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利用者数2億人 世界最大の求人サイト、Indeedの日本人CEOが語る「採用進化論」

利用者数2億人 世界最大の求人サイト、Indeedの日本人CEOが語る「採用進化論」

2017年9月14日「働き方改革」を牽引していくための協創の場として「HR Intelligence Forum 2017」が開催されました。HRに様々な側面から関わるキーパーソンが集うKeynote Sessionsでは、世界最大の求人サイトIndeedのCEOである出木場久征氏が登壇「採用の進化論~Indeed的 採用活動の最適化とは?~」というテーマで、AIを用いた最新のHRテクノロジーを紹介しました。現在全世界で2億人の利用者を抱えるIndeedは、いかにして急成長を遂げたのか? その秘密を存分に語ります。

(提供:株式会社リクルートホールディングス)

シリーズ
HR Intelligence Forum 2017 > 採用の進化論~Indeed的 採用活動の最適化とは?~
2017年9月14日のログ
スピーカー
株式会社リクルートホールディングス 常務執行役員 グローバルオンラインHR SBU SBU長/Indeed, Inc. CEO 出木場久征 氏

世界最大の求人サイトの日本人CEO

出木場久征氏(以下、出木場) どうもこんにちは。出木場と申します。私からは、グローバル、テクノロジーという観点から、お話をさせていただければと思います。 IMG_3928 すみません、こんなちゃんとしたイベントだって事前に聞いていたら、もう少しちゃんとした格好をしたんですけれども(笑)、お許しいただければと思います。 はじめに自己紹介させていただきます。私は今、アメリカでIndeedのCEOをやっています。もともとの出身は鹿児島でして、まさかアメリカに行くことになるとは思ってもみなかったです。 もともとじゃらんnetやホットペッパーのネットなど、ずっとインターネットのテクノロジー系のビジネスをやってきていました。逆に言うと、リクルートにいたにも関わらず日本のHRや人事系のビジネスはやったことがないので、グローバルのテクノロジーの話しかできません。 2012年にテキサスに嫁と子どもを連れて移住をしまして、今6年目になっています。最初に、Indeed、……Indeedってみなさんご存知ですか? ご紹介させていただきます。サイトとしては非常に簡単なアイデアからスタートしたビジネスです。 いわゆる転職サイトと言われるサイトはたくさんありますが、このサイトにはこの求人があるけど、このサイトにはない、という状況です。ユーザーからすると、この転職サイトを見に行って、あの転職サイトを見に行ってということをする必要があります。 さらに、最近は企業がどんどんホームページを持って、企業のホームページでリクルーティングし、人材採用情報を持ち始めています。 そうすると、「本当は1,000求人あるんだけど、お金を払って載せるのは100だけ出しとくか」となります。しかしユーザーからすると、1,000ある中の100だけ見て決めなきゃいけない、となってしまいますので、ユーザーはいろいろなサイトを見に行かなきゃいけない。ということを解消しようというアイデアからできました。なので、いろいろなサイトから求人の情報だけ集めてきて見せる、というサイトです。

