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人間よりAI/アルゴリズムの方が優秀な社員を採用できる~AI採用のすすめ~

採用管理を支援するSaaSが登場するなど、採用業務の効率化が進んでいます。
しかし、選考に関しては、従来通り書類選考から面接・評価まで、人が入り自動化されていない会社は珍しくありません。
ここでは人間よりAI/アルゴリズムの方が優秀な社員を採用できる、という話をしていきます。

AI採用が広がっている

AI採用とは、文字通り、採用プロセスの一部にAIを導入し、その採用業務の何かしらを効率化することです。

近年のコンピュータの性能向上やAI技術の発達を背景に、近年急速に拡大が進んでいます。

国内でも、IBMのWatson採用支援システムのi-web書類選考AIツールのPRaiO対話型AI面接サービスのSHaiNなど、いくつかのソリューションが登場しています。

https://www.ibm.com/jp-ja/watson
https://www.humanage.co.jp/service/lp/i-web/
https://praio.jp/
https://shain-ai.jp/

その効能としては、アルゴリズムによる自動化により業務の大幅な削減や、採用判断の公平化などが語られています。

実際、ソフトバンク㈱などが面接評価にAIシステムを導入するなど、大手をはじめ、話題を提供しています。

https://www.softbank.jp/corp/news/press/sbkk/2020/20200525_01/

しかしながら、問題がないというわけではありません。

採用自動化に絡む問題

記憶に新しい問題としては、リクルートキャリアによる「内定辞退率」問題です。

https://www.itmedia.co.jp/business/articles/1912/04/news159.html

詳細はここでは触れませんが、個人情報に絡む話であり、トヨタ自動車、京セラ、YKKなどの大企業も含めた、大々的に問題に発展しました。

「内定辞退率」というネガティブな側面にフォーカスしたことも問題が拡大した一因なのでしょうが、アルゴリズム採用の世界に水を差しました。

その他には、AmazonがAI採用を打ち切った、という報道が話題になりました。
理由は、AIによる人材採用システムが機械学習の欠陥により、女性を差別する形になってしまったからです。

https://jp.reuters.com/article/amazon-jobs-ai-analysis-idJPKCN1ML0DN

AIにせよ、他のアルゴリズムにせよ、判断のロジックや学習データ次第では、差別を助長する形になることは、近年知られるようになってきています。

技術発展の過渡期のため致し方がないとは思うのですが、“意外性”もあり、AIによる差別問題は非常に話題になりました。

このようなネガティブな側面があるにしても、AI/アルゴリズム採用は今後も発展し拡大していくと考えられます。
それは、AI/アルゴリズム採用の方が人間が採用するよりも、優秀な社員を採用できるからです。

人間よりAI/アルゴリズムの方が優秀な社員を採用できる

優秀な採用担当者は会社のことを熟知しており、必要なポジションの要件もよく知っています。

多くの応募者を見てきた採用担当者にしてみれば、人を見極め、最適な人を“選別”することが可能なように思うこともあるでしょう。

しかし、それは必ずしも正しいとは言えません。

次の記事で紹介されている研究では、「単純な方程式」により応募者を評価しても、人が評価するよりも25%以上精度が高いことが示されました。

https://hbr.org/2014/05/in-hiring-algorithms-beat-instinct

この研究のポイントは、採用担当者が持っている応募者のデータよりも、単純な方程式にはめる情報の方が圧倒的に少ない点です。

人は多くの情報を認知し、複合的に判断できるが故に、採用/評価に関係のない情報にもとらわれてしまい、精度を下げてしまうからだ、としています。

この研究をベースにアルゴリズムを組み直し、実際どれだけ定着率があがるのか?を調査した研究もあります。

https://www.comstocksmag.com/bloomberg/machines-are-better-humans-hiring-best-employees

この研究で使用されたアルゴリズムでは、応募者を技術的なスキル、正確、認知能力、仕事への適合性など、様々な観点で評価します。
そして、応募者を推奨度という形で「高・中・低」の判断を行います。

