Josh Brenner, HiredのCEO – インタビューシリーズ

Josh Brennerは、HiredのCEOです。Hiredは、インスタカート、ウェイファー、ゼンデスク、キャピタル・ワン、ペルトンのようなトップ企業とタレントをマッチングする、AI駆動の採用市場のリーダーです。

Hired.comは、モンスターや他の雇用プラットフォームとは少し異なる方法で機能しています。企業が候補者にインタビューする方法の概要を共有できますか。

Hiredは、3つの要素を組み合わせて採用体験を変革する、独自のプラットフォームです。テクノロジーとセールスのタレントに特化した、高度にキュレーションされた、データ駆動型の採用ソリューション、ハイタッチのカスタマーサービス、およびThe Adecco Groupのグローバルネットワークのサポートです。企業は、複数のステップを経てプラットフォームに登録できます。その際には、関連する役割やロケーション（リモートでも可）および、経験年数や基本給与などの条件を指定します。次に、企業を専用のタレントサクセスマネージャーとペアリングし、採用データと分析へのアクセスを提供して、役割の要件に合った、高度に適性のある候補者を浮き彫りにします。カスタマイズされたエクスペリエンスを作成するために、候補者のスキル、仕事の経験、希望給与などの関連情報を企業に提供し、適切なマッチの候補者にインタビュー要請を送るよう奨励します。私たちが紹介する候補者は、新しい機会を積極的に探していることが多く、登録後初日のうちに複数のインタビュー要請を受けることがあります。したがって、企業は迅速に、透明性を持って行動することを奨励しています。

企業と候補者の両方のニーズに応える、データ駆動型の採用ソリューションを提供することで、マッチの質を向上させ、採用までの時間を短縮し、企業が素晴らしい、多様なチームを構築することを容易にします。

採用者と候補者をマッチングするために使用される機械学習の方法について説明できますか。

私たちの機械学習モデルは、リアルタイムの採用データを追跡し、トレンドを監視し、採用行動を予測して、採用者と候補者をより迅速かつ正確にマッチングします。私たちのプラットフォームの17,000以上の企業と300万以上の候補者から得られる、関連性の高いリアルタイムデータを利用することで、高度にキュレーションされた、パーソナライズされたマッチングを提供でき、マッチの質が向上し、採用率が高くなります。

また、採用における機械学習アルゴリズムの予測を理解し、説明する必要性は、透明性、偏見の軽減、およびユーザーへの救済のために、ますます重要になっています。

Hiredでは、候補者が私たちのマーケットプレイスに承認されなかった理由を理解し、プロフィールを改善する方法を知るための救済策を提供するために、機械学習を利用しています。候補者は、忘れられたスキルを追加することから、新しいプログラミング言語の学習のような長期的な変更の実施まで、行動可能なフィードバックを受けることで、承認される可能性を高めることができます。

既存の機械学習の救済方法は、速度、行動可能性、またはシステムの決定を変更する変更を見つけることができないため、私たちは独自の機械学習システムの救済方法を開発しました。また、過剰サンプリング技術を使用して、候補者の人種、性別、または年齢がアルゴリズムの決定に影響しないように、機械学習システムの偏見を積極的に軽減しています。

企業もこのシステムから利益を得ています。なぜなら、スコアリングシステムが候補者に行動可能なフィードバックを提供しなかった場合、優れた候補者が見過ごされる可能性があるからです。

AIは、企業の採用時間をどのように短縮するのですか。

私たちは、リアルタイムのデータとAIを利用して、企業に役割の要件に合った候補者をより迅速かつ効率的にマッチングします。企業の採用プロセスを最適化することで、企業は平均で45時間の採用時間を節約できます。これは、事前にスクリーニングインタビュー、非適性候補者の履歴書のレビュー、非対応のパッシブ候補者への連絡に費やされる時間に相当します。私たちは、企業が高度に適性のあるタレントでチームを拡大できるように、活躍している候補者を特定し、採用時間を平均4倍短縮することを目指しています。例えば、キャピタル・ワンと協力して、Hiredマーケットプレイスを通じて300人以上の候補者を採用し、数多くの時間を節約することができました。

Hired.comの最近の報告書「The Hired 2021 Impact Report – Wage Inequality in the Workplace」は、職場での人種と性別の不平等について焦点を当てています。この報告書の主な発見と、どれが驚きだったでしょうか。

私たちのデータによると、進歩は見られるものの、まだ長い道のりがあることがわかりました。2020年には、男性が女性よりも高い給与を同一の役職で同一の企業から提示されることが59%あったのに対し、2019年には65%でした。具体的には、2020年には、企業が女性に男性よりも平均3%低い給与を提示したのに対し、2019年には4%低かったことがわかりました。黒人候補者は、2020年に基準より4%低い給与を提示されたのに対し、2019年には5%低かったことがわかりました。

代表的なグループが、同じ経験を持つ白人男性の候補者よりも低い給与を期待するという、継続的な傾向が見られます。人種は、この期待ギャップに大きく寄与しています。低い給与の期待は、白人女性や黒人男性よりも、黒人女性に多く見られます。例えば、黒人女性は、白人男性の候補者よりも10%低い給与を期待しています。

代表的なグループが、自分にふさわしい給与について透明性を持たないと、低い給与を受け続ける可能性があります。私たちは、給与の透明性を高めることで、給与ギャップを狭めることができることを発見しました。そうすることで、すべての候補者が自分にふさわしい給与を知り、公平な給与を要求することができます。これが、私たちが年次報告書を通じて推進しようとしていることです。