世界中で利用されるIndeed

サイト自体は本当にシンプルで、キーワードと勤務地を入れて検索という、ボタンが1個しかないサイトです。このシンプルなサイトが、世界中でユーザーをどんどん増やしていて、今は毎月約2億人が使う、求人系のサイトとしては世界最大のサイトとなっています。 また、日本でも、ありがたいことにどんどんユーザーがIndeedを愛してくださるようになっていまして、今では月に約1,100万人が使うようになっています。 これはアメリカや日本に限った話ではなくて、南アフリカ、インド、アフリカの国々、ブラジルなど、多くの国々で1番、もしくは2番と、多くの人から使われるサイトになっています。 これはデスクトップだけの数字ではありません。もちろんモバイルでも、一番ダウンロードされているアプリで、ほぼ20ヶ国以上で、「Business」の「無料アプリ」カテゴリで1位になっています。 検索だけでなくユーザーが履歴書を登録することができ、2016年で9,000万人以上が履歴書を登録している状況です。もうすぐに1億人になります。 また、履歴書だけではありません。先ほど大久保さんの話にもありましたが、ユーザーが「この職場って、本当はどんな職場だろう?」という時に口コミを見ます。これは世界では、とくにアメリカでは、ほぼすべてのユーザーがやるようなことです。我々は職場の口コミサイトとしても世界1位でして、1,500万件以上の職場の口コミが集まっています。 有料掲載顧客数。我々のサイトは無料で使うことができます。なので、無料で我々のサイトに仕事を投稿している方も数多くいらっしゃいますが、お金を使って自分たちクリック数を上げることができますので、去年は40万社以上がIndeedに有料で掲載いただいています。 Indeedは、私が2012年にジョインした時は、200人、300人の会社でしたが、今は5,000人の会社になっていまして、たった5年間で200人が5,000人になる。この採用にはIndeedしか使っていません。 今は世界中で26オフィスですかね。約10ヶ国にオフィスがありますが、もともとはゼロだったものが5年間ぐらいでこのような状況になれたのは、本当にIndeedを使っているからです。 これはSilkroadという会社さんの15万人分のサンプルデータによると、アメリカでは65パーセントがIndeed経由で採用されていまして、非常に多くの方々から使っていただいています。 では、どうしてIndeedがユーザーに支持されているのか、という話です。さっきもお話しましたように、サイトを見ていただいたら、「なにも変わらんじゃないか」「他の転職サイトと何が違うの?」と思われるかもしれませんが、簡単に言うと、IndeedはAI、人工知能をフル活用した会社だ、と考えていただければと思います。

機械学習とは何か?

これはこの後ご説明しますが、そもそも人工知能、機械学習のことをよく理解しているという方(手を挙げてください)。 (会場挙手) 出木場 少し簡単に、ご説明させていただきたいと思います。人工知能と言われてだいたいみなさんが思い浮かべるのは……、なんというかロボットが来て、突然しゃべりだすみたいな。 ですが実際のところ、世界の最先端のテクノロジーといっても、大きく使われているのは機械学習と言われているものです。いわゆる人工知能という広い意味での「ロボットを人間みたいにしていこう」という考え方の一部分を、機械学習と言っていますが、今は機械学習レベルの人工知能がメインです。 そして今は、ディープラーニングという、機械学習に人間の脳を模した多重構造を使ったものも出てきています。ですが、Indeedとして一番使っているのはマシンラーニング、機械学習と言われるものでして、これが今のAIのメインだと考えていただければと思います。今日は、このマシンラーニングの部分をさらにお話をしたいと思います。 「マシンラーニングとは?」「機械学習とは?」と言われて、私がよく説明する例に使うのは将棋です。私は娘が2人いますが、将棋をぜんぜん知らない人間に将棋を教える時に、「桂馬はここかここに動けるよ。こことここには動けないよ」「銀はこことここに動けるけど、ここには動けないよ」みたいに、1つずつ私の娘に言って教えていく。 これがいわゆる昔の人工知能のプログラミングの仕方です。プログラミングをいっぱい、いっぱいしていくと賢くなっていく、という考え方です。ですが今のマシンラーニングと言われるものの仕組みは、プログラミングで教えていくものではなくなっています。 なぜかというと、CPUやハードディスクがどんどん大きくなって機械の処理量が上がったので、先ほどの例で言うと、「動かし方を教えるのは後にするけど、まあ、ちょっとやってみよう」と、「やりながら教えてやるから。それで100回も200回もやっとけば、だんだん覚えるから」。簡単に言うとそういうことです。 実際にはどんなことが行われているかというと、過去のプロの棋士たちの何百万という譜面を機械に見せる、ということをやるんです。そうすると機械が「桂馬はこことここにしか動かないんだな」と覚えていく。つまり、今の機械学習のやり方は、より人間が子どもに教えるのに近くなっていると言われています。

