私たちが話をしてみると、創業者たちはすべて同じ絵をホワイトボードに描く。アプリケーション、スクリーニング、インタビュー、オファー。四つのボックス、各ボックス間に矢印。ホワイトボードは、人々が仕事について考えることを正直に示す。しかし、仕事が実際にどのように壊れるかは示さない。10件中9件のスタートアップの採用ファネルでは、ボトルネックはスクリーニングであり、それは他のステージと比べて遜色ない。
このエッセイは、スクリーニングが唯一のステージであり、標準的なアプリケーショントラッキングシステムがスクリーニング以外のすべてを最適化する理由、そして5人チームがシリーズC企業の採用担当者と比較して優れた採用ファネルを実行するために何を変更する必要があるかについて説明する。
採用ファネルは4つの等しいボックスではない
採用ファネルはホワイトボード上では対称に見える。しかし、実践では対称ではない。ほぼすべての下流メトリックを決定するステージはスクリーニングである。スクリーニングを通過した人々がインタビューする人々である。インタビューする人々がオファーする人々である。オファーする人々が参加する人々である。如果スクリーニングが悪い場合、採用されない候補者に対して高価なインタビューループを実行することになる。SHRM 2025採用ベンチマーク報告書によると、平均的なUS 時間あたりの採用期間は約44日であり、その大部分はスクリーニングとショートリストのウィンドウであり、オファーまたはオンボーディングのウィンドウではない。スタートアップが採用速度を向上させるために最も効果的なことは、スケジューラーを高速化したり、キャリアページをより魅力的にしたりするのではなく、スクリーニングレイヤーを修正することである。
大多数のチームがこの点を見逃す理由は、スクリーニングが面白くないと感じられるためである。カレンダーツールやオファーレターの自動化は製品のように感じられる。スクリーニングは読み物のように感じられる。したがって、ツールはデモが容易な部分に焦点を当て、結果を決定する部分は部屋で最も低い立場の人物が手動で行うことになる。
なぜ大多数のATS が間違ったレイヤーを最適化するのか
大多数アプライアントトラッキングシステムは、2008年から2016年の間にエンタープライズHRチームのために構築されました。そのチームの問題は、スクリーニングの品質ではなかった。ワークフローの可視性だった。20人のリクルーターを持つ5,000人の会社には、監査ログ、構造化されたステージ、EEOレポート、およびすべてのアプライアントの単一の真実源が必要です。したがって、レガシーシステムATSはそれらのものを最適化し、スクリーニングは上にボルトされたブール式キーワードフィルタで処理されました。そのフィルタは、ほぼすべてのスタートアップ採用ファネルが実際に漏れるレイヤーです。
Greenhouse、Lever、Workable、Ashbyは、それらが設計されたものに対して優れた製品です。パイプラインマネージャーです。価格はそれを反映しています。Workableは、20人未満のチームの場合、月額149ドルから始まり、ヘッドカウントではなく、採用カウントに応じてスケーリングします。Greenhouseは、PriceLevelの購入者報告データによると、約50〜150ドル/月/シートに加えて、4桁の実装費用がかかります。ワークフローの製品であり、その差別化はスクリーニングの品質ではありません。さらに、その価格の上に、まだ自分ですべての履歴書を読む必要があります。
ハーバードビジネススクールの将来の仕事の管理に関するプロジェクトには、このようなものを生成する名前があります。隠れた労働者です。ジョセフフラーの2021年の研究によると、2700万人のアメリカ人が、仕事ができるかどうかとは無関係な理由で自動化されたキーワードスクリーニングによってフィルタリングされます。那が、間違ったレイヤーを最適化することのコストです。
アマゾンでのランキングシステムについて学んだこと
CurriculoATSの前に、私たちの創設者Devは、アマゾンで検索とレコメンデーションに数年間取り組みました。 thoseシステムからの教訓は、ほぼ直接的に採用に適用されます。入力が汚く、ユーザーが忙しい場合、重要なのはランキング関数だけです。上位10件の結果が良ければ、ユーザーは幸せで、コンバージョンは高いです。上位10件が間違っている場合、UIの磨きが経験を救うことはありません。小売電子商取引で最もクリーンのファセットフィルタを持っていても、ランカーが悪いと失敗します。
