can successfully integrate social responsibility requirements without compromising technical performance. The participatory design methodology provides a replicable framework for developing ethical AI applications in sensitive social domains. The complete system, including source code, documentation, and deployment guides, is openly available to facilitate replication and adaptation by other regions and countries facing similar challenges.
• Abstract（参考訳）: イタリアでは障害者の雇用は依然として著しく低く、強制雇用の定員は3.5%に過ぎなかった。 従来の手動マッチングプロセスでは、候補毎に30～60分が必要で、サービスのキャパシティを制限するボトルネックが発生します。 我々のゴールは、人間による意思決定の監督を維持しつつ、社会的責任要件を統合した障害雇用マッチングのための生産可能な機械学習システムを開発し、検証することである。 私たちはCentro per l'Impiego di Villafranca di Veronaのプロフェッショナルと参加要件エンジニアリングを採用しました。 このシステムは、Optunaを用いた並列ハイパーパラメータ最適化を備えた7モデルアンサンブルを実装している。 多次元スコアリングは、意味的適合性、地理的距離、雇用準備性評価を組み合わせたものである。 このシステムは90.1%のF1スコアと100ms以下のレスポンスタイムを達成し、50,000の候補-パートナーの組み合わせを10分以内で処理する。 専門家による検証では、雇用センターの能力は60-100%向上している。 LightGBMアンサンブルは94.6秒のトレーニング時間で最適な性能を示す。 これにより、高度なAIシステムは、技術的パフォーマンスを損なうことなく、社会的責任要件をうまく統合することができる。 参加型デザイン方法論は、センシティブな社会的ドメインにおける倫理的AIアプリケーションを開発するための、複製可能なフレームワークを提供する。 ソースコード、ドキュメンテーション、デプロイメントガイドを含む完全なシステムは、同様の課題に直面している他の地域や国によるレプリケーションと適応を容易にするために、オープンソース化されている。

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