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職に応募する苦痛を減らす試み

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    ネットで職に
    応募するというのは
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    今の時代の
    最悪の経験の１つでしょう
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    直接応募するのだって
    少しもマシではありません
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    シリーズ 働き方
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    これまでの採用のやり方には
    いろんな面で問題があって
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    仕事を探す人にとって
    酷い経験です
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    過去１年に様々な方法で
    職に応募した人の75%は
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    過去１年に様々な方法で
    職に応募した人の75%は
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    その会社からまったく
    音沙汰がなかったと言います
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    会社側にしても
    状況が酷いのは同じです
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    採用後１年以内に
    46%の人が
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    クビになるか
    退職するかしています
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    びっくりしますよね
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    経済にとっても
    良くありません
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    現在は 歴史上初めて
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    失業者よりも
    求人が多くなっていて
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    これは何か問題があることを
    示していそうです
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    その核にあると私が思っているのは
    １枚の紙切れ 履歴書です
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    履歴書には確かに
    有用な情報もあります
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    職歴
    コンピュータースキル
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    語学力
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    でも そこに欠けているのは
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    これまでやるチャンスがなかったけれど
    潜在力を持っているものです
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    経済が急速に変化している今
    ネット上に現れる仕事は
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    誰も持っていないスキルを
    必要とするかもしれず
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    候補者が過去に
    何をしてきたかだけを見ていては
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    今後の仕事と人との
    マッチングはできません
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    そこでテクノロジーが
    役に立ちます
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    コンピューターが
    人と物事のマッチングを
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    すごく上手くできることに
    お気づきでしょう
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    自分に良く合った仕事を
    見付けるために
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    同じテクノロジーを
    使えないでしょうか？
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    どう思っているか
    分かりますよ
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    コンピューターが自分の次の仕事を選ぶなんて
    少しゾッとすると
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    でも 社員が将来
    仕事で成功するかどうかの
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    良い参考指標となるものが
    一つあるんです
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    「マルチメジャー・テスト」です
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    これは別に新しいもの
    ではありませんが
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    かつては とてもコストが高く
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    専門家付き添いの元で
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    受験者は沢山の質問に答え
    作文をする必要がありました
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    マルチメジャー・テストは
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    記憶力や注意力といった
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    その人の本質的な性質を
    把握するためのものです
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    マルチメジャー・テストを
    もっと簡単に
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    多くの人が
    使えるようにし
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    その仕事に適した人の性質が
    どのようなものかというデータを
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    求人側に示せるとしたら
    どうでしょう？
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    ちょっと分かりにくいので
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    ひとつゲームを
    してみましょう
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    これから円が
    現れますので
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    その円が赤だったら
    手を叩き
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    緑だったら
    何もしないでください
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    [準備はいい？]
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    [はじめ！]
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    [緑の円]
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    [緑の円]
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    [赤い円]
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    [緑の円]
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    [赤い円]
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    赤い円が出た瞬間に
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    手を叩くタイプの人もいるし
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    絶対間違わないように
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    少し間を置いてから
    手を叩く人
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    緑で 手を叩くべきでないのに
    叩いてしまう人もいます
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    これがいいのは
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    合格不合格を決める
    テストではなく
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    皆さんの性質に
    適した仕事を
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    知るためのもの
    だということです
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    赤で少し遅れて手を叩き
    緑では決して手を叩かなかった人は
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    用心深く 自制心の
    強い人かもしれません
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    そういう人の傾向として
    学校では優秀で 試験の点数が良く
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    プロジェクト管理や
    会計などに向いています
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    赤で即座に手を叩き
    時々緑でも叩いてしまった人は
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    もっと衝動的で
    クリエイティブかもしれず
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    営業成績の良いセールスパーソンに
    よく見られます
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    これを採用の際に
    どう使うかというと
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    その職種において
    優秀な人に
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    こうした神経科学的な
    課題をやってもらい
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    その人たちの
    特徴を見分ける
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    アルゴリズムを
    開発します
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    すると人々が職に
    応募してきたときに
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    その職に最も適性のある候補者を
    見付けられるようになります
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    そのようなやり方は
    危険だと思うかもしれません
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    現在の仕事の世界は必ずしも
    人の多様性に富んでおらず
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    現時点での成績優秀者に基づいて
    アルゴリズムを作ったら
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    既存のバイアスを固定化させることに
    ならないでしょうか？
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    既存のバイアスを固定化させることに
    ならないでしょうか？
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    たとえば S&P 500を
    訓練セットとして
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    優れたCEOのデータを元に
    アルゴリズムを作ったなら
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    きっと どんな女性よりも
    ジョンという名の白人男性の方が
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    採用される可能性が
    高くなるでしょう
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    それが現在CEO職を占めている人の
    現実なのです
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    でも テクノロジーは本当に
    興味深い機会を与えてくれます
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    どんな人間よりも
    公平・公正な
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    アルゴリズムを作ることが
    できるのです
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    私達が本番で使う
    アルゴリズムは
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    性別や民族に偏りがないか
    あらかじめテストしています
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    ある種の層が
    贔屓されているのが分かったら
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    それが解消されるよう
    アルゴリズムを調整します
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    仕事への適性を生む
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    人の本質的な性質に
    焦点を当てることで
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    人種差別 階級差別
    性差別 老人差別
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    学歴差別さえ
    克服可能になります
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    最高のテクノロジーやアルゴリズムを
    次に見る映画や
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    ジャスティン・ビーバーに似た好みの曲を
    探すのにしか使わないのは もったいないです
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    テクノロジーの力を使って
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    自分自身が本質的にどういう
    人間かに基づいた指針が得られたら
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    素敵だとは思いませんか
Title:
職に応募する苦痛を減らす試み
Speaker:
プリヤンカ・ジェイン
Description:

仕事を探すときには、履歴書を方々に送りまくり、ほとんど返事がこないものでした。しかし多くの会社が、適切な候補者を見付けるために進んだテクノロジーを使うようになっています。AIが採用の未来だとしたら、それは私達にどういう意味を持つのでしょう？ テクノロジーに造詣の深いプリヤンカ・ジェインが、この新たな採用シーンに目を向けます。
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Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TED Series
Duration:
04:49

Japanese subtitles

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