「黄金の3月と銀の4月」が到来し、AIはすでに人材採用の分野に浸透しています。あなたにはどのような影響があるでしょうか？

2017年と比べると、最近の人工知能分野のニュースは人々を怒らせることはほとんどないようだ。おそらく多くの人がこのようなニュースに慣れているでしょうが、こうした場所でAIが自然に活用されるようになるでしょう。

たとえば、最近の報道によると、Facebook は AI を使ってテロリストのコンテンツを識別して削除し、さらには自殺を防いでいるそうです。 Google の AI は眼疾患を特定しており、中国の科学者が開発した AI システムはがんを特定でき、Cell 誌に発表されています...

しかし、大小を問わず、これらの成果が本当に実を結ぶかどうかはまだ分からない。しかし、人工知能がSFの世界を離れ、現実世界で現実のものとなったことは否定できない。採用においても同様です。

現在、AIは人材採用の分野にも浸透しており、海外では日用消費財大手のユニリーバも北米で若手社員の採用にAIの試験的導入を開始している。採用プロセスでは、まずアルゴリズムが履歴書を審査し、予備面接を実施します。応募者が実際の人と連絡を取り始めるまでには約 3 ラウンドかかります。これまでに、ユニリーバは15の言語で25万人以上の候補者を面接してきました。

[[223586]]

国内でも、いくつかのインターネット求人プラットフォームが新たな試みを行っている。 DTは、Lagou が AI アルゴリズムを使用して、求職者に対してより信頼性の高い推奨事項を提供し、人事部門が職務記述書 (Job Discreption) をより効率的に作成できるように支援しようとしていることを知りました。 AI アルゴリズムの利点は、求人内容の小さな変更がまったく異なる結果につながる可能性があることを雇用主が観察できることです。雇用主からのフィードバックを受けて、これらのアルゴリズムを調整し、新しい候補者の選考を最適化することもできます。

では、他の分野と同様に、AI は雇用や仕事探しの方法を変えるのでしょうか?最良の場合、それは今日の職業生活で人々が直面している問題に対して新たな可能性を提供することができます。

おそらく近い将来、この「黄金の3月と銀の4月」の採用シーズンでチャンスを見つけたいと願っているあなたにも影響が及ぶでしょう。

[[223587]]

履歴書の審査からチャットまで

AIが最初に取り組むのは履歴書です。

現在、Microsoft は Office にAI「履歴書アシスタント」を追加しました。ここで、AI プログラムが役に立ちます。履歴書アシスタントは、仕事を推薦するだけでなく、機械学習アルゴリズムを使用して、同様の職種の人の LinkedIn 履歴書を調べ、彼らが自分自身をどのように表現しているかをチェックすることで、履歴書を改善します。

図丨履歴書アシスタント

十分な自信があり、このような AI 支援の履歴書に大きな期待をしていない場合は、履歴書と職種のマッチングにおける AI のパフォーマンスに驚かされるかもしれません。

北米の有名なヘッドハンティング会社であるSourceConは、毎年業界コンテストを開催しています。 2017 年のコンテストでは、AI の存在が見られました。このコンテストでは、製品マネージャー、システム管理者、地上スタッフという 3 つのまったく異なる職種の要件に一致する人材を、5,500 件の実際の履歴書から選別する必要がありました。もちろん、人間の HR が 25 時間を費やしてコンテストで 1 位を獲得し、AI は精度で 3 位となり、わずか 3.2 秒しかかかりませんでした。

明らかに、何千もの履歴書を処理する必要がある人事部門にとって、AI は非常に魅力的です。最も重要な技術の一つは自然言語処理です。自然言語処理技術の助けを借りて、AI はテキストが多く構造化されていない履歴書を整理し、重要な情報を抽出し、検索プロセスをインテリジェントにすることができます。 HiringSolved、Entelo、Textio などの企業は、このプロセスをスピードアップするための AI アルゴリズムの提供を開始しています。

[[223588]]

