面接官の主観よりもコンピューターの客観性？　企業の人材採用に人工知能が使われる時代に

http://gendai.ismedia.jp/articles/-/43984
AI（人工知能）を使った人材紹介サービスを提供するベンチャー企業が増えている。

上のNYT記事によれば、米国では、この種のサービスを提供する業者として、Gild、Entelo、Textio、Doxa, GapJumpersといった新興企業がよく知られているという。
日本でも、ビッグデータ解析を手掛けるブレインパッドと求人情報サイトを運営するアトラエが共同で、今年3月から同様のサービス「TalentBase」を提供している。

機械学習でマッチング
これらのサービス（サイト）はいずれも、AIの一種である「機械学習」という技術に基づいている。
つまり求人（企業）側と求職（人材）側のデータを大量に集め、それらを機械学習で解析することにより、企業が求める技能や経験を持つ人材を自動で推薦する。
サービスを利用するに際して、事前に入力しておく上記データは、詳しければ詳しいほど効果的と見られている。
つまり企業側では詳細な自社紹介データと共に、自分たちが今、どういった人材を必要としているかを、なるべく具体的で分かり易い条件として入力しておく。
一方、仕事を探している人材側では、自分の能力や経験、そして今、どのような仕事を求めているかを、やはり出来るだけ具体的で分かり易いデータとして入力しておく。あとはコンピュータが、これらのデータを突き合わせて両者のマッチング作業をしてくれるというわけだ。
その際、求職者（人材）側のデータとしては、それらのサイトに直接入力されたもの以外にも、
「フェイスブック」や「リンクト・イン（LinkedIn）」などソーシャル・メディア上の個人情報が使われることが多い。ソーシャル・メディアには、求職者の人間関係や友達からの評価が載っているので、こうしたデータは企業側から見て、採用を決める際の、一つの大きな判断材料となるからだ。


面接官の主観よりもデータを重視が、そもそも、企業がこうした新しい採用方法に頼る理由は何なのか?

  その大きな理由の一つは、当然ながら自動化によるコスト（人件費）の削減。もう一つは、客観的な採用基準の確立であるという。従来の面接に頼る採用方法では、どうしても求職者の第一印象や面接官との相性など主観的な要素に左右されることが多かった。社会心理学者の調査によれば、求職者の第一印象は面接開始後、わずか5秒で決まってしまい、あとは求職者がいくら頑張っても、その第一印象を覆すことは難しいという。
が、これでは求職者の能力を客観的に把握することは難しい。
であるなら、むしろコンピュータが機械学習を使って、求職者の能力を客観的、かつ多角的に分析する方が合理的だ—冒頭の人材紹介サービスは、こうした考え方に基づいている。
また特に米国の場合、「職場の多様性（diversity）」を確保することも重視されており、この点でもコンピュータによるマッチングは効果的と見られている。人間の面接官の場合、どうしても自分と似たような経歴や文化的背景、あるいは価値観や考え方などを持つ人材を採用してしまう傾向が強いが、コンピュータにはそれがないからだ。