ATS フィルタリング
求人者追跡システムによって 求人者への履歴書の多くを 審査する前に フィルタリングしますこれは現代的な採用の仕組みの真の構造的な特徴を反映しています 自動フィルターにより,大規模な応募者プールが管理可能なショートリストに縮小されます.ATSの内部で何が起きているのか フィルタリングがなぜ存在するのか どこに間違っているのかです
数字
が フィルタリング さ れる 量
大企業98%がを使用する ATS99.7%の採用者は
を少なくとも1つのフィルターを使用する
機械の内側
実際に何が起こるのか 内の ATS
申請から ショートリスト
求人者が履歴書を求人所に提出すると, 求人者追跡システム はファイルを保存するだけでなく,文書を構造化されたデータに解析し,職名,企業名,教育,スキル,日付,証明書を取り出す.この解析されたデータは検索可能で フィルタリング可能になります
採用者はフィルターを適用します業界データによると,99.7%の採用者は応募者を審査する際に少なくとも1つのフィルターを使用している.最も一般的なフィルターは,スキルマッチ (76.4%の採用者によって使用) と教育レベル (59.7%) です.さらにフィルターには,長年の経験,場所,および特定の認証が含まれます.
フィルター基準に合わない候補者はリストの底に移動するか,アクティブビューから完全に排除されます.リストは削除されていませんが リストをチェックする採用者には見えません
こんなに多くの履歴書が 人間の目には届かないそれは悪意のあるフィルタリングではない.50人以上の従業員を擁する ほぼすべての企業に デフォルトワークフローになっている 量管理ツールです
理由
なぜ フィルタリングが存在するのか
音量問題
数学通常の求人では 100~250人の応募が受けられます著名な企業で人気のある職に就く場合 その数は500人を超える可能性があります履歴書ごとに3~5分で,200人の申請者を手動でレビューするには10~17時間かかります募集者は 単一の役割に そんな時間がありません
音量 の 傾向AI ツールによって部分的に のカスタマイズされたアプリケーションを生成し,提出することは非凡なものになっています.いくつかの報告によると,過去2年間で各役割に対する応募量は30~50%増加した.より多くのアプリケーションは より多くのフィルタリングを意味します
代替案自動フィルタリングがなければ 企業は専用のスクリーニングスタッフを雇わなければならず 採用プロセスを劇的に遅らせる必要があります のスタートアップは で,設立者または雇用管理者が彼らの主要な仕事とともに採用を担当している.
フィルタの使用
の 採用 者 たち は 実際 に 何 を 濾過 し て い ます か
| フィルタータイプ | 使用率 | 捕まえるもの |
|---|---|---|
| スキルマッチ | 76.4% | 必要な技術的または機能的スキル |
| 教育レベル | 59.7% | 学位要求 (しばしば過度に指定される) |
| 長年の経験 | ~55% | 経験の最低限値 |
| 場所 | ~45% | 地理資格/時間帯の適合性 |
| 履歴書と写真 | , | 88%の拒絶率 (偏見リスク) |
写真付きの履歴書には88%の拒絶率があります地域によって異なります (ヨーロッパやアジアの市場では写真が標準です) しかし,格式化選択が 資格ではなく,拒絶を引き起こす可能性があることを強調します.これはATSフィルタリングが 採用プロセスに騒音を導入する多くの方法の一つです
本当 の 費用
偽陰性 問題
の 間違った 人 を フィルタリング する
履歴書のフィルタリングは 通常候補者の問題として 描かれます "あなたの履歴書は決して見られないかもしれません" しかしそれは雇用主の問題でもありますもしあなたのフィルターが 大部分の申請者を 拒絶しているなら 拒絶された候補者は 採用に適した人ではなかったと 確信してください
実際には誰もそんな自信を持っていませんキーワードによるフィルタリングは直ぐです履歴書に"製品管理者"が記載されている場合, "製品管理者"が表示される. CS学位のない自修エンジニアは,デフォルトでポストに追加された教育要件によってフィルタリングされます.転職能力が高いキャリアチェンジャーが 過去の職種が一致しないため フィルタリングされます
フィルタリングシステムによって 拒絶された 合格候補者です誤ったネガティブの正確な割合を測定することは困難です (それを知るためには 拒否された履歴書を手動でレビューする必要があります) しかし,問題はよく文書化されています.ある推定では,伝統的なキーワードベースのATSフィルタリング は,特定の役割に の資格のある候補者の88%まで欠けていることを示唆しています.
