Technology to the Future
「仕事を奪う」はずの人工知能がつくる、もうひとつの仕事の未来
「日本初のAIヘッドハンティングサービス」を謳う「scouty
（スカウティ）」。ソーシャルメディア等を含むインターネット上の情報を人工知能によって解析し、理想的な企業とのマッチングを提供するサービスだ。
そのマッチングは、ある日の生活の中で起こる。ネット上に公開している自分のメールアドレスに、企業からのスカウトメールが届くのだ。scoutyへの特別な登録等は一切不要だ。
あなたはそのメールを受け取った時、現在の仕事にそれなりに満足していて、転職する気もないかもしれない。さらに見知らぬ相手からのメールだ。
しかしメールを開いてみると、そこには今の就職先よりも良い待遇と、やってみたい仕事があった。
気になったあなたは採用担当者に連絡をとってみることにした。面会の約束をし、会ってみると、向こうも自分のことをとても良く知っている。自分が開発を担当したサービスや、スキルについて、非常に深く調べられている。
そしてあなたは転職を決意する。そこにはやってみたかった挑戦と、より良い仕事があった――。
こんな風景が、現実のものになる。
「仕事を奪うと言われている人工知能が、人間に仕事を薦めるとはいかがなものか？」と眉をひそめてしまうかもしれない。
しかし、あちこちの転職サイトに登録する必要もなければ、何度も面接に行って、悩ましい結果を受け取る必要もない。ある日気づいたら、自分の天職が見つかっている。そんな未来は、ある意味では人を幸せにするかもしれない。
SUMMARY サマリー
森 旭彦（もり あきひこ）氏
1982年京都生まれ。
2009年よりフリーランスのライターとして活動。主にサイエンス、アート、ビジネスに関連したもの、その交差点にある世界を捉え表現することに興味があり、インタビュー、ライティングを通して書籍、Web等で創作に携わる。
雑誌『WIRED』にてインタビュー記事を執筆する他、東京大学大学院理学系研究科・理学部で発行している冊子『リガクル』などで多数の研究者取材を行っている。
SPEAKER 話し手
株式会社scouty
島田 寛基 氏
2015年、京都大学で計算機科学の学士号を取得。大学時代にはグーグル（日本法人）でインターンシップを経験。2016年、イギリスのエディンバラ大学（The University of Edinburgh）大学院で修士号「MSc in Artificial Intelligence」を取得。2015年にはIncubate Fundにて、さまざまなスタートアップ企業でインターンシップを経験。2016年、日本初のAIヘッドハンティングサービスを運営する株式会社scoutyを起業。
人工知能が情報の海から履歴書を“生成”する
「ちょうど今、候補者情報の自動取得が行われているところです」とscoutyのCEO島田寛基氏はインタビュー中にラップトップに映るscoutyの処理画面を見せてくれた。
その画面には、無数の画像が上から下へと流れていた。にこやかに笑う男性、ぬいぐるみ、猫、似顔絵のアバター、美しい風景の中にたたずむ女性のセルフィー…それらは日頃よく目にする、ソーシャルメディアのプロフィール写真だった。
島田氏：フェイスブック、ツイッター、GitHub（ギットハブ）、ブログ…人々は、さまざまなソーシャルメディアを使い、ネット上に偏在しています。そしてひとりの人物が、複数のメディアに情報を発信し、多様なサービスを利用している。これらをインターネット上を絶えずクロールするscoutyのプログラムが、ひとりの人物として関連づけ、データベースとして構築していきます。これがscoutyがつくる転職候補者の「履歴書」です。
関連づけには様々な手法が用いられる。まず同じ名前やプロフィール写真が異なるソーシャルメディアで用いられている場合、同一人物のものだと関連づけられる。冒頭の描写は、まさにプログラムがその作業を行っていた場面だ。また、名前とプロフィール写真が異なる場合、たとえば「SNSログイン」を指標に用いるという。複数のメディアに対し、同一のSNSアカウント情報を利用してログインしている場合、それらは同一人物のものと考えられるからだ。
scoutyのデータベースには現在、約80万人分の“転職候補者”が蓄積されており、その数は日々増加しているという。
島田氏：ソーシャルメディア上の情報を人工知能によって解析することで、職歴、候補者の志向性、エンジニアであればプログラミングのスキル、現在の仕事の評価、転職の頻度、さらには退職時期の予測すらも行うことが可能です。
「HR系の人工知能エンジニア」など、職能について特定できることはもちろん、職歴からは大企業志向、スタートアップ志向といった志向性も分かる。また、エンジニアであればGitHubなどのウェブサービスで自らの仕事を公開している場合もある。そこに書かれたコードから、スキルを評価することも可能だ。最近ではオンラインでのイベント参加登録を行うことも多い。これらイベントへの参加履歴から、その人の興味関心領域を特定することも可能だ。
企業とのマッチングも全てが自動的に行われる。興味・志向性の一致、インターネット上の企業情報による会社の規模、平均年齢や社員の男女構成比から相性が判定され、さらに候補者の退職タイミングを予測することも可能だという。対象者の退職傾向（その人がいかに仕事を辞めやすい人かどうか）と、対象者が現在所属している会社の退職傾向（人の入れ替わりが激しい会社なのかどうか）を指標とし、機械学習によって退職が予測される。
これらの情報を用いて、企業の採用担当者から、適切なタイミングで最適な職種のオファーが受けられるというわけだ。
島田氏：これからは、より高度な予測も組み込んでいきたいと考えています。たとえばスタートアップ企業に過去3回連続で勤務している人がいたとします。スタートアップ志向の人ではありますよね？ しかし人間というのは非常に複雑です。必ずしも次もスタートアップ企業に転職するとは限らない。たとえば、「スタートアップの辛さが分かったから、次は大企業に転職する」ということもあるはずです。今はまだ知られていないけれど、「3社連続でスタートアップ企業に勤めた人は、4社目で大企業へ転職する」ということが“傾向”として見えてくるかもしれない。そうした顕在化していない転職者の傾向を分析し、アルゴリズムに組み込んでゆくことで、より高度な転職レコメンドができると考えています。
ツイート、タイムラインに流れてきた友人のポストへの「イイね」、それらはユーザーにとっては何気ない日常の暇つぶしだ。タイムラインが流れてゆけば忘れ去っていく。しかしそれらの中に、私たちの特徴は克明に記録されている。
情報の海の中から、人工知能が私たちの履歴書を生成する。そこには、私たちが転職時に企業へ提出する職務履歴書には書くことのない、自分の実像が綴られているのだ。企業の採用担当にとってはもっとも欲しい情報であり、転職者にとっても、企業とのより良いマッチングを実現する情報となる。
さらには転職候補者本人がscoutyの存在を知らなくても、知らず知らずのうちにマッチングされ、より良い人生を生きることができる。それがscoutyの目指していることなのだという。
