本記事では、LLMを用いた履歴書スクリーニングシステムが、どのような脆弱性を持つのか、そしてどのような防御が考えられるのかを検証した事例を紹介します。
採用業務を効率化する手段として、履歴書をLLMで自動的に評価する仕組みを導入する企業が増えています。しかし、見落とされがちな問題があります。
背景
LLMは、文章を理解して評価したり要点をまとめたりすることを得意としています。その特性から、大量の履歴書を扱う採用業務と相性が良く、候補者のスキルや経験が募集要件にどれほど合っているかを自動で判断する仕組みが使われるようになってきました。
この自動化によって、人事担当者の作業負担を減らし、書類選考の初期段階を大幅に効率化できると期待されています。また、人が無意識のうちに持ってしまう偏りを抑え、より公平な選考につながる可能性も指摘されています。LLM自体のバイアスにも配慮しなければいけませんが、その上で利用は広がっています。
しかし、バイアスとは別の観点でも脆弱性があります。
これまでのLLMの安全性に関する研究は、履歴書スクリーニングのような具体的な業務で使われる場面における弱点については、ほとんど議論されてきませんでした。
採用という実務で実際に利用され始めているにもかかわらず、そこに潜むリスクは十分に検証されていないのが現状です。そこで本記事では、これまで見過ごされてきたこの領域に焦点を当てた取り組みを紹介します。
