AI採用ツールは倫理的で効率的か？　その長所と短所を考える

人事担当者や採用担当者にとって、優秀な人材の発掘は相変わらず困難な課題だ。企業は、履歴書のスクリーニングや面接の日程調整などの作業を人工知能（AI）技術に頼っている。しかし、AI採用ツールは倫理的かつ効率的なものなのだろうか？　自動化された採用活動には、メリットもあれば落とし穴もある。

AI駆動テクノロジーと採用管理システム（ATS）は、世界中の企業にとって欠かせないツールとなっている。Predictive Hireによると、採用担当者の55%がAI採用への投資を行っている。そして、フォーチュン500企業のほとんどが、採用チームやリクルーター自身の目に触れる前に、AI技術を利用して履歴書をフィルタリングしている。

だが近年、データ解析やAIを用いた採用ツールに対する倫理性や有効性が懸念されるようになっている。採用管理システム（ATS）を導入した企業には、優秀な候補者を排除してしまう危険性があるのだ。

さらに、AI技術は社会集団間の雇用格差を広げるのではないだろうかという、ATSの倫理性についての懸念も高まっている。

AI採用の仕組み

AI採用ソフトは、大量の履歴書を受け取り、スクリーニングを行う。これらはデータベースに保存され、採用担当者からアクセスできるようになっている。システムによっては、人事担当者が自らの目で履歴書を確認できるものもあるが、その場合でも担当者は大抵ざっと目を通すだけで、応募者1人につき6秒程度しか時間をかけない。まあ競争の激しい市場では、この6秒間が非常に重要なのだが、多くのシステムはそれすらも許さないのだ。

採用支援ソフトウェアは、複雑な採用データに機械学習アルゴリズムを適用して、採用の最適化と大量業務の効率化を実現する。

ここでは、自動採用の仕組みについてさらに説明しよう。

・何百件もの応募があり、そのほとんどがシステムに入力された条件から不適格とされる

・インテリジェントなスクリーニングシステムは、キーワードマッチング、アルゴリズム、採用データに従って候補者を格づけし、数分以内に適格な候補者を特定する

・採用ツールによっては、自動メッセージで候補者と対話し募集ポジションに関する質問に回答することができる

・そして採用担当者は、面接者の管理と追跡にテクノロジーを使うことで、ATSが適任と判断した候補者との面接を簡単に予約できる

応募者追跡システムのメリット

AIを活用したテクノロジーと応募者追跡システムを活用することで、企業はリソースを節約しながら、募集ポジションに理想的にマッチする人材を見つけられることを望んでいる。

AIツールは以下のことを可能にする。

・採用チームが短時間で最大限の応募を処理できるよう支援する。スケジュール管理を自動化することで、人事担当者の時間を節約し、質の高い人材を確保できる機会を増やす

・要件に合わない応募者をフィルタリングする。人間が何百件ものレジュメをふるいにかけていると、エラー率が高くなる。採用担当者は、時間が経つにつれて集中力を欠き、見るべき重要な情報を見逃してしまうことがあるからだ

・候補者がHRチームから素早い応答を得られるようにすることで、候補者を取り逃がしにくくする

・運用コストの最小化。ATSは自動化されたタスクを実行できるため、企業の経営者や管理者はより価値の高い業務に集中することができる

応募者追跡システムにおける倫理的懸念

自動化されたプロセスの根本的な問題は、人間的な知性の欠如にある。ATSに人間の潜在能力や創造性を見分けることはできない。その結果、AI技術は本当なら望ましい人材を、履歴書や応募書類の構成が完璧でないという理由で排除してしまう可能性がある。

AIが有効かどうか、倫理的かどうかを考えるとき、最大の考慮点は「多様性」である。多様性、公平性、包括性（DE&I）は重要な労働力の構成要素であり、雇用主は雇用の偏りを排除しなければならない。たとえば、ATSは形式的に完璧な応募書類を作成するためのリソースを利用できなかった候補者を排除してしまう可能性があるため、また別の倫理的な懸念を引き起こす可能性がある。

パンデミックによって引き起こされた他の多くの停滞の中で、多くの女性や社会から疎外されたグループが、仕事がないことに気づかされた。こうした社会グループの状況は改善されつつあるとはいえ、社会的に疎外されたコミュニティの間で雇用回復は依然として不公平なままだ。

COVID-19（新型コロナウイルス感染症）による壊滅的な損失から経済的に回復しようと急ぐあまり、雇用主たちはATSやその他の自動採用システムの影響に対処してこなかった。

機械学習アルゴリズムは、しばしば体系的なバイアスを持ち、非倫理的な雇用慣行を生み出す。

・2018年には、アマゾンは自社のAIソフトウェアが女性からの応募を格下げし、女子大からの候補者を排除していることに気づいた

・2018年の研究では、Face++やMicrosoft AIなどの顔認識技術が、応募者の感情や性格の特徴を分析できることがわかった。たとえば、黒人男性には白人男性よりもネガティブな評価が多く割り当てられていた

・AIを用いた採用プロセスでは、プライバシーや保護に関する懸念が生じる。法律では雇用主は身体的障がい、精神的健康、年齢、性別、配偶者の有無について質問することはできない。そのような特定属性の情報は、採用の判断材料にはならない。しかし自動化されたシステムは、応募者の個人情報に無断でアクセスできる可能性がある

DE&Iを促進するためにAIのバイアスを制限するには

新たな法的要求

2021年、ニューヨーク市議会は、自動採用システムのバイアスを監査する義務づける法案を通過させた。また候補者と従業員の双方に対して、その他の要件とともに、採用や昇進のために自動化された評価・査定を使用していることが通知されるようになる。ATSを利用する企業は、ニューヨークの事例をお手本にして、将来の監査に備えることができる。

バイアス監査

・バイアスの特定：ATSは本質的に、そのポジションに不適格と判断した人に対して何らかの「バイアス」をかけている。人事担当者は、まず得られた結果の中にある、人種、性別、その他疎外されたコミュニティに対する矛盾を特定する必要がある

・正当なバイアスを評価する：排除された応募者を観察するだけでは、AIの出力結果を受け入れることはできない。自動化が生み出したバイアスの中に観察される、差異の根本的な原因は何だろうか？

・バイアスの軽減：採用戦略においてドキュメンテーションは不可欠だ。報告書には、企業の公平性の目標、ATSを使った場合の社会グループ間の不利益、根本原因の特定、判断基準に関する情報などを含める必要がある

職場の多様性と包括性を促進する最も簡単な方法は、特に自動化された採用ツールの使用に熱心な企業にとっては、ATSを多様な人材の採用を促進するために使うことだ。

多様な人材を確保するように求人情報を編集し、応募者の才能と可能性により焦点を当てるために、写真、名前、住所を応募情報から削除することをトラッキングシステムと応募者の両方に要請する。

ニューヨーク市の法律は、早ければ2023年1月に施行される予定だ。企業は各州で同様の規制が行われる場合に備えておくことができるが、そこに留まらず、採用担当幹部はDE&Iを職場の優先事項として位置づけるために、より多くのことを行うことができる。

企業の採用価値の監視を怠れば、多大な時間、費用、評判の喪失を招く。採用戦略の評価と監査は、公平性と透明性を保ちながらプロセスを合理化する、さまざまなAIツールを検討する機会だ。

公平な採用、昇進のプロセスは、チーム内の信頼と士気を高め、従業員の定着率を向上させる。