Harver という会社は、人材の履歴書を企業の既存の人事プロセスとシステムに統合し、採用プロセスの予測分析を提供します。ワークフローには、候補者がプロセス モジュールを通じて求人に応募し、いくつかの重要な質問に答え、性格テスト、知能テスト、言語テストなどを受け、ゲームを通じてスキルを評価することが含まれます。プロセス全体を通じて、Harver のアルゴリズムは関連データを収集し、候補者がその仕事で成功する可能性を予測します。

「履歴書の手作業による選考は、今日のほとんどの職種において応募者の潜在的価値を予測できないため、徐々に時代遅れになりつつある」と同社のCEO兼創設者であるバレンド・ラフ氏は述べた。「ハーバーは、ビッグデータに基づく完全に自動化された採用ソリューションを企業に提供している。」

国内では、大手求人プラットフォームも行動を起こす準備ができている。これらのプラットフォームは現在、大量のデータを蓄積しており、AI履歴書スクリーニングの有効性を高めるのに役立ちます。DT Junは、Liepin.comが履歴書スクリーニング用のAIアルゴリズムを開発しており、ある程度の進歩を遂げていることを知りました。

Lagouの関連技術ディレクターは、AI履歴書スクリーニングの原理は複雑ではなく、大量のデータを通じて人事部の好みと求職者の能力を発見し、最終的にモデリングとマッチングを行うことを明らかにしました。ラゴウはまた、履歴書の選考にAI技術を活用することは実現可能だと考えている。「インターネット採用に注力するラゴウにとって、インターネット技術、製品、マーケティング、運用、デザインなどに関連する人材の採用は比較的容易ですが、運転手や教師など他の職種は比較的困難です。第二に、技術関連職種など、標準化度の高い職種では採用ルールが比較的明確なため、AI技術が導入される可能性が高くなります。」

「AIはある程度のことはできる。Lagouが人事部門に代わって決定を下すわけではない。同じ職種や履歴書でも、人事部門によって選考結果が異なる可能性がある。採用結果に影響する要素は多く、AIでは観察できない要素もあるからだ」とLagouの担当者は語った。

AI を使用して履歴書を審査することは技術的に難しいことではありませんが、業界の専門家の中には、履歴書の審査に AI を使用することに楽観的ではない人もいます。理由の一つは、履歴書詐欺という現象が未だに蔓延していることです。詐欺であることは言うまでもなく、そこには誇張の要素もあります。第二に、履歴書に記載される情報は比較的少なく、個人の人生経験をうまく構築することができません。また、多くの企業は履歴書の最終選考結果を信頼できるかどうか疑問に思っています。

[[223589]]

現段階では、AI はまだ人間の HR のアシスタントとして位置付けられており、最初に AI に置き換えられるのは、HR 業務で最も嫌われている雑用、つまり高頻度で効率の低い反復的な作業であり、まさに機械が優れている分野です。

人事担当者にとって、採用業務には反復的なタスクがつきものです。特にモバイルインターネットの普及以降、求職者との単調なオンライン会話が求職者の注意力の大部分を占めるようになるかもしれません。

これをチャットボットに実行させてみませんか? AI チャットボットがあらゆるところに存在する世界では、チャットボットが「もう少し役に立つ」ようになる時が来ています。一般の人々と支離滅裂ないわゆる「チャット」を行う代わりに、垂直シナリオにおける AI チャットボットは、実際にはより短期的な価値を実現できます。

図丨 エスター・クロフォードが開発した履歴書チャットボット

非常に興味深い事例としては、2016年にエスター・クロフォードという名の失業中の女性が人事部に同じ質問に何度も答えることにうんざりし、自分の履歴書に基づいてチャットボットを作成したというものがあります。このロボットは、SiriやXiaobingのように、HRに自己紹介したり質問に答えたりすることができます。このロボットは当時非常に人気がありました。この製品は完全な文章を理解できず、定型的な応答でキーワードにのみ応答しますが、 AI チャットボットが将来の採用においてどのような役割を果たせるのかという興味深い疑問を提起します。

