#採用選考

HackerRankが公開したATS（応募者管理システム）を、著者が自分の履歴書で試した。 同じ履歴書なのに、実行するたび点数が大きく揺れた。90点のこともあれば74点、88点、83点にもなる。 理由は、LLM（大規模言語モデル。文章を理解・生成するAI）が、項目によってはかなり不安定に評価するから。 技術スキルのような「チェックリスト化しやすい項目」は安定するが、Projects のような曖昧な項目はぶれる。 著者の主張はかなり強い。AIで履歴書をふるい分けるのは、品質を見分けるというより「運」をふるい分けているだけではないか、という話だ。 この記事、かなり刺さります。なぜなら、AI採用ツールって「公平で効率的」な顔をして入り込んでくるのに、実際にはかなり気まぐれだったりするからです。人間の採用も完璧ではない。でも、AIなら少なくともブレないはず、という期待がある。その期待を、著者は自分の履歴書であっさり裏切られたわけです。 著者の Dan Kinsky は、HackerRank がオープンソース化した ATS を試してみました。ATS は Applicant Tracking Sy