プログラムで取得します

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成功した多国籍企業の仕事が欲しいですか？あなたは多くの競争に直面するでしょう。 2年前、ゴールドマンサックスは学生と卒業生から15万件の申請を受け取りました。これらは、JobHuntersにとって困難なオッズではありません。彼らは企業にとって実際的な問題です。週末を含む毎日12時間働いている5人のゴールドマンの人材スタッフのチームが各アプリケーションに5分間費やした場合、彼らはパイルをふるいにかけるタスクを完了するのに1年近くかかります。

ほとんどの大企業が、ジュニアジョブを求めている候補者のスクリーニングに関しては、コンピュータープログラムまたはアルゴリズムを使用するのも不思議ではありません。そして、それは応募者がアルゴリズムが何を探しているかを正確に知ることから利益を得ることを意味します。

Victoria McLeanは、元銀行のヘッドハンターおよびリクルートメントマネージャーであり、City CVと呼ばれるビジネスを設立しました。彼女は、人間が見る前に、申請者追跡システム（ATS）がCVSまたは履歴書の最大75％を拒否すると言います。このようなシステムは、雇用主の基準を満たすキーワードを探しています。 1つのヒントは、ジョブ広告で使用される言語を研究することです。イニシャルPMがプロジェクト管理に使用されている場合は、履歴書にPMが表示されることを確認してください。

これは、一般的なCVが最初のハードルに落ちる可能性があることを意味します。マクリーン女史には、軍隊の上級メンバーだったクライアントがいました。彼の経験は、トレーニングと教育、調達または防衛の販売における潜在的な仕事を指摘しました。最良の戦略は、異なるキーワードセットを使用して3つの異なるCVを作成することでした。また、JobHuntersは、LinkedInプロファイルとCVが互いに強化されることを確認する必要があります。採用担当者の大多数は、ウェブサイトを使用して候補者の資格を確認すると彼女は言います。

ATS段階を通過することは、Jobhunterの唯一の技術的障壁ではないかもしれません。 VodafoneやIntelを含む多くの企業は、Hirevueと呼ばれるビデオインタービューサービスを使用しています。候補者は、人工知能（AI）プログラムが顔の表情（カメラとのアイコンタクトを維持することをお勧めします）と言語パターン（自信があるのがトリックである）を分析している間にクイズされます。座席の周りや前かがみの腕を振る人は、失敗する可能性があります。彼らがそのテストに合格した場合にのみ、申請者は一部の人間に会います。

AIプログラムは、従来の採用方法のバイアスの一部を回避できることを期待するかもしれません。特に、インタビュアーがインタビュアーに似た候補者を支持する傾向があります。しかし、差別は予想外の方法で現れることがあります。 2人のエコノミストであるAnja LambrechtとCatherine Tuckerは、Facebookで科学、テクノロジー、エンジニアリング、数学の仕事を促進する広告を配置しました。彼らは、広告が男性よりも女性に示される可能性が低いことを発見しました。

これは、Facebookアルゴリズムの側面の意識的なバイアスによるものではありませんでした。むしろ、若い女性はFacebookのより価値のある人口統計グループであり（家計支出の高いシェアを管理しているため）、したがって、それらをターゲットにする広告はより高価です。アルゴリズムは、女性ではなく男性のために、投資収益率が最も高いページを自然にターゲットにしたページです。

人工知能に関する本*で、トロントのロットマン・スクールのアジャイ・アグラワル、ジョシュア・ガンズ、アヴィ・ゴールドファーブは、企業が[ブラックボックスの性質]アルゴリズムの不幸な副作用として単にそのような結果を却下することはできないと言っています。 AIシステムの出力が差別的であることを発見し、その理由を解決し、効果が消えるまでアルゴリズムを調整する必要があります。

刑事司法から保険まで、AIシステムの潜在的なバイアスについての心配が広範な分野で現れています。採用でも、雇用方法が不公平であることが判明した場合、企業は法的および評判のリスクに直面します。しかし、彼らはまた、プログラムが単にプロセスを単純化するだけではないかどうかを考慮する必要があります。たとえば、成功した候補者は長く生産的なキャリアを持っていますか？結局のところ、スタッフチャーンは、企業が直面する最大の採用コストの1つです。

また、候補者が初期のAIテストに合格するためにCVSを調整する方法を学ぶため、軍拡競争が行われる場合があり、アルゴリズムはより多くの候補者をスクリーニングするように適応します。これにより、別の潜在的なバイアスの範囲が作成されます。より良い世帯（および特定のグループの）の候補者は、履歴書をより迅速に更新することができます。次に、これにより、企業は差別を避けるために再びアルゴリズムを調整する必要がある場合があります。人工知能の価格は、永遠の警戒の可能性が高いようです。

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メローズチーム

2018.09.27

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