LinkedIn のようなサイトに統合できれば、履歴書の効率が大幅に向上するのではないでしょうか。

中国にはすでに、求人に特化したチャットボットを開発しているスタートアップ企業が存在します。 DTは、「Mozi」という会社がそのようなチャットロボットを作成したことを知りました。求職者からの一般的な質問に答えるだけでなく、求職者をテストし、非常に自由回答形式の質問もいくつか行います。

「例えば、リスク管理のような職種の採用のために企業を訪問した場合、当社のロボットは、今後3年間のリスク管理市場についてどう思うか、リスク管理職について独自の洞察力があるかどうかを企業に質問します」と「Mozi」の共同創設者であるLiu Junbo氏は述べた。

[[223590]]

チャットボットは回答に採点を行いませんが、軽視しないでください。あなたの回答は抽出され、人事部門に一定の参考情報を提供するためです。劉俊波氏は、この期間中にロボットを使って判断を下すことを推奨しているのではなく、会話に基づいて最新の参考情報を提供したり、人事部門が見落としていた参考情報を提供したりしたいと考えていると述べた。 2018 年の採用シーズン中、このチャットボットはいくつかのインターネット採用プラットフォームや企業と協力し、多数の企業のキャンパス採用を支援します。

人材採用などの垂直分野で使用されるチャットボットの認識率は、一般的なシナリオで使用されるチャットボットと比較して向上しますが、まだ完璧ではなく、これは自然言語処理が現在直面している困難と密接に関連していることを覚えておくことが重要です。しかし、ブレークスルーも期待する価値がある。マイクロソフトアジア研究所所長の周明氏はかつてDTに対し、スタートアップにとって、将来NLPの応用における最大の進歩は垂直産業向けの自然言語処理技術の開発になるだろうと語った。

アルゴリズムが行動を予測することが核心

人事採用担当者と話をしていると、彼らが繰り返し挙げていた大きな問題点の 1 つは、企業と人材のマッチング率をいかに向上させるかということでした。

すべての人事担当者は、人材と空いているポジションの最適なマッチングを実現したいと考えていますが、このようなマッチングの問題は、実際にはある程度ビッグデータの問題です。

以前と比べて、HR 部門は人材データが増えただけでなく、それにアクセスする方法も増えています。理論的には、HR 部門はこれまで以上にこの目標を達成できるようになっています。問題は、ほとんどのデータは人間には理解できず、ソーシャルデータのように必ずしも正しく処理されないことです。

しかし、AI アルゴリズムは、Web ページを自動的にクロールして、さまざまな個人の Web サイト、ソーシャル ネットワーキング サイト、テクノロジー フォーラムなどを含む何千もの Web サイトを分析できます。

[[223591]]

このアルゴリズムは、履歴書から構造化された情報を抽出できるだけでなく、求職意欲があるかどうかを分析することもできます。これにより、候補者と職種をマッチングし、候補者がその職種に就く意思があるかどうかを予測できます。これは、採用を成功させる最良の方法の 1 つになります。海外でも新たな採用プラットフォームが同様の機能を開始している。

さらに、求職意向分析は、ほとんどの企業における人材獲得においてますます重要になるでしょう。人材獲得業界の現状は、多くの企業が間違った人材を無駄に探している状態です。

ヘッドハンティング会社ヘイズの最近の調査レポートによると、最も急成長している業界の一部では、企業は2018年の初めに採用に好調な期待を抱いていたものの、その計画は常に何らかの技術的な問題によって妨げられていたという。一方、雇用主の約92％は、現在の採用者不足が生産性、従業員満足度、離職率を妨げていると述べています。

この結果の理由の 1 つは、雇用主の重要なポジションに最適な人材の最大 95% が「受動的」な状態にあることです。これらの人材はすでに自分の仕事を持っており、辞職する予定はなく、履歴書はインターネット上にも掲載されません。

[[223592]]