機械学習の学び方

こう言ってもまだわかりにくいとは思います。そこで今日はわかりやすい動画を持ってきました。日立製作所さんから許可をいただいてお持ちした動画です。これは何かというと、人工知能のロボットがブランコをこぐのを覚えていく、というシーンを撮影したものです。 01 単純に言うと、娘たちを公園に連れて行ってブランコをやらせるのに、「パパ、後ろから押してよ」と押してやっても乗れるようにはならないわけです。 「前に行ったらちょっと後ろに体重かけて、後ろに行ったらちょっと前に体重かけるんだよ」って言って、20分、30分やっていくと、そのうち飽きて「いいや、もう」となってしまいます。ですが3ヶ月、4ヶ月と続けると、だんだんブランコをこげるようになってくる。 この例とロボットの違いは、ロボットは24時間やり続けることが可能なところです。なんとなく前にちょっと動かす。「あ、なるほど。ここだったら動くんだな」というのを、機械がどんどん覚えていく。 というわけで、今の人工知能、機械学習と言われるものの最高レベルは、だいたい3歳児ぐらいがとにかく1個のことだけをやり続ける、そんなレベルという感じです。そんなことを言ったら、やっている方々に怒られるかもしれないですけど、ほとんどはこのレベルだと思います。 よく言われることで、例えば、猫が犬なのか猫なのか、絵を見てパッと認識できる。これは、人間だとだいたい7枚か8枚の画像を見れば覚えると言われています。しかしディープラーニングの場合は本当に機械的に並べて、130万個見たら覚えるという、まだそういうレベルの違いがある、ということを言っておきます。ただ、基本的な機械学習の考え方としてはこのようなかたちです。

Indeedは機械学習をどう使っているか?

「わかった、機械学習はそういうことなんだ」「それがどう人事やHR、Indeedに関係あるんだ?」と思われていると思いますので、ちょっとここをお話します。 私が担当していたホットペッパーのサイト画面ですが、これをよくありがちなサイトだと思ってください。だいたい「地図から選ぶ」とか、「沿線から選ぶ」とか、「駅から選ぶ」といったことが書いてあって、それを押すと、「バイトから選ぶ」とか、「正社員から選ぶ」となっています。 そうすると、だいたいサイトを作る時に、この錦糸町あたりに住んでいる何人かに聞いて、「亀戸は船橋駅より錦糸町の中のボックスに入れといたほうがいいんじゃないの?」みたいなかたちでデザインにするわけです。さっきの話で言うと、将棋を教えるのに「桂馬はこう動けるよ」みたいなことをやっている、という感じです。 では、Indeedはどうやっているのか? Indeedは完全にマシンラーニングだけですので、例を用いてご説明します。今日お持ちしている例は、営業職をコネチカット州のスタンフォードという街で検索をする、という例です。 これを検索するとどうなるかと申しますと、ちょうどスタンフォードは我々の東海岸のヘッドクォーターがある所なんですが、(地図を指しながら)ここがニューヨークですので、スタンフォードはイメージ的に言うと、東京から北に1時間ぐらい行った埼玉の街みたいな、ベッドタウンという感じです。 このスタンフォードでセールスを検索しました。そうするとだいたい最初は、25マイルぐらいの円で検索結果を出そう、とやりました。そしてスタンフォード、フェアフィールド、メルビルなど、ちょうど同じ20マイルぐらいの距離の仕事が、どれくらいクリックされたかを見てみます。 03 すると、もちろんスタンフォードが一番クリックされている。そして、同じ20マイルぐらいでもフェアフィールドが3.6パーセント押されているけど、メルビルはあまり押されない。同じ20マイルなのになんでだろうと考えたら、そりゃそうですよね。メルビルに行こうと思ったら、1回ニューヨークに出て、それから行かなきゃいけません。フェリーはありませんから。 でも、これをさっき言ったように一つひとつ、「うーん、ニューヨークだと、こうだよな」と人がデザインしていくのは無理ですよね。世界何十ヶ国の、セールスだけじゃない、バイトやエンジニアという職種だったらまったく変わってくるわけですから。 この青い点が、「セールス、コネチカット」検索でよくクリックされた場所です。そうすると何がわかるかというと、これおもしろいです。20マイルから離れた所に、青い点がありますよね。これは、グランドセントラルという駅がありまして、ちょうど高速鉄道が走っています。なので25マイル超えているにもかかわらず、ここで仕事を探している人がいるわけです。 04 これも、さっき言ったように全部の地図集めてきて、路線図を集めてきてやるのは無理ですから。ただ、これに対して、今度は検索結果に出したけど押されなかったものを並べると、こうなります。 05 そうすると、逆に電車もまっすぐ通っていない、道もまっすぐの道がない場所は、近くてもクリックされないことがわかります。 これ並べると「なるほどね」と。 06 「このエリアでセールスを探す人たちは、こういう傾向があるんだな」というのが学べるわけです。 そうすると、これがパリであろうと、インドであろうと、アフリカであろうと、どんなエリアであろうと機械が毎日学習している。24時間学習し続けていますので、今のIndeedはまさに一人ひとりに対して、パーソナルコンシェルジュみたいな感じです。 例えば、Indeedは検索結果が一人ひとり違います。それぐらいパーソナライズが進んでいるんです。でも、そんなことができるのは、まさに機械学習を進めているからなんですね。

