求人情報がCVSレシートより長くなった

ロビン・オルセンが3ヶ月前にコミュニケーション職への応募を始めたとき、彼女は変化に気づいた。求人情報が長くなっていたのだ。ある求人は、通常は別々の役割であるコミュニケーションとマーケティングを一つにまとめていた。他の求人には「とんでもない願い事リスト」が並んでいたとオルセンは言う。あまりに長い求人は、ブラウザを閉じさせるほどだった。「もし一人でそれをすべてできると思っているなら、ここは私の居場所じゃない」と彼女は語る。「27もの優先事項を成功させることなど誰にもできない。」

LinkedInをスクロールすると、CVSのレシートに匹敵する求人情報が簡単に見つかる。責任事項が多すぎて、複数の小見出しに分かれている。ある企業コミュニケーションリーダーの求人では、9つの資格とさらに6つの「優先資格」、22の責任事項が求められている。AIエンジニアの求人には11の「基本職務」と11のスキル（「前向きでエネルギッシュな態度」を含む）が並ぶ。収益戦略・オペレーションリーダーは13の責任事項を遂行し、5つのカテゴリーに分かれた12の資格を満たすことが期待されている。

人事ソフトウェア企業BambooHRの分析によると、職種名の平均語数は2013年の2.4語から昨年は4語に跳ね上がった。長くて高度に特化したニッチな役割が文字数を押し上げているという。採用プラットフォームGreenhouseは、求人情報の平均文字数が2022年から2026年にかけて7.4%増加したと発表した。これはChatGPTが広く利用可能になってからの4年間だ。同じ期間に、求人情報のセクション数は約14%、スキルセクションは約16%増加した。Indeedは、2021年から2025年にかけて投稿の単語数が14.3%増えたと報告している。

求人情報を膨らませているのは何か？ 他でもないAIだ。一部の採用担当者は、標準的な業務タスクに新しいAI熟練度や教育法の期待を重ねている。他の求人は、採用担当者が饒舌なLLMで生成したために膨らんだとリクルーターは語る。「マネージャーは自分で編集する必要がないので、シンクの流し台までも放り込んでいる」とキャリアサイトLaddersのCEO、マーク・セネデラは言う。「あったらいいな、できれば、今朝シャワーで思いついたことまで詰め込んでいる。」これらの記述は、その役割を直接監督しない人々からの入力を含んで膨張し、応募者とリクルーターのどちらにもメリットはない。

求職活動は壊れている。リクルーターは、誰でもChatGPTで応募をカスタマイズできる時代に、カバーレターや履歴書の意味が失われたと言う。求人情報に関しては、AIが問題を悪化させている。その冗長さは、企業の専門用語だらけの箇条書きリストを生み出すが、同時に技術が急速に期待値を変えた。労働者はAIを活用してより多くの仕事を引き受けるよう奨励され、期待されている。求職者は大量のテキストをふるいにかけて自分が資格を満たしているかどうかを見極めなければならず、複雑で長い求職活動にさらなる障壁を加えている。

「段落を増やしても良い採用にはならない」とセネデラは言う。「箇条書きを増やしても、より適した人材には巡り合えない。そして、これらの長い求人情報は候補者と企業の両方を傷つけている。」最適な人材へのシグナルは、簡潔なものかもしれない。既知の最古の求人広告は1752年、バージニア州の新聞に掲載されたもので、牡蠣漁師を求めるものだった。条件は「酒に酔わず、評判の良い人」のたった2つだけだった。200年以上、広告はかなり簡潔に保たれていた。雇用主は新聞に掲載する際、行数に応じて料金を支払っていたからだ。その後、オンライン求人掲示板がクラシファイド広告の制約から解放した。面倒な応募者追跡システムや追加の応募質問・試験がプロセスを長引かせた。この急増は生成AIが広く利用可能になる前から始まっており、BambooHRのデータは、2016年から2025年にかけて求人情報の文字数が17%増加し、最大の加速は2021年から2022年の間に起きたことを示している。

