履歴書のスクリーニングを自動化してより良い雇用を実現する方法

履歴書のスクリーニングを自動化することは、ソフトウェアに応募書類を読み取り、スコアを付け、ランク付けさせ、最も優れた候補者を最初に表面化させることを意味します。うまくいけば、500の応募書類が数分でランキングされたショートリストになります。
しかし、うまくいかないと、必要な人を静かに却下してしまいます。その違いは決してツールではなく、ツールに何を探すように指示するかです。
履歴書のスクリーニングを自動化する実際の効果
自動化されたスクリーニングは、各応募書類を構造化データに解析します。それは、設定した基準に対してそのデータを一致させ、各候補者にスコアを付け、最も強力な候補者を最初に表面化させます。
良いバージョンは、人間がレビューできるようにフィールド全体をランク付けします。粗末なバージョンは、キーワードを外した誰でも却下する:同じカテゴリで反対の結果です。彼らの間の違いは、ツールが意味を読み取るか、単にテキストを一致させるかです。
スクリーニングを自動化する二つの方法
設定を選ぶことは、ソフトウェアのブランドを選ぶよりも重要です。二つの方法があります。
人間支援のスクリーニング
ツールはすべての応募者をランク付けし、リクルーターは各自をクリック一つで進めたり却下したりします。完全なコントロールを維持し、大部分の手動読みを削減します。基準がまだ粗い場合の安全な出発点です。
完全自動化のスクリーニング
ツールは、基準をすべての応募者に適用し、資格を満たすものを進めます。最初のパスにはリクルーターがいません。大量の場合は速く進行します。また、基準が正確であることを要求します。というのも、誰も運用中にそれを確認しないからです。
自動化による利点
上昇は三つの場所で現れます。
- スピード。 ツールは数分で数百の応募書類をランク付けするため、役職のスクリーニングはフルワークウィークを費やすことはなくなります。
- 応答時間。 数時間内に返信し、日数ではなく、強力な候補者が他のオファーを受ける前に冷却することが少なくなります。
- 一貫性。 同じ基準が最初の応募者と500番目の応募者に適用され、ツールは名前や学校を無視し、スクリーニングはスキルに依存します。
リスク:良い人を却下するフィルター
The cost of blunt filters
What Employers Admit Their Filters Do
88%
of employers say their own automated tools filter out qualified candidates who do not match the exact criteria in the job description.
Source: Harvard Business School and Accenture, Hidden Workers: Untapped Talent.
ほとんどの自動化されたスクリーニングは、キーワードマッチに依存しています。正確な職務名、特定のツール、学位を探します。そのフレーズを逃すと、仕事ができる場合でも、却下されます。
Harvard Business School Hidden Workers reportによると、88%の雇用者が自動化されたツールが適格な人材をフィルターアウトすると述べています。ツールは正確なジョブディスクリプションの言い回しと一致しないために彼らを切り捨てます。このフィルターは、企業が雇いたいと考える人々を却下しています。
良い人を却下せずにスクリーニングを自動化する方法
The blind spot
What a Keyword Filter Cannot See
The right column is qualified people, cut for how the resume was worded.
Caught by keywords
Cut, but qualified
解決策は、履歴書の言い回しではなく、仕事が必要とするものに基づいてスクリーニングすることです。四つの動きでそれを達成できます。
基準をキーワードではなくスキルとして書く
候補者ができるべきことをリストし、正確に入力すべき単語を指定しないでください。「配達ルートを単独で運転できる」とは「ルートマネージャーの職名を持っている必要があります」よりも優れています。最初の条件は、その職名を持たない倉庫リードを捕まえます。基準は、採用スコアカードのように、キーワードリストではなく、重み付けされたシグナルで構築してください。
スコアとランクを設定し、自動却下は行わない
自動化を全体のフィールドをランク付けするために設定し、下位をバイニングするために設定しないでください。ランク付けは強者を表面化させ、残りをスキャンすることを依然として可能にします。厳しいカットオフは、ツールが描いたラインの下にいるすべてを捨て、ツールは誤った判断を下した人を見逃します。
履歴書が隠すものについての会話を追加する
履歴書では、誰かが利用可能であるか、動機があるか、敏捷かを教えることはできません。短いスクリーニングの会話がそれを可能にします。履歴書だけのスクリーニングでは最大の漏れが発生し、最も強力な修正が必要です。
Zyvernoのようなフロントラインの採用プラットフォームは、すべての応募者を基準に対して声またはチャットでスクリーニングします。履歴書が見逃したシグナルが、誰もカットされる前にキャプチャされます。
50件でパイロットを実施し、却下された人を監査する
50件の履歴書で実行し、却下されたものを自分で確認します。良い人が却下された場合、基準が狭すぎます。
間違いをスケールする前に修正してください。
カットラインには人間を維持する
The cut line
Let AI Rank. You Draw the Line.
The tool orders the field. Where the cut falls is your call.
AI ranks every applicant. You choose where the line falls, and you can still look below it. That is the difference between ranking and auto-rejecting.
自動化がソートすることは許可されています。却下することは許可されていません。その単一のルールが、時間を節約するものと負債を分けます。
ツールにランクを付けさせてから、あなたがカットポイントを決定します。88%という数字は、機械がラインを引いたときに起こることです。ランク付けされたリストは、人が決定するまで、すべての候補者を見えるままに保ちます。
簡潔なバージョン
履歴書のスクリーニングを自動化することはリスクではありません。悪い「適格」の定義を自動化することがリスクです。
基準をスキルとして書きます。ツールに却下させずにランク付けさせます。ページが表示できないことについて会話を追加し、カットラインは人間で維持します。それにより才能を埋もれさせずにスピードを得ることができます。
よくある質問
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