その結果、推奨度「高」の応募者は、「中」よりも12日、「低」よりも17日、長く勤務することが示されました。
(実験は、就労期間が短い単純労働を対象に実施されました。)

また、別の実験で、採用担当者の判断で「中」の応募者を採用し、その後、当該応募者の後任(退職したため)として改めて「高」の応募者を採用した所、定着率が約8%向上したことも示されました。

つまり、人が判断するよりも、アルゴリズムが判断する方が、少なくとも定着率という観点では精度が高い、ということです。

また、データの数が少ないため十分な検証がなされていないものの、生産性の観点でも、人よりアルゴリズムの方が精度が高いことも示唆されています。


これらの通り、採用の世界においては、すでに人よりもコンピュータの方が優秀になりつつあります。
経験豊富な採用担当者が“過信”をしてしまうのは、長期的に見てネガティブであると考えた方が良いでしょう。

ただ、「長期的に見て」という点がポイントです。

例えばAIを採用するならば、大量のデータを学習させる必要があり、AI採用が適切に機能するまでに一定の時間を要します。
AIではないアルゴリズム採用の場合も、自社に適合するよう、様々にチューニングと検証を繰り返す必要があります。

この壁を超えない限り、人の方がまだまだ使える、という状況のままになってしまいます。

さて、この状況をどのように捉えるか?

経営者や採用担当者は一考する必要があると言えます。

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ヤフーの「副業人材」、その真の狙いは何か?

ヤフーが10月からリモートに無制限で移行しますよ、という報と共に「副業人材」を100人募集する、という報も流れました。
新しい雇用のあり方か?とも思いましたが、どうやらそうではなさそうです。
その真の狙いを見ていきましょう。

ちなみにわりかし妄想です。

ヤフーが「副業人材」を100人募集

元の記事はこちら。

https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2007/15/news109.html

他社などで本業に従事している人材を、「副業」の形で自社でも受け入れる施策の募集を15日、開始した。第一弾として事業プランのアドバイザーなど約100人を受け入れる。同社は「従来の会社と個人の関係性に捉われない『副業としての当社への参画』を積極的に募集」する、としている。

との事です。

ライオンをはじめ、副業人材を募集しはじめている企業が出てきている中、ついにヤフーもか?と思いましたが、どうやら狙いはそうではなさそうです。

ヤフーが「副業人材」の真の狙い

まずはヤフーのキャリア採用のページを見てみましょう。
副業人材(ギグパートナー)の特設ページでも良いです。

ピックアップポジションとして2つほど、あがっています。

中身を見てみると、次のような記載があります。

ヤフー「ギグパートナー」募集要項より

気になる文言は選考過程の「エントリーいただいた方には、課題を付与させていただき、レポートを作成・提出いただきます。そのレポート内容をもとに選考とします。」部分です。

これはどういうことでしょうか?


結論はシンプルで、他社のハイレイヤー人材の一本釣りをしたい、というわけです。

5万円×2ヶ月分の報酬を払うから、戦略プランや事業プランについて、提出したレポートを元に詰めていきましょう、と。
そして、その中で、解像度高く戦略プラン、事業プランを練れた方に対して、転職してうちでプランを推進しないか?というアプローチをとるのでは無いでしょうか。

10万円は非常に安い報酬ですが、一定、お金を受け取ってしまうと不思議と責任感が出て、本気で取り組むのが人間、特に日本人的特質です。

100人の募集で10万円ですと、かかる金銭的支出は10百万円。

ハイレイヤー人材をエージェントから採用すると、2人程度でこれ位の紹介報酬は平気でかかるので、100人の内、5人程度、優秀な人材を採用できれば、簡単にペイできてしまうのです。

発想としては非常に面白いです。
入り口でレポートという選考フィルターを通しつつ、2ヶ月かけてプランをブラッシュ・アップしていく。
そして、きちんと成果物がでなければ関係はそれで終了、とコストは安く、リスクも非常に少なく取り組めます。

新しい採用手法でありつつ、新規事業の創発手法のトライアル、というわけです。

どのような推移をたどるのか、ウォッチしていきます。

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