人工知能で「人がやるべき仕事」は変わっていく

では、こんな人工知能、機械学習が、人事、HRの世界をどう変えていくのか、というところです。よくある話としては、車が全部自動運転になる。そうすると、バスの運転手やタクシーの運転手は、みんな仕事がなくなる。こういう話がよく出ると思います。 ちょっと歴史を紐解きますと、昔はこんな仕事がありました。これはおもしろいですね、Human alarm clockという仕事です。これは、アメリカで本当にあった仕事らしいんですが、朝になったら窓をコンコンって叩くという仕事です。 (会場笑) 出木場 これは当然なくなっていますよね(笑)。Bowling alley pinsetter(ボーリングのピン立て係)とかもあるんですが、これは大昔の話です。 他にはSwichboard operator、電話の交換手ですよね。あと、これも最近まであったと思いますけど、Photo processor(写真技能士)。……まあ、まだありますよね。でも、ほとんどはデジタルの写真になってしまいましたので、なくなってしまった、と。 そしてこれからなくなる可能性があるのではないかと言われる仕事は、ホワイトカラーに移ってきています。よく言われるのは、ハイスキルと言われていた仕事、いわゆるサムライ業といわれる仕事も含まれている。これは実は機械化しやすいです。 なぜかというと、ルールが決まっていて機械に覚えさせやすいので、人間にとっては難しいと分類されますが、機械にとっては簡単だ、と。こういう仕事が比較的早めになくなると言われています。 僕個人の意見を言わせてもらうと、「アフリカで水樽を頭に乗せて、2時間毎日水を汲みに行くんだ」という話を聞くと、「早く水道作れ」と絶対思うはずです。そんな非人道的な仕事がある。 では、コールセンターで1日300本の電話を受ける。これは非人道的か、人道的か。これは、なかなか線の引き方が難しくなっていくと思います。なので、おそらく50年後、100年後に見た時に、こういう仕事を人間がやるべきだというのは、どんどん変わっていくと思います。

