DataRobot ユースケース：求人の応募者のスコアリング【概要】

増大する求人応募者のプールから最も資格のある候補者を見分ける方法をご紹介します。

ビジネス課題

企業にとって人材は成功の鍵ですが、適切な人材は簡単には見つかりません。米国人材マネジメント協会（SHRM: Society for Human Resource Management）の 2017 年の推定によると、応募者、紹介者、代理店をつないだ流れの中で、求人 1 件あたり 100 人の応募者がいます。

大量の応募者を扱う採用担当者は、信じられないほど短い時間でそれらの人々を処理せざるを得ません。本来ならば、優秀な候補者について時間をかけて詳しく調べ、当該候補者に対して説得力のある価値提案を作り上げるために時間を費やしたいところが、悪名高い「履歴書 1 枚 6 秒」ルールが現実になっています。採用選考を自動化すれば、応募者に審査結果を早めに返し、雇用プロセスを劇的にスピードアップすることも可能です。

AIソリューション

AI は、対象の役職で活躍できる適切な経歴と資格を持つ候補者を識別する助けになります。AI モデルが説明付きで出力するインサイト（たとえば、新入社員レベルの雇用の場合、教育と仕事の経験で相対的に重要なのはどちらか）は、採用担当者と雇用担当マネージャーにとって貴重な参考資料となり得ます。予測の説明（たとえば、ある応募者を特に優秀な候補者としている理由についての個別のコメント）を新規雇用者のオンボーディングチームに知らせ、難点があるならそれに集中できるように前もって調整することもできます。

最後に最も重要な点ですが、モデルは説明可能で一貫性が高く、文書化できます。これは、法規制ガイドラインの遵守、および応募者の公平な扱いを保証するための基盤です。

重要: 多くの国では、雇用や採用の意思決定に関係する差別から被雇用者を保護するための法律が制定されています。そのうえ、公平さは守るべき価値ある事柄です。構築したモデルを本稼動環境に導入する前に、社内の人事、法務、およびコンプライアンスチームと密接に協力しながら先手を打って対応し、当該モデルが法的および倫理的監査に確実に適合するようにすることはきわめて大切です（このユースケースおよび信頼できる AI については、［ビジネス適用］編を参照してください）。

インパクト

ユースケースの ROI をどのように計算するか？ 

ほとんどの人事部門は、雇用 1 件あたりの平均コストを追跡します。この指標では、社内と社外両方の要因（採用担当者の時間、代理店手数料、採用ボーナス、従業員の出張など）を組み合わせ、1 件の新規雇用を実現するために費やされた金額と時間の合計を数値化します。 

米国人材マネジメント協会（SHRM）の 2016 年の人材レポートによると、雇用 1 件あたりの平均コストのベンチマークは 4,179 ドルでした（この値は業種や役職で変化します。新人レベルの役職では低くなります）。機械学習アルゴリズムを利用して候補者全体のプールを雇用プロセスの開始時点で 30% 削減できれば、採用担当者の時間を節約でき、雇用 1 件あたりのコストを大幅に削減できます。採用担当者が必要とする時間を減らして、雇用 1 件あたりの総コストを 10% 削減できれば、組織として雇用 1 件あたり 400 ドル以上の節約と見なせます。

関連ブログ

求人の応募者のスコアリング【技術実装】編　/ 【ビジネス適用】編