採用時に学歴・性別などでバイアスがかかっていると回答した人は4割超え。しかし、7割以上が客観的な採用を希望

適切な適性検査とデータ分析でバイアスフリー採用が可能に

AI（機械学習）が採用候補者の入社後活躍・退職確率を予測する将来予測型ピープルアナリティクスサービス「アッテル（Attelu）」を展開する株式会社アッテル（本社：東京都渋谷区、代表取締役：塚本 鋭）は、この度、人事・採用担当者300人を対象にインターネット調査を行い、採用時のバイアス（偏り・偏見）に関する調査を行いました。その結果に関して、下記の通り発表いたします。

 

【調査結果】 ■トピックス① 46％が採用時にバイアスがかかっていると回答 学歴・性別が評価に影響していると回答した人が4割、容姿も2割 ■トピックス② 担当者の14％が採用時の評価と入社後の活躍状況が当たっていないと自覚 バイアスをなくし、客観的な内容に基づいた採用を希望する人が約7割

【調査概要】
調査対象：人事・採用担当者　300人
調査方法：インターネット調査
調査期間：2022年1月17日～1月19日


①46％が採用時に自社にバイアスがかかっていると回答
学歴・性別が評価に影響していると回答した人が4割、容姿も2割
人事・採用担当者に「自社には採用時にバイアスがかかっていると思うか」と聞いたところ、「はい」と答えた人は46％と、約半数の会社で採用時に何らかのバイアスがかかっていることが分かりました。また、学歴・性別・容姿といった項目別で「自社の採用時の評価に関して各項目がどの程度影響しているか」質問しました。まず、「学歴」に関しては、「かなり影響している」が5.7％、「やや影響している」が36.3％と計42％の人が「影響している」と回答しました。その理由を聞くと、「基礎能力はあると判断できるから」が50.8％、「活躍人材を採用したいから」が46.8％、「業務能力が高い可能性があるから」が45.2%と続きました。

「性別」に関しては、「かなり影響している」が9.3％、「やや影響している」が36.3％と、45％以上が「影響している」と回答しました。理由としては、「既存社員との性別バランスを考えて」が48.2％、「長く働いてほしいから」が45.3％、「性別での適性があると考えているから」が43.8%とそれぞれ半数弱の人が回答する結果となりました。

「顔・容姿」に関しても同様の質問を行ったところ、「かなり影響している」が3.7％、「やや影響している」が17.3％と、21％の人が「影響している」と回答しました。理由としては、「第一印象が良いから」が69.8％、「集客能力があるとみなすから」が44.4％、「見た目が良いと有利な職業だから」が36.5％と続きました。3つのどの項目に関しても、入社後の活躍人材を確保するためにある一定のバイアスをかけて採用を判断している担当者がいることが明らかになりました。

 ②担当者の14％が採用時の評価と入社後の活躍状況が当たっていないと自覚
バイアスをなくし、客観的な内容に基づいた採用を希望する人が約7割
「採用した人材の採用時の評価と入社後の活躍状況は合っていると思うか」と聞いたところ、「あまり当たってない」「ほとんど当たっていない」と回答した人は全体の14％で、見極めができていないと自覚している担当者が一定数いることが分かります。
「バイアスをなくし、客観的な内容に基づいた採用をしたいと思うか」という質問には、76.3％もの人が「はい」と回答しており、勘や経験に基づく採用から脱却する必要があると考えていることが明らかになりました。

 調査結果に関して
人事の領域では、いまだにほとんどの意思決定が「勘」や「経験」で行われており、採用の際には多くの勘違いやミスマッチが生まれていることが分かっています。その勘違いの一例として、「学歴が高い方が活躍しやすい」というものがありますが、今回の調査では、学歴を含む様々な先入観が採用の際に影響していることが明らかになりました。
それらは実際には関係なく、自社での活躍人材を分析し、データに基づいて採用をすることが活躍人材採用に繋がりミスマッチを防げることが分かっています。アッテルでは採用のミスマッチを防ぎ、より活躍人材が増えていくよう、人事領域の意思決定をサポートしていきます。
（株式会社アッテル　代表取締役　塚本 鋭）


