AIが求職者を支援する存在から評価する存在に変わるとき、何が起こるのだろうか？ HackerRankは、企業が開発者を評価・採用するために使うプラットフォームだが、面接を実施し、候補者の作業を観察し、回答そのものだけでなくそこに至る過程も評価するAIエージェント Chakraによって、その面接の未来がどのようなものになるかの一端を示している。
約6か月のベータ期間を経て、HackerRankは月曜日にChakraを顧客向けに一般提供する。同スタートアップによると、このAI面接官はテスト期間中にすでに500,000件以上の面接を実施しており、Snowflake、Snorkel、Capgeminiといった企業が試したほか、HackerRank自身も社内で製品をテストしたという。
AIは以前から job面接 で定番の存在であり、企業は音声エージェントなどの自動化ツールを使って候補者をふるい分け、採用プロセスを効率化してきた。一方、求職者もまた、時に雇用主に知られずに、面接を乗り切るための独自のAIツールをますます手に入れるようになっている。
Chakraを通じて、HackerRankはAIが面接の実施方法だけでなく、雇用主が測定できるものも変えられると賭けている。同スタートアップは、正しい答えに到達したかどうかを超えて、批判的思考や判断力といった捉えにくいシグナル、さらに「AI fluency（AIリテラシー）」――候補者がAI向けに問題をどう定式化し、その出力をどう判断し、解決策へとどう導くか――を評価することを目指している。
「これまでの評価の方式は、成果物を評価するものでした」と、HackerRankの共同創業者でCEOのVivek Ravisankarはインタビューで語った。「今や、AIのおかげで誰でも成果物を作り出せます」。雇用主にとっての問いは、それを生み出すに至った思考と判断を理解できるかどうかになると彼は言う。
実際のChakra面接は、従来のコーディングテストを受けるというよりも、実際の仕事をしているように見えるよう設計されている。候補者は現実世界のコードリポジトリに関わるタスクを受け取り、AIアシスタントを含むキャンバス上でそれに取り組む。候補者が作業を進めるにつれ、Chakraはその状況を文脈として利用し、なぜあるアプローチを別のアプローチより選んだのか、あるいは新たな制約が加わった場合にソリューションがどう変わるかといったフォローアップ質問を行うことができる。
RavisankarはTechCrunchに対し、Chakraが採用プロセスそのものの基本構造を変えていると語った。従来はリクルーターのスクリーニング、持ち帰り課題、エンジニアとのフォローアップ面接という3つの別々のラウンドで構成されていたものが、今では1回のChakra面接にまとめられているという。
面接中に候補者へAIへのアクセスを許すことは、不正を容易にするように思えるかもしれない。しかし、HackerRankは正反対の結果が見られたと述べている。Ravisankarによれば、不審な活動のフラグは、Chakra面接では同等の従来型HackerRank評価と比べて70%から80%低かったが、その割合は地理や職位などの要因によって変動したという。
候補者にAIへのアクセスを与えることで、面接中に外部ツールを密かに使って答えを得ようとするインセンティブが減ると、RavisankarはTechCrunchに語った。
2012年にTechCrunch Disruptで 2012年のTechCrunch Disruptで、HackerRankはコーディング課題を軸にビジネスを構築し、やがて企業が技術スキルに基づいて開発者を評価・採用できるよう支援するようになった。Y Combinator支援のこのスタートアップは現在、Amazon、Nvidia、Clay、Replitを含む3,000社以上の法人顧客を抱え、世界中で3,000万人以上の開発者コミュニティを有している。
Chakraは、HackerRankが長年築いてきた種類の技術評価事業への逆張りの賭けだ。同社の従来製品は主に、開発者がコーディング問題を正しく解けるかを試していた。それでもRavisankarは、AIの登場により、HackerRankの従来モデルがエンジニアリング能力を測るうえで有用性を失ったと考えている。
Ravisankarは社内でこの転換を、iPodからiPhoneへのAppleの移行に例えた。旧製品にはまだ価値があるが、新製品こそがスタートアップが市場の向かう先と信じるものであるからだ。「Chakraが主役になります」と彼は言う。「私たちが前進していく道筋となるでしょう」
しかし、候補者の評価にAIを深く関わらせることは、別の疑問、特に採用決定のどれほどをアルゴリズムに委ねるべきかという疑問を生む。RavisankarはTechCrunchに対し、Chakraは最終的な採用決定ではなく候補者のスコアリングを目的として設計されており、最終決定は人間が下すままだと語った。
AIは、雇用主が設定した基準を一貫して適用することで面接のより構造化された部分を担うことができ、人間の面接官は、実際にその候補者と働きたいかを判断したり、会社、チーム、役割についての質問に答えたりすることに、より多くの時間を費やせるという。
「適切にチューニングすれば、AIは人間よりもはるかにバイアスが少ない」とRavisankarは語り、AIシステムは候補者の経歴や学歴といった要因に左右されることなく、すべての候補者に対して同じ評価基準に従うよう指示できると主張した。
しかし、同じ基準を一貫して適用したからといって、AIシステムがバイアス（偏見）を免れるとは限らない。自動化された採用ツールは、その構築に使われたデータ、モデル、基準に由来するバイアスを引き継いだり増幅したりする可能性があり、規制当局は雇用判断におけるこうしたツールの使用を精査するようになっている。
採用におけるAIの使用は、すでに規制当局の精査の対象になりつつある。例えばニューヨーク市では、特定の自動化された雇用判断ツールを使用する雇用主に対し、独立したバイアス監査を受けさせ、使用前に候補者へ通知することを義務付けている。Ravisankarは、採用が規制の対象となる分野であることを認め、そのような要件への準拠は、HackerRankが構築してきた対応の一環であると述べた。