エントリーシート選考を
ＡＩが行う時代に
米国では、ＡＩが人種差別的判断をしてしまう例が報告されている。ＡＩは人間の持つバイアスまで含めた学習をしてしまうシステムなのだ
最近、人事選考にＡＩを取り入れようとする動きが盛んだ。パフォーマンスの評価や退職傾向の予測などから始まり、最近では、新規採用面接にもＡＩが活躍し始めている。
例えば三菱総合研究所は10月から、新規採用のエントリーシートの選考をＡＩで行うサービスを提供している。企業によっては、エントリーシートだけで2万を超える応募が来る。これをいちいち人の目で選考していては、どんなに人手と時間があっても足りない。
このような、時間も人手もない場合の選考を行う場合、選考過程は、心理学でいう「ファストシンキング」あるいは「周辺ルート思考」に陥る。ファストシンキングや周辺ルート思考というのは、簡単に言えば、直感型、反射的、短絡的思考である。その対極にあるのは、「スローシンキング」や「中心ルート思考」と呼ばれるもので、熟考型、熟慮的、論理的思考だ。
本来、企業の採用は、その会社の将来を左右する重大事であり、その人材選考は当然、スローシンキングでなくてはならない。それは分かっているものの、現実での時間と人手の制約の下では、ファストシンキングにならざるを得ない。
ファストシンキングで選考をすると、その基準にバイアスがかかりやすいことが知られている。特定のカテゴリ（男女、大学偏差値、出身地など）に対する偏見や、目立つ特徴ばかりに目を奪われる、さらにはヒューリスティクスと呼ばれる直観的推論に伴う様々な「認知バイアス」が出やすくなる。
したがって、この選考業務をＡＩ化するという発想は自然なものだ。ＡＩ化の際に基本的に行うのは、現社員のパフォーマンスの程度についてのデータと、その社員が応募時に書いたエントリーシートデータをＡＩに学習させ、どんなエントリーシートデータの者が、将来会社にマッチした人材になっているかを予測させる。
そのアルゴリズムを使って、新規のエントリーシートデータを分析すれば、将来有望な応募者から、そうではない応募者までのランキングができる。それをもとに面接の優先順位を決めていけばよいということになる。
