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  • Applying for jobs online

    ネットで職に 応募するというのは

  • is one of the worst digital experiences of our time.

    今の時代の 最悪の経験の1つでしょう

  • And applying for jobs in person really isn't much better.

    直接応募するのだって 少しもマシではありません

  • [The Way We Work]

    シリーズ 働き方

  • Hiring as we know it is broken on many fronts.

    これまでの採用のやり方には いろんな面で問題があって

  • It's a terrible experience for people.

    仕事を探す人にとって 酷い経験です

  • About 75 percent of people

    過去1年に様々な方法で 職に応募した人の75%は

  • who applied to jobs using various methods in the past year

    過去1年に様々な方法で 職に応募した人の75%は

  • said they never heard anything back from the employer.

    その会社からまったく 音沙汰がなかったと言います

  • And at the company level it's not much better.

    会社側にしても 状況が酷いのは同じです

  • 46 percent of people get fired or quit

    採用後1年以内に 46%の人が

  • within the first year of starting their jobs.

    クビになるか 退職するかしています

  • It's pretty mind-blowing.


  • It's also bad for the economy.

    経済にとっても 良くありません

  • For the first time in history,

    現在は 歴史上初めて

  • we have more open jobs than we have unemployed people,

    失業者よりも 求人が多くなっていて

  • and to me that screams that we have a problem.

    これは何か問題があることを 示していそうです

  • I believe that at the crux of all of this is a single piece of paper: thesumé.

    その核にあると私が思っているのは 1枚の紙切れ 履歴書です

  • A résumé definitely has some useful pieces in it:

    履歴書には確かに 有用な情報もあります

  • what roles people have had, computer skills,

    職歴 コンピュータースキル

  • what languages they speak,


  • but what it misses is what they have the potential to do

    でも そこに欠けているのは

  • that they might not have had the opportunity to do in the past.

    これまでやるチャンスがなかったけれど 潜在力を持っているものです

  • And with such a quickly changing economy where jobs are coming online

    経済が急速に変化している今 ネット上に現れる仕事は

  • that might require skills that nobody has,

    誰も持っていないスキルを 必要とするかもしれず

  • if we only look at what someone has done in the past,

    候補者が過去に 何をしてきたかだけを見ていては

  • we're not going to be able to match people to the jobs of the future.

    今後の仕事と人との マッチングはできません

  • So this is where I think technology can be really helpful.

    そこでテクノロジーが 役に立ちます

  • You've probably seen that algorithms have gotten pretty good

    コンピューターが 人と物事のマッチングを

  • at matching people to things,

    すごく上手くできることに お気づきでしょう

  • but what if we could use that same technology

    自分に良く合った仕事を 見付けるために

  • to actually help us find jobs that we're really well-suited for?

    同じテクノロジーを 使えないでしょうか?

  • But I know what you're thinking.

    どう思っているか 分かりますよ

  • Algorithms picking your next job sounds a little bit scary,

    コンピューターが自分の次の仕事を選ぶなんて 少しゾッとすると

  • but there is one thing that has been shown

    でも 社員が将来 仕事で成功するかどうかの

  • to be really predictive of someone's future success in a job,

    良い参考指標となるものが 一つあるんです

  • and that's what's called a multimeasure test.


  • Multimeasure tests really aren't anything new,

    これは別に新しいもの ではありませんが

  • but they used to be really expensive

    かつては とてもコストが高く

  • and required a PhD sitting across from you


  • and answering lots of questions and writing reports.

    受験者は沢山の質問に答え 作文をする必要がありました

  • Multimeasure tests are a way


  • to understand someone's inherent traits --


  • your memory, your attentiveness.

    その人の本質的な性質を 把握するためのものです

  • What if we could take multimeasure tests

    マルチメジャー・テストを もっと簡単に

  • and make them scalable and accessible,

    多くの人が 使えるようにし

  • and provide data to employers about really what the traits are

    その仕事に適した人の性質が どのようなものかというデータを

  • of someone who can make them a good fit for a job?

    求人側に示せるとしたら どうでしょう?

  • This all sounds abstract.


  • Let's try one of the games together.

    ひとつゲームを してみましょう

  • You're about to see a flashing circle,

    これから円が 現れますので

  • and your job is going to be to clap when the circle is red

    その円が赤だったら 手を叩き

  • and do nothing when it's green.

    緑だったら 何もしないでください

  • [Ready?]


  • [Begin!]


  • [Green circle]


  • [Green circle]


  • [Red circle]


  • [Green circle]


  • [Red circle]


  • Maybe you're the type of person


  • who claps the millisecond after a red circle appears.


  • Or maybe you're the type of person


  • who takes just a little bit longer to be 100 percent sure.

