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いずれにしてもスクリーニングの効率が上がるということは、係る手間や人件費が抑えられると同時に、志望者の機会増加にもなるでしょうから、好ましいことだと考えます。
そして単にAIだけの判断に任せず、不合格の場合は人事担当者が確認するというステップも、これからの所謂”AIと人の協業"モデル作りのいいケースになるのでは。
単なる条件でのスクリーニングから、もう一歩先の取り組みになることを楽しみにしたいと思います。
それに加えて「従来に比べ選考時間を約70%短縮できる」というのは企業の人事にとっては非常に魅力的。
採用に関わる人事は、面接で合否をつけているだけでなく、面接に進む上でのフォローや、インターンシップの企画設計や運営、研修などの(内定者含む)新人育成にも相当時間を割かれています。
限られた人的リソースを採用選考プロセスのどこに比重を置くか。
最適化できるところはどんどんしていこう、というのは比重に適切な判断だと思います。
これ、新しいベイズの定理の演習問題になりますね。
答えを知りたい方はこちら。
10-6. ベイズの定理の使い方
https://bellcurve.jp/statistics/course/6448.html
人工知能が不採用にした人は面接官が最終的に「落とすべき存在感」というダブルチェックをするらしい。
一次面接というのがそもその誰を合格させるかという目的のもと行うのではなく、誰を不採用にするかを決めるものという目的ならこの人工知能の使い方は理にかなっているし効率的に感じた。
それに最終的には人事担当の人の人間によるチェックが入っていれば面接を受けて落ちる方の「違和感」(嫌悪感?不満?適切な言葉な見つからない)はないかもしれない。
例えば、面接当日、面接官の機嫌が悪くて落とされるなんてことも実はかなりあるのです。
そういう意味では、AIの方がきちんと評価ができるはずです。
落とされても、「その会社に自分が向かなかっただけだ」と割り切れますし・・・。
例えば、米政府の採用プロセスでは、例えば履歴書(CV)に含まれてるキーワード等をAIでトラッキングして足切りなどを行なっていることを、ジョージタウンの大学院時代キャリアセンターで聞いたことがありますが。(履歴書に白いテキストでキーワードとなりそうな言葉を大量に打ち込むケースが増えるなどの問題もあったそうですが)。外から日本と海外の就活のプロセスを見ていて、履歴書の扱い方や中身にもっと焦点が当たっても良い気がします。
リリースはこちらです!
https://www.softbank.jp/corp/news/press/sbkk/2020/20200525_01/
当然動画をAI判断までできれば更に効率化できますが、仮に内容判断をたとえ人手でやっても圧倒的に効率できる。アポを取らなくて良いし、面接と面接の間の空き時間とか、間違えてすっぽかした場合の空き時間とかなくてよいし、あいさつ的な形式的な会話も排除できる。面接受ける側もわざわざ出かけなくて良いのでウィンウィン。更には面接官のスキルアップ(誰を通して誰を落とすのか)も均質化するトレーニングにも使える。
いまのプロセスでも何回も面接するわけなので、最初のふるい分けは自動的にしてもその後の面接で更に精査できるので、実務上も大きな問題はない。