新しいTextioツールは機械学習を使用して最も効果的な単語を見つけます
ジェームズ・リズリー著
適切な言葉を選ぶことは多くの仕事において重要な要素であり、多くの場合、私たちは自分の語彙に頼っています。しかし、シアトルに拠点を置くテクノロジースタートアップTextioの新機能は、膨大なデータベースとスーパーコンピューターのパワーを活用した機械学習の力で、最も効果的な言葉を見つけ出します。
Textioの新しい予測エンジン「Opportunities」が本日発表されました。求人広告や応募者へのメール向けに設計されたOpportunitiesは、企業が多様な人材を見つけるのに役立つ既存のTextio分析ツールに新たな機能を追加します。このツールは既に、歴史的に男性候補者に多く見られる表現を検知し、より中立的な表現を提案しています。
しかし、新しいエンジンはTextioのユーザーから学習し、言語の変化やかつて強力だったフレーズの意味が薄れていくにつれて進化していきます。例えば、Textioの共同創設者兼CTOであるジェンセン・ハリス氏は「ビッグデータ」というフレーズを挙げています。
「1年前なら、求人広告に『ビッグデータ』と書いたら、ソフトウェアエンジニアが仕事を求めてドアを叩きまくっていたでしょう」と彼は言った。「6ヶ月ほど前から、その輝きは失われ始めました。今では、『ビッグデータ』という言葉は統計的に見て、エンジニアがあなたの仕事に応募するのを阻むほどのマイナスイメージになっています。」
言語の性質上、次の「ビッグデータ」を見つけることは、Textioのスタッフが手作業で行うことは不可能です。しかし、スーパーコンピューターはTextioの顧客が投稿したすべての求人情報と、彼らがフィードバックする応募者データを分析し、どの単語が最も優秀な人材を引き付けるかを突き止めることができます。
Textioの共同創業者兼CEOであるキエラン・スナイダー氏は、この新しいエンジンを、スーパーコンピューターのパワーを駆使して人間の棋士に勝利したGoogleのAlphaGoプロジェクトに例えています。Textioのエンジンは、求人広告で使用できる可能性のあるあらゆるフレーズを抽出します。
「Opportunitiesの開発を始める前、Textioは約7万5000もの予測力を持つフレーズを認識していました」と彼女は言います。「かなり大きな数で、チェックリストに収まる量ではないことは明らかです。しかし、このツールを使えば、文書を改善できる可能性のあるフレーズは、書き込める限りのあらゆるフレーズになります。」
仕事内容を説明するのは専門用語だけではありません。Textioの調査によると、多くの仕事において「好き」よりも「愛」の方が関心を集めやすい一方、「学習への情熱」といったフレーズは女性に多く寄せられています。
しかし、Textioが現在注力しているのは求人情報と応募者へのメールです。求人情報に付随する豊富なデータにより、同社は他の形式の文章よりもはるかに正確にテキストを分析できます。上司へのメールやセレブゴシップブログへの投稿には、応募者に関する豊富なデータを含む求人情報のような豊富なフィードバックは提供されません。そのため、他の文章に新しいフレーズを提案することははるかに困難です。
Textioが初めて市場に登場したのは、まだ1年も経っていない2015年7月です。スナイダー氏は言語学の専門家で、Textio創業前はAmazonとMicrosoftのBing部門に勤務し、テクノロジー業界の業績評価におけるジェンダーバイアスに関する調査を行っていました。ハリス氏はMicrosoftに16年間勤務し、Outlook、Office、Windowsのユーザーエクスペリエンスチームを率いていました。
同社は昨年12月に800万ドルを調達し、その資金の一部を使ってこの予測エンジンを構築し、スナイダー氏が会社設立以来抱いていたというビジョンを実行するために研究者やエンジニアを雇用した。
「私たちはシアトルで最高の機械学習エンジニアリングチームを構築しているのです」と彼女は語った。