    少し間を置いてから 手を叩く人

  • Or maybe you clap on green even though you're not supposed to.

    緑で 手を叩くべきでないのに 叩いてしまう人もいます

  • The cool thing here is that this isn't like a standardized test


  • where some people are employable and some people aren't.

    合格不合格を決める テストではなく

  • Instead it's about understanding the fit between your characteristics

    皆さんの性質に 適した仕事を

  • and what would make you good a certain job.

    知るためのもの だということです

  • We found that if you clap late on red and you never clap on the green,

    赤で少し遅れて手を叩き 緑では決して手を叩かなかった人は

  • you might be high in attentiveness and high in restraint.

    用心深く 自制心の 強い人かもしれません

  • People in that quadrant tend to be great students, great test-takers,

    そういう人の傾向として 学校では優秀で 試験の点数が良く

  • great at project management or accounting.

    プロジェクト管理や 会計などに向いています

  • But if you clap immediately on red and sometimes clap on green,

    赤で即座に手を叩き 時々緑でも叩いてしまった人は

  • that might mean that you're more impulsive and creative,

    もっと衝動的で クリエイティブかもしれず

  • and we've found that top-performing salespeople often embody these traits.

    営業成績の良いセールスパーソンに よく見られます

  • The way we actually use this in hiring

    これを採用の際に どう使うかというと

  • is we have top performers in a role go through neuroscience exercises

    その職種において 優秀な人に

  • like this one.

    こうした神経科学的な 課題をやってもらい

  • Then we develop an algorithm

    その人たちの 特徴を見分ける

  • that understands what makes those top performers unique.

    アルゴリズムを 開発します

  • And then when people apply to the job,

    すると人々が職に 応募してきたときに

  • we're able to surface the candidates who might be best suited for that job.

    その職に最も適性のある候補者を 見付けられるようになります

  • So you might be thinking there's a danger in this.

    そのようなやり方は 危険だと思うかもしれません

  • The work world today is not the most diverse

    現在の仕事の世界は必ずしも 人の多様性に富んでおらず

  • and if we're building algorithms based on current top performers,

    現時点での成績優秀者に基づいて アルゴリズムを作ったら

  • how do we make sure

    既存のバイアスを固定化させることに ならないでしょうか?

  • that we're not just perpetuating the biases that already exist?

    既存のバイアスを固定化させることに ならないでしょうか?

  • For example, if we were building an algorithm based on top performing CEOs

    たとえば S&P 500を 訓練セットとして

  • and use the S&P 500 as a training set,

    優れたCEOのデータを元に アルゴリズムを作ったなら

  • you would actually find

    きっと どんな女性よりも ジョンという名の白人男性の方が

  • that you're more likely to hire a white man named John than any woman.

    採用される可能性が 高くなるでしょう

  • And that's the reality of who's in those roles right now.

    それが現在CEO職を占めている人の 現実なのです

  • But technology actually poses a really interesting opportunity.

    でも テクノロジーは本当に 興味深い機会を与えてくれます

  • We can create algorithms that are more equitable

    どんな人間よりも 公平・公正な

  • and more fair than human beings have ever been.

    アルゴリズムを作ることが できるのです

  • Every algorithm that we put into production has been pretested

    私達が本番で使う アルゴリズムは

  • to ensure that it doesn't favor any gender or ethnicity.

    性別や民族に偏りがないか あらかじめテストしています

  • And if there's any population that's being overfavored,

    ある種の層が 贔屓されているのが分かったら

  • we can actually alter the algorithm until that's no longer true.

    それが解消されるよう アルゴリズムを調整します

  • When we focus on the inherent characteristics


  • that can make somebody a good fit for a job,

    人の本質的な性質に 焦点を当てることで

  • we can transcend racism, classism, sexism, ageism --

    人種差別 階級差別 性差別 老人差別

  • even good schoolism.

    学歴差別さえ 克服可能になります

  • Our best technology and algorithms shouldn't just be used

    最高のテクノロジーやアルゴリズムを 次に見る映画や

  • for helping us find our next movie binge or new favorite Justin Bieber song.

    ジャスティン・ビーバーに似た好みの曲を 探すのにしか使わないのは もったいないです

  • Imagine if we could harness the power of technology


  • to get real guidance on what we should be doing

    自分自身が本質的にどういう 人間かに基づいた指針が得られたら

  • based on who we are at a deeper level.


Applying for jobs online

ネットで職に 応募するというのは


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TED】Priyanka Jain: How to make applying for jobs less painful (How to make applying for jobs less painful | The Way We Work, a TED series) (【TED】Priyanka Jain: How to make applying for jobs less painful (How to make applying for jobs less painful | The Wa

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    林宜悉 に公開 2021 年 01 月 14 日