給与の透明性は、すべての従業員にとって、長年の課題でした。しかし、驚くことに、若い従業員は、過去の世代よりも、より公平な給与を要求し、受け取る可能性が高かったことがわかりました。これは、良い傾向です。なぜなら、従業員がキャリアの初期段階で給与交渉を学ぶと、将来の給与が公平になる可能性が高くなるからです。給与の透明性を高め、入社時の給与ギャップを減らすことで、将来的に給与の不平等に大きな影響を与えることができます。

Hired.comは、採用プロセスから無意識の偏見をどのように除去していますか。

無意識の偏見が採用決定に影響しないように、特定のツールや機能を備えたプラットフォームを提供しています。具体的には：

行動可能な、偏見のないフィードバック – 候補者にプロフィールを改善するためのフィードバックを提供する際には、人種、性別、または年齢を変更することでアルゴリズムの決定が変わるような変更を提案しないようにします。

給与アラート – 不平等な賃金を減らすために、企業と候補者が、平均よりも大きく上下する給与を提示または要求した場合にアラートを送信します。給与バイアスアラートにより、企業が提示する給与を変更することが4.3%の頻度で発生し、平均的な給与調整額は20,000ドルの違いになります。

給与の透明性 – 候補者が私たちのプラットフォームに参加する際に期待する給与を透明性を持って示し、企業も候補者に接触する際に給与を透明性を持って示します。

偏見軽減フィルタ – 候補者の人種や性別などのデモグラフィック情報を隠す機能を提供し、企業が候補者のスキルに基づいて採用することを奨励します。

カスタマイズされた評価 – スキルベースのマッチングに焦点を当て、伝統的な履歴書と仕事の応募プロセスではなく、スキルアセスメントを使用して候補者の能力を促進します。これらの評価はリモートでアクセス可能なため、企業は世界中どこにいる候補者でも、スキルを持った候補者を浮き彫りにし、タレントパイプラインを多様化することができます。

現在、Hired.comを使用して採用を行っている企業の種類は何ですか。

Hiredには、17,000以上の企業が登録されています。インスタカート、ウェイファー、ゼンデスク、ポストメイト、ツイッチ、キャピタル・ワン、コンパス、ペルトンなどの有名企業が含まれます。具体的には、採用マネージャー、リクルーター、人事部門、Cレベルのエグゼクティブが、優れた候補者にアクセスするために私たちのプラットフォームを使用しています。

候補者がHired.comプラットフォームを使用するために必要な教育または雇用歴の要件は何ですか。

候補者は、ソフトウェアエンジニアリング、分析、プロダクトマネジメント、デザイン、QA、セールスの分野で、経験やスキルを持っている必要があります。すべてのレベルの候補者が登録することを奨励しています。なぜなら、私たちのプラットフォームは、教育的背景に関係なく、スキルベースの採用を優先しているからです。プロフィールを作成する際には、仕事の歴史、スキル、給与要件をアウトラインする必要があります。インターンシップやオープンソースの仕事で経験を積んだ候補者は、これらのプロジェクトを経験年数に加えることもできます。また、候補者は、コードブートキャンプや教育コースなどのスキルビルディングリソースを活用して、承認される可能性と、インタビューや仕事の機会を得る可能性を高めることもできます。

AI/機械学習の専門家は、Hired.comを使用するべき理由は何ですか。

Hiredは、AIと機械学習の専門家に、米国、カナダ、英国、アイルランドの18の主要テクノロジーハブにある最も革新的な企業へのアクセスを提供します。競争的な分野で仕事を探すことは、しばしば苛立たしいプロセスであることがわかっています。そこで、候補者を、ユニークなスキル、経験、目標、価値観に合った企業と接続することで、候補者をエンパワーすることを目指しています。

AIと機械学習の専門家のために、さまざまなリソースも提供しています。例えば、年次の「The State of Software Engineers」報告書があります。スキルがペディグリーよりも重要になるにつれ、報告書では、私たちのプラットフォームのデータに基づいて、最も需要のあるスキルやコーディング言語をまとめ、AIと機械学習エンジニアが、スキルを身に付け、コードブートキャンプやセルフエデュケーションプログラムを活用することで、自分自身を差別化できる方法についての洞察を提供しています。最近の報告書では、主要な米国のテクノロジーハブでは、機械学習エンジニアの平均給与が年間11万5000ドルから17万1000ドルまで変動することがわかりました。これにより、専門家は、場所、役割、経験に基づいて、貴重な給与の洞察を得ることができます。

Hired.comについて、さらに共有したいことはありますか。

Hiredのビジョンは、すべての採用を公平、効率的、透明性のあるものにすることです。私たちは、テクノロジーと人間の共感を利用して、人とチームのつながりを強化し、採用プロセスを再発明することで、このビジョンを達成しようとしています。

過去、採用は、企業と候補者の間で取引的なものでした。しかし、人々が、自分たちの価値観やキャリア目標と一致する企業を求めるようになり、企業も、人材がビジネス成長の中心であることを認識するようになりました。採用プロセスは、よりデジタルでデータ駆動型でありながら、カスタマイズされたものになる必要性が明らかになっています。特に、リモートワークの採用が増えるにつれ、企業と仕事探しをする人を最も効率的で効果的な方法で接続する、デジタルの採用ソリューションへの移行が進んでいます。私たちは、この変化の先頭に立って、採用を変革するという私たちのビジョンを推進し続けることを楽しみにしています。