日本の人材市場の特殊性

ある研究では、今ある45パーセントの仕事は機械に置き換わっていくと言われています。私自身は「逆の面もものすごくあるだろうな」と思って、Indeedのデータを見ています。 例えば……その前に、「1個だけ日本に特別なものがあるな」と、「その変化がまず日本に来るはずだ」と思っています。これ、何かというと、ほとんどの国の検索は、その国以外からたくさん検索されているんです。 アメリカも、何十パーセントはアメリカ以外から検索されています。イギリスなんかもそうですが、他の国の人がその国の仕事を見つけて、その国に移住するのは、何パーセントかあります。でも、日本だけはほぼゼロなんです。 これは何を言っているかというと、例えばコールセンターなんていうのは、アメリカにはもうないんですよね。メキシコに行って、インドに行って、今はホンジュラスに行っていますが、とにかくコストを下げられる国に移っていってる。 おそらく人工知能ができる前に、非常に高性能な翻訳機ができると思います。そのインパクトのほうが、日本にとってはよほど大きいのではないかと思っていまして。グローバルのデータから見ると、日本は明らかに違うので、日本語が話せる人の所にしかアウトソースできません。という前提が変わるインパクトが、おそらくAIのインパクトより早めに来るんじゃないか、と思います。 そして、今後どうなっていくのかというと、これはIndeedの検索数のデータです。なくなっていく仕事はたくさんありますが、逆に増えていく仕事も、たくさんあるということだと思います。 データサイエンティストなんて、以前は想像もしなかった仕事ですが、2014年から17年で見ても、検索数が3倍以上に上がっています。またユーチューバー。うちの娘に「将来何になりたい?」と聞いたら、「ユーチューバー」と言うのでちょっと私も頭を抱えましたけど。 (会場笑) 出木場 昔で言ったら「おまえ何になりたい?」「テレビタレント」とか、「お笑い芸人」とか、そういうことなのかもしれませんが。これも、2014年から17年で3倍近くに増えています。 今後5年、10年と見ていくと、たぶんどんどん変わっていきます。ただ、1つだけ違うのが、さっきも言ったように、人間目覚まし時計みたいなものと違うのは、唯一、変化の速度が非常に早いことだと思うんです。 なので、やっぱり人材の流動性をどう高めていけるのか。これはとくに日本みたいな国はチャレンジになってくると、外から見ています。

「いつか来る未来」はすぐには来ない

では、この来たるAI時代に向けてどう備えていくのか、ということです。これはアメリカにある3つの自動車会社の時価総額のデータです。このTeslaという会社は、日本ではそんなに聞き覚えないのかもしれません。この会社は「電気自動車でAIを作るんだ!」みたいなことをやっている、イーロン・マスクという社長が率いる会社です。 この会社はどちらかというと、電気自動車というよりも、自動運転を市販化している会社に一番近いという点が高く評価されていて、実は現在の時価総額はGM、FordよりもTeslaのほうが高くなっています。 私もアメリカでTeslaのModel Xに乗せてもらいましたが、家からディーラーまでまったく手に触れない、ハンドルに触れなくて着くことができる。そんな車が実際に走っている、ということなんです。 では、果たして何万台売れているのかというと、去年の販売台数は8万台です。GM、Fordに比べたらあまりに小さい。「今年は24万台売る」と言っていますが、その24万台を作るための工場を作るのに2年かかるんです。 つまり、何を言っているかというと、我々はどうしても、「こういう変化が起こるぞ」となると、「そっちだ!」という話になりがちですが、いろいろ考えなきゃいけない。どういう時間軸で変化していくのか、ということです。 たぶん全部の自動車が自動運転カーになります。でも、どういう時間軸かというと、相当時間がかかる。なぜか? 今、メーカーが「自動運転カーを発売する」と言っても、まずその工場を作らなければいけないし、販売網も変えなければいけません。また新車の乗り換えサイクルに乗らなきゃいけない。そんなに簡単にはいかないと思いますね。 これ、ちょっとおもしろいデータを持ってきたんですが、恋愛結婚とお見合い結婚が日本でどう変わってきたか、というグラフですね。 07 「最近は恋愛結婚だろ」みたいなことを言われ始めたのがいつなのかはわかりませんが、実は相当長い時間かけて、恋愛結婚が増えてきているのがわかると思います。なので、私たちが想像しているよりも時間がかかる、ということが多い。 私もじゃらんnetをやっていましたが、2003年や2004年頃は、「どうしてネットで予約しないんだろうか? ネットのほうが便利なのに」と思っていました。 その時にアンケート調査をやったら、「どうしてネットでやらないんですか?」「いやいや、電話のほうが楽だから」と。そこでもう1つ質問します。「なんで電話のほうが楽なんですか? ネットで予約するのは何が大変なんですか?」と。すると「ネットで予約はやったことはないんだけど、なんか電話のほうが楽そう」。結局、やったことがないものと比べて「こっちのほうがいい」と言っているんです。 これはよくあるケースでして、「新しくこうやって自動化するんだ」と言っていても、やったことがないと、なかなかそっちに移っていきません。

