Yardstik、AIが労働者の信頼の未来を変える中で$30MのシリーズB資金調達

Yardstikは、シリーズB資金として$30 millionを調達しました。同社は、従来のバックグラウンドチェックを超えて事業を拡大し、雇用主が直面する増大する課題、すなわち採用後に従業員が引き続き信頼できるかどうかを判断することに取り組んでいます。

このラウンドはHarbert Growth Partnersが主導し、既存投資家のRally Ventures、MissionOG、Crosslink Capital、Grotech Ventures、およびGreat North Venturesが参加しました。この資金調達によりYardstikの累計調達額は$65 millionとなります。同社は新たな資本を活用し、車両報告のモニタリング、監査官事務局（Office of Inspector General）の除外モニタリング、専門資格・保険・認証の有効期限が切れた際の自動アラートなど、追加の詐欺防止および労働者モニタリング機能を開発する予定です。

この投資は、生成的AIが採用詐欺の性質を変えている時期に行われました。合成アイデンティティ、捏造された資格情報、ディープフェイク面接、そしてますます説得力のある偽造文書は、応募者が主張する人物であるかどうかを雇用主が確認することを困難にしています。さらに重要なのは、入社初日に実施されたバックグラウンドチェックは、数か月後や数年後に発生するリスクをほとんど把握できない点です。

Moving beyond the one-time background check

この制約はYardstikの戦略の中心となっています。

2020年にミネアポリスで設立された同社は、バックグラウンドスクリーニング事業者から「Human Trust Platform」と呼ばれるプラットフォームへと進化しました。このプラットフォームは、詐欺防止、本人確認、バックグラウンドチェック、資格検証、継続的な労働者モニタリングを組み合わせたものです。

従来のオンボーディング時に一度だけ行う検証ではなく、プラットフォームは労働者リスクの変化する姿を常に把握できるよう設計されています。

この違いは重要です。従来型のバックグラウンドチェックは、チェック時点で関連記録が存在したかどうかを判断できますが、たとえば運転免許が3か月後に失効したり、新たな犯罪記録が出たり、雇用開始後に別のリスクシグナルが現れたことを必ずしも通知できません。

YardstikのContinuous Monitoring技術は、雇用後のモニタリングを手動で再チェックするのではなく、スクリーニングされた労働者を自動的に登録します。現在のモニタリング対象は、犯罪データベース、性犯罪者リスト、連邦監視リスト、その他の記録を含みます。

シリーズBにより、同社はこのモデルを資格や雇用関連のモニタリングの追加形態へと拡大できるようになります。

「採用された翌日に免許が失効した場合、雇用主は次の年次レビューまで待つべきではなく、その日に知るべきだ」とCEOのAndrew Johnsonは資金調達発表で述べ、写真とライブフィードの違いに例えました。

Using AI to detect fraud before screening begins

Yardstikは、採用プロセスの早い段階でもAIとデータ分析を活用しています。

同社のDetect AI技術は、従来のバックグラウンドチェックに頼る前に、身元操作や詐欺的応募に関連するシグナルを特定することを目的としています。

単に犯罪記録を見るのではなく、Detect AIは個人情報、支払活動、位置情報、IPデータといった身元リスクシグナルを分析します。Yardstikの広範なデータ基盤は、デバイス指紋、バイオメトリックの不一致、個別には正当と思えるが組み合わせると疑わしいデータポイント間の不整合といったシグナルも検出します。

これは従来のスクリーニングとは別の問題に対処します。バックグラウンドチェックは身元に関する情報を正確に返すことができても、応募者が実際にその身元を所有しているかどうかを判断できないことがあります。

Yardstikはこれらの詐欺シグナルを、政府発行の身分証明書と照合できる本人確認と組み合わせます。目的は、応募者、提供された資格情報、そして最終的に労働力に加わる個人との結びつきを強化することです。

このアプローチは、AIが説得力のある偽造身元や文書の作成コストを下げる中で、詐欺検出が広範にシフトしていることを反映しています。スクリーニングシステムは、単にデータベースを照会するだけでなく、複数シグナル間のパターンや不整合を評価する必要が高まっています。

Turning workforce fraud into a continuously updated dataset

もう一つの要素はFraud Insightsで、組織全体の労働者に関する詐欺関連シグナルをリアルタイムで集約するダッシュボードです。

このシステムは、複数の応募で同じ社会保障番号が使用されたり、異常なデバイスの地理情報が検出されたり、応募者に紐付くクレジットカードが発行された場所を把握したりするパターンを浮き彫りにします。個々の応募者を孤立させて評価するのではなく、協調的または体系的な詐欺の可能性を示すパターンを明らかにします。