本当の活躍人材は“感覚”では見抜けない！
適切な適性検査と正しいデータ分析で、「バイアスフリー」な採用が可能に
適切な適性検査を用いて正しくデータ分析することにより、様々なバイアスをかける必要なく、本当の活躍人材を採用することが可能です。

■大学や高校の偏差値では、入社後の活躍を見極められない
コメントでも述べたように、採用の際の勘違いとして、「学力が高いほど活躍する」というものがありますが、実は、大学や高校の偏差値と入社後の活躍は関係なく、偏差値が高くても仕事ができない人が一定数いることが分かっています。

■「適性検査」にありがちな「リーダーシップ」や「ストレス耐性」は入社後の活躍と関係ない
ローパフォーマーや退職者を出してしまう要因のひとつとして、適切な適性検査を使用していないことが挙げられます。例えば、適性検査でよく見かける「リーダーシップ」や「ストレス耐性」に関する質問は、入社後の活躍や定着と関係ないことが分かっています。このような優劣のある質問は、応募者がごまかせてしまう構造的欠陥があるだけでなく、そのようなスコアが高い人が退職しにくいとは限らないという問題点があります。

そこでアッテルでは、10万人の実データ×AIによる予測精度の高い適性検査を使用しています。項目によい／わるいといった優劣がないため、ごまかす必要がない内容になっています。また、適性結果の判定結果を分析しシミュレーションすることで、精度の高い採用基準を作ることができ、入社後の活躍人材を採用することができます。

■面接結果の6割は当たっていない
「感覚人事」の代表的な勘違いとして、面接で見極めができている・学力が高い方が活躍しやすい・活躍している人材と似ている人を採用するとよい・ストレス耐性が高い人は退職しにくい・エンゲージメントスコアが高ければ、退職率が低いなどが挙げられます。

今回の調査で、採用時の評価と採用後の活躍状況について約7割の人が「当たっている」と回答しましたが、一般的な面接では本当は6割以上が当たっていないことが明らかになっています。バイアスをかけた見方や“感覚”による採用ではなく、正しいデータ分析により企業と人のミスマッチを減らせると考えています。

 ■「アッテル」とは
「アッテル」は、AI（機械学習）が採用候補者の入社後活躍・早期退職を予測するピープルアナリティクスサービスです。採用から退職までのHRデータを一元管理・分析できる基盤と、HRに特化した機械学習（AI）の予測アルゴリズム（特許取得）を備えています。150種類以上の適性検査データに対応するほか、未来予測に最適化された独自の適性診断（アッテル診断）の提供もしています。
人材採用において、「勘」や「経験」だけに頼るのではなく、事実・データに基づき、実際の自社従業員と採用候補者を比較・分析することで、入社後活躍・早期退職を高い精度で予測することが可能です。2019年6月のβ版公開から2年半で、上場企業を中心に600社以上に利用されています。また、HRアワードやHR tech GPなど数多くの人事関連アワードを受賞するなど、評価をいただいています。
サービスサイト：https://attelu.jp/

■会社概要
会社名　：株式会社アッテル（Attelu,Inc.）
所在地　：東京都渋谷区恵比寿2-28-10
設立　　：2018年4月
代表者　：塚本 鋭
事業内容：「アッテル」の企画・開発・販売・運営・サポート
URL　　：https://attelu.jp/company/
出資元　：東大創業者の会応援ファンド（※）、有安 伸宏氏、小泉 文明氏（株式会社メルカリ）、高野 秀敏氏（株式会社キープレイヤーズ）、吉田 浩一郎氏（株式会社クラウドワークス）
※ファンド出資者：ユーグレナ 出雲氏、ホットリンク 内山氏、gooddaysホールディングス 小倉氏、ミクシィ 笠原氏、エルテス 菅原氏、LayerX 福島氏、マネックス 松本氏、スター・マイカ 水永氏、エアトリ 吉村氏