リーシ・ボンマサニ氏らの研究チームは2026年5月26日(現地時間)、多くの企業で採用選考に同一ベンダー製のアルゴリズムが使われる「アルゴリズムの単一文化」が、特定の人種グループや個人に対し、一貫して不採用という結果をもたらしている可能性が高いと発表した。arXiv cs.CYに掲載されたこの研究は、300万人の応募者による400万件の応募データを分析。人種間の明確な選考格差と、個人の応募結果における均質性を詳細に明らかにした。この結果は、採用プロセスにおけるアルゴリズムの公平性について重要な課題を提起する。
リーシ・ボンマサニ氏、サラ・H・バナ氏、キャスリーン・A・クリール氏、ダン・ジュラフスキー氏、パーシー・リャン氏の研究チームは、多くの雇用主が同一の少数のベンダーが構築したアルゴリズムで求職者を選考している現状に注目した。
彼らは、アルゴリズムの単一文化が、同じ個人や同じ人種グループのメンバーが繰り返し不採用に直面することにつながるという仮説を検証。同一ベンダーのアルゴリズムによって選考された300万人の応募者による400万件の応募に関する新たなデータセットを取得し、分析した結果をFAccT 2026で発表した。
分析の結果、応募者の選考結果には明確な人種間の格差が見られた。アジア系応募者と黒人系応募者による全応募のうち、それぞれ14.74%と25.87%が、米国の雇用差別基準に照らしてアジア系応募者および黒人系応募者に不利な影響を与える職種に対するものだった。
個人もまた、選考において均質な結果を受けていた。10の職種に応募した全応募者のうち4%が、全ての職種から不採用を推奨されており、これは偶然によるものとして予想される割合よりも高かった。この均質性をより深く理解するため、研究チームは採用アルゴリズムの決定論的な再現性を活用し、応募者が全ての職種に応募した場合に受けたであろう結果を生成した。
この研究は、応募者が人間による応募の検討を確実に得るためには、より広く応募する必要があることを示唆している。
参考: arXiv cs.CY — 2026年5月27日 02:59 (JST)
原文ハイライト"We find clear racial disparities in applicant outcomes."