このグループの人々の求職傾向を正確に予測することが、採用分野における次の革命の焦点となり、人材採用における AI アルゴリズムの最大の用途でもあります。

もちろん、困難さは想像できます。これは、正確な判断を下すのが非常に難しい、個人の経験、プロジェクト経験、スキルなどに基づいて AI に能力を判断するように求めることよりもはるかに困難です。 Dajie.comのCEOである王秀娟氏はかつてこう言っています。「採用の核心は、正確さの問題を解決することではなく、動的な意欲と推測の問題を解決することです。 」

彼女によると、AIは人材の求職意欲や傾向についてより適切な判断を下すことができ、この判断に基づいて、採用マッチングの成功率が大幅に向上します。この点で、自己学習とディープインテリジェンスのアルゴリズムは、モデルを常に検証し、各ユーザーのモデルに応じて継続的に進化します。これは、実際には採用業界で最も難しい問題です。

もちろん、企業によっては、人材の就職意欲を予測する必要がある一方、人材の退職意欲を予測する必要がある企業もあります。

中国企業から優秀な AI 人材が流出したことだけに焦点を当てるなら、言及に値する企業が 1 社ある。それは Baidu だ。

（出典：まいまいデータ研究所）

百度の元主任科学者アンドリュー・ン氏、上級副社長（元自動運転事業部ゼネラルマネージャー）の王進氏、あるいはそれ以前の于凱氏や張童氏など、こうした大物の退職により、百度のAI人材流出問題に人々の注目が集まっている。

業界カンファレンスで、DT は Baidu が現在 AI ベースの人材管理システムを使用していることを知りました。このシステムは企業全体の人材戦略を目的としているが、百度のような超大企業にとって、このシステムの最大の価値は中核チームの安定化にあるかもしれない。

このシステムの大きな特徴は、従来の評価・人材選抜機能に加え、退職を予測できるアルゴリズムを備えていることです。チーム関係者は、この退職予測モデルには経済状況、キャリア開発、個人的な家庭の事情など数百の動的な特徴が含まれており、予測精度は90％以上であると明らかにした。

このシステムは、今後数か月以内に誰が会社を辞めるかを非常に正確に判断できると報告されています。このような予測を行う理由は、一方では、橋渡し役や中核役を担う従業員のうち、どの従業員が退職の意向を持っているかを企業が把握し、その状況に備えることが目的です。 Baidu のような大企業にとって、災害が発生する前に準備しておくことは非常に重要です。

このシステムは、従業員のプライバシーを完全に保護しながら、ソーシャルメディアやインターネットからの世論情報やテキストなど、可能な限り多くの資料を収集します。しかし、このシステムが現在、あるいは過去に百度におけるどのような人材流出を予測していたかは、まだわかっていません。

最も再現が難しい能力

AI技術が登場する以前、モバイルインターネットの普及により、長らく休眠状態にあった人材業界に新陳代謝が起こりました。 AI時代の到来により、スタートアップ企業も従来の人材サービス企業も新たな可能性を見出しています。かつてLinkedInがそうであったように、彼らの間でもこの業界の新種が誕生するかもしれません。

しかし、AI テクノロジーが今後も大きく進歩し、採用プラットフォームやスタートアップ企業がそれを完璧に活用できるようになったとしても、AI が人事部門に取って代わることは決してありません。

AIは、この人は必要な資質をすべて備えているので完璧だと言うことができますが、最終段階では雇用主が選択を行う必要があります。結局のところ、長期的にこの人と働く必要があるのは雇用主であり、両者の間には何らかの信頼関係がなければなりません。

チーム内の人材、雇用主、人事部門間の相互作用の過程で、機械では再現が難しい信頼、忠誠心、チームワーク感覚を構築することができます。 AIの役割は、採用担当者の時間を解放し、前述のインタラクティブなプロセスにさらに集中できるようにすることです。

AIは囲碁では人間に勝つことができますが、人間との双方向コミュニケーションに関しては、現時点ではAIが人間に勝つ可能性はほぼゼロだと思われます。