Yardstikは最近、Fraud InsightsとContinuous Monitoringを顧客向けの標準機能として提供し、別個のアドオンではなくなったと発表しました。同社によれば、プラットフォームを通じてスクリーニングされた労働者は自動的にモニタリングに登録され、雇用主が手動で繰り返しチェックを開始する必要が減少します。

継続的な従業員モニタリングは、重要なコンプライアンスとプライバシーの考慮事項も伴います。Yardstikは消費者報告機関（Consumer Reporting Agency）として運営しており、監視対象となる個人への透明性に関する要件を含む、フェアクレジット報告法（FCRA）に準拠したスクリーニングプロセスを提供すると述べています。

労働者モニタリングがますます自動化される中、これらの保護策は特に重要性を増すでしょう。特にAIが生成したリスクシグナルが雇用判断に影響を与える場合、その重要性はさらに高まります。

Building trust infrastructure for AI agents

Yardstikの技術戦略は、自社アプリケーションに留まらず拡張されています。

同社はAPIファーストのインフラを構築し、マーケットプレイス、採用プラットフォーム、HRテクノロジープロバイダーが自社製品内にスクリーニング、本人確認、詐欺防止、モニタリングを組み込めるようにしています。資金調達発表では、Greenhouse、Lever、Workable、Fountain、Bullhorn、Avionte、Paylocityといったシステムとの統合が挙げられています。

さらに最近、YardstikはModel Context Protocol (MCP)への対応を追加し、労働者検証と新興のエージェントAIエコシステムを結びつける興味深い接続を実現しました。

同社のAIエージェント向けMCP統合を通じて、開発者はAIシステムに対し、本人確認の開始や職務要件に基づくバックグラウンドチェックパッケージの発注、継続的なスクリーニングプロセスの設定といったYardstikのワークフローへのアクセスを提供できます。Yardstikは基盤となるチェックとコンプライアンスワークフローを実行し、結果をアプリケーションまたはエージェントに返します。

採用や労務管理においてAIエージェントが大きな役割を担うようになるにつれ、これはますます重要になる可能性があります。ソフトウェアエージェントが採用判断を行ったり支援したりする場合、これらのエージェントが身元、資格、変化するリスク情報を検証できるインフラは、エンタープライズAIスタックの別層となるでしょう。

What continuous workforce verification could mean for the future of work

YardstikはシリーズBを受け、急速な拡大期に入ります。同社は前年比149％の収益成長、過去3年間で98％の顧客維持率、そしてギグマーケットプレイス、ヘルスケア、スタッフ派遣、輸送、物流、チャイルドケアといった業界にわたる顧客基盤を報告しています。

成長数字以上に重要なのは、技術が示す広範なシフトです。従来のバックグラウンドスクリーニングは「採用すべきか」の単一判断点に基づいて構築されてきました。継続的モニタリングは、身元、資格、労働リスクが雇用期間中に変化し得る情報であるとみなすことで、このモデルを変革します。

AIはこの移行を双方向に加速させる可能性があります。生成的ツールは履歴書、資格、文書、音声、画像、さらにはスケールで全く新しいアイデンティティを作り出すことを容易にします。一方で機械学習は、身元、デバイス、資格、行動シグナルの組み合わせを人手では評価しにくい形で分析し、スクリーニングシステムを支援します。

時間が経つにつれ、労働者検証は定期的な管理プロセスから、常時稼働する企業インフラの層へと変わるでしょう。採用プラットフォーム、スタッフマーケットプレイス、HRシステムは、ワークフローに自動化された身元・資格チェックを組み込み、AIエージェントは人間管理者を待たずに検証イベントを開始または応答できるようになるかもしれません。

この進化は無視できない新たな課題も提起します。雇用主はどの程度の継続的モニタリングが適切か、どのシグナルが雇用判断に影響を与えるべきか、労働者が不正確な情報に異議を申し立てる方法、そして正当なリスク管理と過度な監視の境界線をどこに引くかを検討しなければなりません。

したがって、Yardstikの資金調達は、単一のバックグラウンドスクリーニングプラットフォームの拡大を超える意義を持ちます。AIが労働市場を再構築する中で、デジタルアイデンティティや資格が操作しやすくなるとき、組織はプライバシーや従業員の権利を損なうことなく、継続的に信頼を確立できるかという、より大きな問いが浮かび上がります。