リクナビ 問題 と は。 有名私大がリクナビ絶縁明言「信頼関係なくなった…今後一切紹介しない」 内定辞退率販売問題 (1/2ページ)

リクナビ問題が大炎上した真相 “利用者不在”の人材ビジネスに潜む「構造的歪み」とは (1/3)

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就職情報サイト「リクナビ」を運営するリクルートキャリアは8月26日、学生の内定辞退率を本人の十分な同意なしに予測し企業に販売していた件について、事態の経緯と再発防止策を公表した。 サービス「リクナビDMPフォロー」(4日付で廃止)は研究・開発を目的に企画したもので、いち早く市場に投入し、顧客企業の反応を見ながら改善することを重視したため、社内のチェック体制が機能していなかったという。 今後は10月をめどに、リクナビ事業にプライバシー責任者を設置する他、2020年1月をめどに新卒事業の経営体制を変更するなどし、再発を防ぐ方針だ。 リクルートキャリアの小林大三社長は同日、記者会見で「学生への配慮と、社内のガバナンス(企業統治)が不足していた」と不備を認め、「学生や大学、企業関係者の皆さまにご迷惑をおかけしたことを深くおわびする」と謝罪した。 会見で経緯を説明する、リクルートキャリアの小林大三社長(=左)と浅野和之執行役員(=右) 小林社長はリクナビDMPフォローをリリースした目的についても触れ、「売り手市場に伴い、新卒採用の現場で、企業の採用担当者の負荷が加速度的に増していることを考慮した。 多くの学生が選考プロセスから抜け、内定辞退者が続出する中で、健全なコミュニケーション(ができる状況)を作りたかった」と語った。 18年3月から提供、19年3月からスキーム変更 「外資就活ドットコム」も関与 リクナビDMPフォローは「19年3月〜7月末にかけて提供された」などと各所で報じられていたが、リクルートキャリアによると、同サービスをリリースしたのは18年3月。 仕組みの検討は17年夏頃から始めていたという。 リリース当初は廃止時点の仕様とは異なり、(1)顧客企業から、氏名やメールアドレスを伏せた形で応募者のCookie情報などを提供してもらう、(2)リクナビが保有するCookie情報と突き合わせ、応募者のブラウザを特定する、(3)アクセス履歴を過去のリクナビユーザーのものと照合し、内定辞退率を0. 0〜1. この手法を採っていた時期は19年2月まで。 当時のリクルートキャリアの担当範囲は、ブラウザ情報の照合・分析と、スコアの算出にとどまっており、スコアと氏名のひも付けは顧客企業側で行っていたという。 ただ、この分析手法では、応募者が異なる端末やブラウザを使い分けている場合に動向を追い切れないことから、仕組みの変更を決断。 関連記事• 「リクナビ」の内定辞退率予測に関連して、個人情報保護委員会がリクルートキャリアに行政指導。 9月30日までに具体的な措置内容を報告するよう求めている。 リクルートキャリアが学生の内定辞退率を予測したデータを他社に販売し、批判を集めている。 同社はこれを受け、学生が自身の情報が提供されたか否かを確認できる特設サイトをオープンすると明らかにした。 23日をめどに、2020年卒の「リクナビ」会員約80万人を対象に、メールで案内する予定という。 「リクナビ」を運営するリクルートキャリアが、就活生が企業の内定を辞退する可能性を予測し、38社に提供していた。 報道を受け、ネット上では「合否判定の材料にされたのではないか」「学生への説明が不十分」などと物議。

