AI による「不審度」判定機能の仕組みと活用方法

HireRoo では、候補者のスキルを正確に見極めるための新機能として、AI による「不審度」判定機能をリリースしました。 本記事では、この機能が開発された背景、判定の仕組み（アルゴリズムの思想）、および採用フローにおける具体的な活用方法について解説します。

開発の背景と課題

これまでの採用現場では、キーストロークのプレイバック、離脱回数、ペースト回数などのデータを通じて候補者の行動を可視化してきました。 しかし、不正（Web 検索や生成 AI のコピー＆ペーストなど）を見抜くためには、エンジニアがレポートを詳細に目視確認する必要があり、以下の課題がありました。

• 確認工数の負担 : すべてのレポートを詳細にチェックするには多大な時間がかかる。
• 評価の難しさ : 生成 AI 等を巧みに利用された場合、正確なスキル評価が困難である。

今回導入された「不審度」機能は、これらの課題を解決し、採用担当者がより効率的かつ正確に判断を下せるようサポートします。

判定の仕組みと設計思想

本機能は、HireRoo に蓄積された 4万件 のデータを基に、エンジニアが不正の可能性を目視で分類した学習データを用いています。AI が受験中の行動ログを解析し、不正行為の可能性を自動的に判定します。

「再現率（Recall）」を重視した設計

この AI モデルは、「再現率（Recall）」を重視して設計されています。 これは、「怪しい兆候があれば、見逃さずに検出する」 という方針です。

設計の意図 健康診断で「少しでも異常の疑いがあれば、精密検査を推奨する」のと同様の考え方です。 そのため、場合によっては不正のない回答も「不審」と判定されるケース（偽陽性）が含まれますが、これは「見逃し（偽陰性）」を極力ゼロにするための仕様です。

リスク回避の視点

誤った採用（採用すべきでない人を採用してしまうこと）は、組織に大きな損失をもたらします。 弊社調査では、採用ミスマッチにより 1 人あたり 500万円以上 のコストと、組織へのネガティブな影響が発生すると試算されています。

このリスクを極限まで下げるために、あえて判定基準を厳しく設定し、「不審度が高い場合はプレイバック等で人が詳細を確認する」という運用を前提としています。

目的別：不審度の活用方法

採用フェーズに合わせて、以下のように活用してください。

1. 見極め（詳細評価）フェーズ

不審と判定されたレポートは、プレイバックや離脱回数などを重点的に確認し、スキルの妥当性を見極めてください。 不審な行動が確認できた場合は、面接時に以下のような質問を行い、深掘りすることが有効です。

• 「この実装部分のロジックを説明してください」
• 「他に思いつく解法はありますか？」

2. スクリーニングフェーズ

• 不審度なし : 不正の可能性が低いため、スコアやランクなどの指標を中心に安心して評価を進めます。
• 不審度あり : レポートを個別に確認するか、不正リスクを許容できない場合は不合格とする判断も可能です。

精度の向上とフィードバック

不審度は継続的に改善を行っています。 もし「不審」と表示されていても、レポートを確認した結果、不審な点が見当たらなかった場合は、ぜひ フィードバック機能 を活用してご報告ください。 皆様からのフィードバックが、今後の判定精度の向上につながります。

今後の展望

現在はアルゴリズム形式の問題にのみ適用されていますが、以下のアップデートを予定しています。

• 説明性の向上 : 「どこが、どのように不審なのか」を具体的に提示する機能の追加。
• 対象形式の拡大 : クイズ形式やシステムデザイン形式など、他のテスト形式への適用。

HireRoo は今後も候補者のスキルを正確に見極め、ミスマッチを防ぐための機能改善に努めてまいります。