雇用主にとって 偽のネガティブは 効果的な人材の 群れを小さくします仕事を投稿した人々が申し込みましたそのうちのいくつかは良いでも フィルタリングシステムで 隠した
代替案
信号に基づく スコアが偽のネガティブを減らす方法
すべてをスコアする フィルター 少
キーワードフィルタリングの根本的な問題は バイナリーです 候補者がフィルタに一致するか否かです中途半端もない ニュアンスもない "見るべきほど近い"
信号ベースのスコアリング は別のアプローチをとっています候補者をフィルタリングする代わりに, は複数の次元において (0100) の連続的なスケールで,すべての申請者を評価する:測定可能な結果,責任範囲,キャリア軌跡,スキル調整,および文脈関連性.
正確な職名を使用していないが,明らかに関連性のある経験を有する候補者は,ゼロにフィルタリングされる代わりに72点を獲得します.隣接するフィールドで 優れた成績を誇るキャリアチェンジャーが 目に見えない代わりに 65点を獲得します採用者は依然としてトップランキングの候補者を先に見ていますが システムでは バイナリーフィルター壁の後ろに 潜在的に強い候補者を隠していません
Curriculo ATSのインパクトスコアエンジンは,このアプローチをすべての申請者に適用します.履歴書は全て得られます各候補は目に見える 関連性によってランク付けされています募集者は 必要な場合でも 最低の限界を設定できますが 標準的には すべてをスコアで表示します キーワードが一致しない限り 全てを隠すのではなく
効果的な人材の貯蔵池が増え 雇用が向上しますキーワードフィルターに生き残った候補者ではなく 100%の候補者を評価すると 競合他社のATSシステムが 隠している候補者を発見します
の 雇用 者 たち に は,この こと が 意味 し て い ます
キーワードベースのフィルタリングで 伝統的な ATS を使用している場合は 申請者の多くは ソフトウェアによって 隠されています隠れた申請者の何人かは 資格がないしかし そのうちの何人かは 強い候補者であり 異なる言葉を使ったり 伝統的な背景を持ったり 解析者が扱えない方法で履歴書をフォーマットしたりしました
フィルタリングは問題ではなく 音量管理は問題ですバイナリーキーワードフィルターか 連続したスコアリングかあるアプローチは多くの申請者を隠しています境界線を決めるのです 境界線を決めるのです
のスケーリングチームでは と のリモート採用で 候補者プールが大きく多様で フィルタリングとスコアリングの違いが直接影響します 誰がインタビューをするか 誰が応募するかは知りません
FAQ
履歴書 フィルタリング 質問
履歴書の多くは人間に見えないという事実は本当ですか?
- そうだ多くの履歴書は 申請者の追跡システムによって 審査される前に フィルタリングされますATSソフトウェアは自動フィルター,スキルマッチ,教育要件,経験レベルを適用し 大規模な応募者群を管理可能なショートリストに縮小します
なぜ企業は履歴書を自動的にフィルタリングするのか?
音量単一の求人は100~250人以上の求人を引き寄せることができます.3~5分ごとに履歴書を 手動で閲覧すると 5~20時間かかります自動フィルタリングは 履歴書をフルタイムで読むのに 一人の人を費やさずに このボリュームを処理する唯一の方法です
ATSでは 採用者が実際に使うフィルターは何ですか?
最も一般的なATSフィルターは,スキルマッチ (採用者の76.4%が使用する),教育レベル (59.7%),および長年の経験です.99.7%の採用者は,候補者を審査する際に少なくとも1つのフィルタを使用していると報告している.これらのフィルターは,履歴書がショートリストに到達し,どれがフィルタアウトされるかを決定します.
ATSフィルターは良い候補者を 拒絶するのか?
これは誤った負の問題ですキーワードベースのフィルターは,適切な経験を持つが,異なる用語を使用する,非伝統的なキャリア経路を有する,または解析者が読めない方法で履歴書をフォーマットする候補者を拒絶します. マニュアルスクリーニングにはの問題があるが 少なくとも人間には 非従来の言語を使用する強い候補者を認識できる.
信号ベースのスコアリングは、偽陰性をどのように減少させるのですか？
の信号ベースのスコアリングは,キーワードの存在にのみ頼るのではなく,測定可能な結果,収益生成,チームスケール,プロジェクトを評価する.エンジニアリング・マネージャーではなく 工学業務を監督する候補者は,その仕事の範囲と影響をシステムによって評価されるため, ポジションから正確な職名を使用したかどうかではなく, 優秀なスコアを得ています.