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リクナビ問題、トヨタや三菱商事などに行政指導 政府委

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リクルートキャリア社が「リクナビDMPフォロー」サービスにおいて、いわゆる「内定辞退率」データを採用企業に提供していた件が連日のように報道されています。 本件については既に外部サイトにおいて下記記事を寄稿しておりますが、 今回は「リクナビDMPフォロー」をめぐる法的論点を網羅的に確認するとともに、上記の記事では触れられなかった プロファイリングの法的問題について取り上げてみます。 リクナビ問題をめぐる法的論点を、網羅的に確認する 本稿作成時点(2019年8月26日)で報道された事実関係をもとに、リクナビDMPフォローをめぐる法的論点をひととおり挙げたうえで簡潔にコメントします。 やや細かいので、興味がない方は読み飛ばしてください。 ではその他の学生からは同意を取得していたといえるか?プライバシーポリシーは明確であったといえるか、同意取得フローに問題はなかったか。 同勧告では、安全管理措置義務を講じる義務の違反(個情法20条)についても指摘されています。 複数の委託元から提供を受けた各個人データを委託先において突合処理することは原則として委託の範囲外(「『個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン(通則編)』の改正案に関する意見募集の結果について」)となることからすれば、 R社が委託によらずに自ら取得していたリクナビ2020ユーザーの行動履歴等と、採用企業が委託に基づきR社に提供した個人データを突合処理することは委託の範囲外となる可能性有。 一方で、採用企業がR社に対して個人データの「取得の委託」まで行っており、この委託に基づきR社がリクナビ2020ユーザーから個人データを取得していたといえる場合は、適法な委託となる余地は残る。 これに伴い、同日、個人情報保護委員会も、公取委の同「考え方 案 」に対する考え方を公表しています()。 プロファイリングとは何か 「リクナビDMPフォロー」では、学生ユーザーのリクナビ2020等のウェブサイトにおける閲覧履歴をもとに「内定辞退率」データが生成されていた点も問題となりました。 特に深層学習(ディープラーニング)では、データをどのような基準で評価するかの重み付けをAI自身が行うため、「なぜこの結論に至ったのか」という判断基準や判断過程が人間には分からない部分があります。 たとえば内定辞退率の場合、AIが、当該学生のいかなるデータ(例えばどのサイトをどの程度閲覧していたかなど)を重視した結果、内定辞退率の高低を算出するに至ったのか、人間には分からない場合も考えられます。 学生からすれば、根拠も不明確なまま「あなたの内定辞退率は〇%」とラベルを貼られれば、不安や不満を感じるのは当然ではないでしょうか(さらに本件では、内定辞退率とのラベルが貼られて採用企業に提供されていた事実すら伝えられていなかった)。 「内定辞退率データは採用活動には用いられていない」とのことですが、学生がその企業に入社した後も、勤務先企業が自分の内定辞退率データを保持し続けているとすれば、どのように感じるでしょうか。 企業が内定辞退率データをどのように利用するか(採用時のみならず、入社後の退職可能性の推認や昇給昇格の判断の参考にされる可能性を物理的に否定することは難しい)を学生側はコントロールできない以上、やはり本件は個人データ取得時に先だって、事前に学生に対して十分な説明がされたうえで、適切な同意を得て行われるべきビジネスモデルであったと感じます。 個人情報保護法ではプロファイリングは明確に禁止されていないが・・ このようなプロファイリングの問題点に鑑みて、GDPRでは、プロファイリングに対して異議を唱える権利や(GDPR21条)、自動処理のみに基づいて重要な決定をされない権利(GDPR22条)が定められています。 ただ法で明確に禁止されていないからといってプロファイリングを無限定に行えば、今回の「内定辞退率」問題のような事態を引き起こすリスクは、今後ますます増大していくものと考えられます。 今後の改正で盛り込まれる可能性はある。 なおプロファイリングによる要配慮個人情報の予測は、要配慮個人情報の取得(個情法17条2項)に該当するとの見解もある(山本龍彦「プライバシーの権利を考える」(信山社)266頁) プロファイリングを行う際に望ましいと考える設計運用案 ではプロファイリングを行う事業者としては、今後どのような点に留意すればよいでしょうか。 以下は、今後プロファイリングを行う際に望ましいと考える設計や運用の提案です。 ・プライバシーポリシーの利用目的において、AIを用いたプロファイリングが行われることを記載しておく(個情法15条1項)。 特定の程度としては、ガイドライン通則編()より一歩踏み込んで、プロファイリングを行うことに加え、プロファイリング結果にどのようなラベル(本件であれば「内定辞退率」)をつけて利用する予定かについても、可能な限り記載しておく。 要は、 後でユーザーや世間にビジネスモデルの全容が知られた場合でも炎上しない運用こそ、最大のリスクヘッジであると考える。 ・特定個人が識別されるかたちのプロファイリング結果は、その全体が個人情報となることを十分に理解しておく。 ・出力されるプロファイリング結果に要配慮個人情報(個情法2条3項。 ・AIプロファイリングの結果のみに基づいて意思決定をしない。 AIプロファイリング結果は、あくまで人間による判断をサポートするものとして用いる(ケンタウルスモデル)。 このような取り扱いは、GDPRにおいて自動処理のみに基づいて重要な決定をされない権利(GDPR22条)を明記していることにも沿う。 ・AIプロファイリングを拒否するユーザーに対して、サービスを使えないとするのではなく、サービスを利用継続できるような仕組み(AIプロファイリングを回避してもサービスを利用できる仕組み)を設計しておく(GDPR21条、22条参照)。 ・プロファイリングを実施することがユーザーの利益につながることを、あらかじめユーザーに理解してもらう(例えばユーザーが求める新たな商品やサービス、取引相手などユーザーによりマッチする選択肢を提案できる、無償や低廉な価格でのサービス提供が可能になるなど)。 そのうえで納得を得たうえでサービスを利用してもらう。 個人情報を尊重するサービス設計こそ、自社の強みとなる 上記の設計運用案は、現在の個人情報保護法やガイドラインで求められている基準を、さらに一歩進めたものです。 しかし昨今の個人情報に関する世間の感覚や、GDPR等の海外法、そして今後予定される個人情報保護法改正等を見据えれば、このような個人情報を尊重する設計や運用を法やガイドラインに先んじて行うことは、自社のサービス自体が評価される契機になるものと考えます。 「法律に明確に違反してないからOK」ではなく、「ビジネスモデルが明るみになった場合にもユーザーの支持を得られるか」「ユーザーとクライアントに胸を張ってサービスの意義や正当性を説明できるか」という視点は、今後はより求められていくものと考えますし、このような「正直さ」「誠実さ」を自社の強みとできる企業こそが、今後はより求められていくものと考えます。 () ・最新情報はツイッターやFBページでお届けしております。 参考文献 労務行政研究所「HRテクノロジーで人事が変わる」(労務行政) 山本龍彦「AIと憲法」(日本経済新聞出版社) 野呂悠登「AIによる個人情報の取扱いの留意点」(ビジネスロージャーナル2018年6月号) 松尾剛行「AI・HRテック対応人事労務情報管理の法律実務」(弘文堂).

