採用におけるアルゴリズム的モノカルチャー：少数のベンダーによるAI選別がもたらす体系的排除の実態

概要

同一ベンダーの採用アルゴリズムが普及した「モノカルチャー」環境では、特定の個人や人種が複数の企業で一貫して不採用となるリスクが大規模データによって実証された。

詳細内容

多くの企業が少数の特定ベンダーが開発した採用アルゴリズムを導入している現状（アルゴリズム的モノカルチャー）が、労働市場に与える影響を分析した研究である。300万人の応募者による400万件の応募データを解析した結果、アジア系（14.74%）や黒人（25.87%）の応募者が、米国の雇用差別基準で「悪影響あり」とされる判定を受けるポジションに応募している実態が明らかになった。さらに、10件のポジションに応募した人の4%が全件で不採用推奨を受けており、これは偶然では説明できない高い確率である。アルゴリズムが決定論的に同じ判断を繰り返すため、不当な低評価を受けた個人が市場全体から排除されるリスクがある。人間による審査に到達するためには、極めて広範な応募を行わなければならないという構造的な問題に警鐘を鳴らしている。

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