採用において重要なのは、適切な候補者がトップ10に入っているかどうかという一点である。メールテンプレート、Slack統合、オファーレターのPDFなど、他の機能はすべてこの決定の下流にある。キーワードベースのランカーの場合、トップ10は、履歴書を最も戦略的に書いた人になる。成果（収益、チーム、出荷システム、解決した問題）を読み取るランカーの場合、トップ10は、最も関連する仕事をした人になる。
これが、Curriculo ATSをマルチシグナル評価を中心に構築した理由である。この評価は、0〜100の合計スコアと、候補者ごとに理由を説明した文章を生成する。文章は、創業者が気にかける部分である。ランカーを盲目的に信頼することなく、ランカーを信頼できるようにする。スコアリングの仕組みについては、Impact Scoringページで詳細を確認することができる。
創業者がファネルで追跡すべきメトリクス
多くのスタートアップの創業者は、採用までの時間を追跡してそこで止めてしまいます。採用までの時間は、パイプラインが3週間前に悪かったことを示す後ろ向きの指標です。パイプラインの健康状態を実際に予測する先行指標は、計測するのが容易ですが、めったに測定されません。4つの指標を追跡します: 申請者から第一次面接への比率（5%未満の場合、スクリーニングは信号を捨てている、12%を超える場合、スクリーニングは緩い）、第一次面接から第二次面接への転換率（30%未満の場合、ショートリストに間違った人たちが含まれている）、候補者ごとの推論段落レビュー時間（90秒を超える場合、モデルは効果を追加していない）、およびAIと人間のショートリストの重複度（60%未満の場合、AIまたは人間のどちらかが間違っており、創業者はどちらが間違っているかをデバッグする必要がある）。McKinseyの研究は、2023年と2024年の『才能の形』にまとめられており、スキルベースの採用の採用率は2020年の40%から2024年の約60%に上昇していることを示しています。また、チームがうまくやっているかそうでないかを区別する運用上の信号は、2番目の指標である第一次面接から第二次面接への転換率です。成果ベースのスクリーニングを実行するチームは、40〜55%に到達する傾向があります。一方、キーワードベースのスクリーニングを実行するチームは、18〜28%に到達する傾向があります。ギャップは、採用担当者ではなくモデルによるものです。これらの4つの数字を週に一度確認することで、採用サイクル内で漏れを修正できる速度で漏れを検知できます。採用までの時間が警報を鳴らす1ヶ月後に損害が既に发生しているのを待つのではなく、迅速に対応できます。
スタートアップの創業者が今週スクリーニングを修正する方法
リクルーターを使用せずに採用を行っている創業者であり、採用プロセスに漏れがある場合は、状況を改善するための変更は思ったよりも小さいものです。
- キーワード密度によるランキングを停止する。 現在のATSがトークン一致でソートしている場合、5件以上の仕事に応募したすべての候補者はそれを操作しています。成果（収益、リードチーム、出荷システム）によるランキングシステムに切り替えるか、毎回履歴書を手動で読む必要があります。機能する中間地帯はありません。
- JDを結果として書く。 「Xを担当する」ではなく、「6ヶ月以内にこの人物はYを出荷する」と書きます。那個の文書は、スクリーンが一致させるべきものです。結果と結果のマッチングは、約10倍の効率があります。
- ショートリストを12件以内に制限する。 12件は、1回の座りで毎回の推論段落を読むことができる程度の少なさです。12件を超えると、注意が落ちて、決定がランダムになります。
- 1つの拒否基準を表示する。 候補者を不合格にする2つの具体的な事項を書き留める。「実務MLの経験がない」または「創業者/0～1の歴史がない」。2つの事項を書くことができない場合は、役割をまだ理解していない。
- 毎週、 chứではなく毎月、漏れを確認する。 スタートアップの採用ペースでの時間は日単位であり、週単位ではありません。毎月のレビューは漏れを検出するには遅すぎます。
これらは新しいことではありません。新しいのは、ほとんどのチームが同時に5つのすべてを行っているということです。