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リクナビ問題、なぜ「脱法」サービスが生まれたのか

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19年3月を境に扱いに差が リクナビが内定辞退率を予測して企業に販売していたサービス「リクナビDMPフォロー」は、2018年3月に始まった。 企業から前年の内定辞退者のリストを受け取り、AI(人工知能)で内定辞退率を予測するアルゴリズム(計算式)を作成。 次に企業からその年の志望者のリストを受け取り、志望者のリクナビの閲覧履歴にアルゴリズムを掛け合わせ、内定辞退率を予測していた。 内定辞退率を算出されたのは19年3月以降に約6万3千人、19年2月以前に約1万2千人の合計約7万5千人にのぼった。 今回是正勧告を受けたのは、19年3月以降に算出した約8千人分についてだ。 19年3月以降については、企業から志望者の氏名など「個人情報」そのもののデータを受け取り、それを分析して内定辞退率を予測した。 個人情報保護委は「個人情報を扱っていた」とし、予測にあたって学生の同意を得ていなかった8千人分について法律違反だと指摘した。 リクナビは問題点を認め、この8千人に謝罪メールを送信し、自分が算出対象だったか調べる特設サイトも設けた。 ただ、19年3月以降に内定辞退率を算出された残りの5万4千人分については、同意をとっていたため法律違反には問われていない。 では19年2月以前はどうか。

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