「私たちは、求人情報の本来の意図やあるべき姿から大きく逸脱してしまった」と、採用ソフトウェア企業ICIMSのタレントインサイト責任者トレント・コットンは言う。企業は企業文化に関する文言を追加し、「仕事を売り込む」ことを目指し始めたが、コットンはそうした文化適合の話は面接に適していると言う。求人情報はスコアカードのように機能すべきで、候補者、リクルーター、採用マネージャーがスキルと仕事の適合性を評価できるようにするべきだと彼は言う。「採用マネージャーやリクルーターは、候補者をふるい落とす何らかの方法を作ろうとして冗長にしているが、間違った方法を取っている。多くの段落を追加しているが、実質はほとんどない。」

多くの企業は現在、スキルベースの採用を優先し、名門大学の学位や一流企業での経験よりも実践的な能力を重視している。この変化は、求人情報のスキルセクションの膨張にもつながっている。「仕事と人材をマッチさせるために、可能な限り多くの情報を求人情報に入れている」と、人材派遣会社マンパワーの米国オペレーション担当副社長タラ・マルセルは言う。これはAIが履歴書のスキルと求人情報のスキルをマッチさせるのに役立つ。「候補者のランク付けに本当に役立つ。」

いくつかの支離滅裂な求人情報は、ホワイトカラー業務に訪れている大きな変革を反映している。マーケターは今や「バイブコーディング」を行い、ソフトウェアエンジニアはより多くのコードをレビューし、Metaのような企業は、かつてはチーム全体が担当していた仕事を一人で行う未来を推進している。エージェントを管理する人もいる。「ここには多くの未知数がある」と、採用会社Twillの創業者兼CEO、ミシェル・ボルバーグは言う。求人情報は膨らみ、「傘のように、今後6〜9ヶ月にこの人が行う可能性のあるすべてのシナリオを入れ込んでいる。なぜなら、6ヶ月後に誰が必要かわからないからだ。」

膨れ上がる求人情報は単なる厄介者ではない。研究によれば、女性は明記された資格をすべて満たしていない場合、応募する可能性が低く、曖昧な表現の求人にも応募しにくい。理由は自分は不十分だという恐れからだ。男性は応募する前に正確なスキル一致を気にする度合いが低いと、ハーバード・ビジネス・スクールの研究は示している。このインポスター症候群は、リーダーシップや男性優位の分野における女性の少なさを永続させる可能性がある。ユニコーンを探す求人情報は、有能な応募者を怖がらせてしまうかもしれない。

応募者もAIを武器に持っている。彼らは大規模言語モデルを使って履歴書やカバーレターをカスタマイズし、バズワードやスキルを含めさせる。リクルーターは誰が本当にその仕事をできるかを見極めなければならない。本物のAIフリーな応募を提出する応募者を得るには、他の企業のAIスラグの中で目立つ必要があるかもしれない。

コワーキングスペースIndustriousのCEO兼共同創業者ジェイミー・ホダリは、自分の後任となるCEOを探している。彼が書いた求人情報は簡潔ではないが、典型的な企業用語を、CEOが管理する人々のリストに置き換えている。読書クラブのメンバーから、サーモスタットのコントロールを巡って争う二人まで、そして「この仕事の最も真実の記述は責任のリストではなく、人々のリストである」で締めくくっている。ホダリはこの求人を後継者へのメモとして考えたと言う。まるで退任する大統領が次期大統領に残すようなものだ。そして、この本物で台本のないアプローチが「キャリアで行った中で最も効果的な採用関連活動」となり、応募者は深くパーソナライズされた応募と返信で応えたという。

AIが求人情報を書き、履歴書を編集し、評価する雇用市場では、リクルーターと求職者はフラストレーションを感じている。雇用者が市場で力を握っているように見えるからだ。「市場が再び人材獲得競争に戻れば、これらの問題はすべて解決される」とセネデラは言う。応募者が履歴書とカバーレターを各1ページに抑えるよう奨励されているように、求人広告を書く側も同じことをすべきかもしれない。