AI時代に備えて「今」できること

では、今日から準備できることは何なのか? さっきも言ったとおり、第4次産業革命と言われていますが、AI、機械学習。これは圧倒的にパワフルですので、これがみなさんの世の中を大きく変えていくのは、ほぼ間違いありません。 その大きく変えていくことが、意外と時間軸が長くかかる中、今日から何を始めればいいのか? 機械学習には、弱点というわけではないですが、必ずこれがないとダメだというものがあります。それは「先生」です。学習しなきゃいけないので。教師型機械学習と言われることも多いですが、先生がいないといけません。先生とは何かというと、データのことです。 データが大量にあるからこそ、プログラミングをしなくても、機械学習することができる。つまり、みなさんがみなさんの会社の生産性を向上させていこうと思ったら、みなさんの会社のデータがなければAIの導入もクソもない、ということなんですね。 みなさんはかならずデータを持っています。ほぼすべての企業さんが、自社ホームページをお持ちですよね。そして、ほぼすべての企業さんが、自社ホームページで採用情報とか出されていらっしゃると思います。では、その採用情報のデータを、どれくらい活用されていますか、ということなんです。 例えば、Indeedで掲載を出すとこんなデータが取れます。どれくらい見られているか、需要と供給がわかります。つまり、みなさま方がお持ちのオープンのポジション、求人が10件あったとしたら、全部同じ需要と供給ではないわけです。 2ヶ月経って、「なかなか採れないな。うーん、やっぱりこういう人はなかなかいないのかな」と気付くのか、それとも実際にデータを見て「やっぱりこういう仕事は、需要と供給が合ってないのかな」「それってなんでだろう?」となるか。 例えば、「出している給与が低いのかな」とか、もしくは、「競合がもっといい条件で出しているのかな」とか。こういうことをちゃんと知るためには、まずは自分のオープンのポジションがどういうデータになっているのかを見なければいけません。

データがあれば採用活動を最適化できる

これはいい事例なのでお持ちしたんですが、これはアメリカのサンノゼという、カリフォルニアの南のほうのあたたかい所にある街の例です。サンノゼというのはあたたかい街なので、病院も老人ホームというか、ケアハウスみたいなところが多いんです。そうすると普通の病院と違って、医師よりも看護師をたくさん必要とする病院が多いんですね。 先ほども言いましたように需要と供給ですので、Indeedの課金の仕方というのは、ダイナミックプライシングという方式で、需要と供給に応じて「クリックされた分だけお客さまに課金しますよ」という仕組みになっています。なので、「1クリックに対していくらかけますよ」という、オークション形式ですね。 そうすると、これまでであればリクルーティングの会社にお願いしたら、採用報酬は給与の何パーセントとなるので「当然、医師を採用するのにコストがかかるのは当たり前だ」と思われるかもしれませんが、サンノゼでは看護師のほうが圧倒的に需要が高くて、サプライが足りていません。一方の医師は十分なんですよ。 そうすると、看護師を採用するほうがよほどお金がかかる、ということになります。こういうことがデータでわかってくるということが、次の世代に備えていくうえで、ファーストステップになっていくと思います。 これはどうなっているかというと、例えば、新卒営業職、札幌のこのエリアだと1日3,000円、みたいな予算のかけ方をしている、と。そしてその予算の費消の状況や応募者数を見ながら、「では、1日いくらに変えよう」など、そういうことが設定できるようになっています。 ですのでIndeedでは、すごく需要と供給で採用しやすい仕事の場合、例えば1日で採用できちゃったら、2日目から出さなくていい。お金もかからない。そんなことができます。 なので、まずご自分でお持ちのホームページのデータがどうなっているか、というのは見ていただいたほうがいいんじゃないかな、と思います。 この先、AIやマシンラーニングによって、HRは本当に変わっていくと思いますけれども、テクノロジーによる変化をチャンスに変えていけるように、今日から準備をしていただければと思います。ありがとうございました。 (会場拍手)

  
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