論文の概要: Let's Get You Hired: A Job Seeker's Perspective on Multi-Agent Recruitment Systems for Explaining Hiring Decisions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20312v1
• Date: Thu, 22 May 2025 10:33:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.159858
• Title: Let's Get You Hired: A Job Seeker's Perspective on Multi-Agent Recruitment Systems for Explaining Hiring Decisions
• Title（参考訳）: 雇用決定を説明するマルチエージェントリクルートシステムに関する求職者の視点
• Authors: Aditya Bhattacharya, Katrien Verbert,
• Abstract要約: 本研究では,Large Language Models (LLMs) を用いた多エージェントAIシステムを導入し,採用プロセスにおける求職者の指導を行う。 ユーザ中心設計の反復的アプローチを用いて,まず4人の積極的な求職者による2段階の探索実験を行い,システムの設計と開発について報告する。 評価の結果, 参加者は, 従来の方法に比べて, マルチエージェント採用システムの方が, より行動可能で, 信頼性が高く, 公平であると感じていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0839140047725062
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: During job recruitment, traditional applicant selection methods often lack transparency. Candidates are rarely given sufficient justifications for recruiting decisions, whether they are made manually by human recruiters or through the use of black-box Applicant Tracking Systems (ATS). To address this problem, our work introduces a multi-agent AI system that uses Large Language Models (LLMs) to guide job seekers during the recruitment process. Using an iterative user-centric design approach, we first conducted a two-phased exploratory study with four active job seekers to inform the design and development of the system. Subsequently, we conducted an in-depth, qualitative user study with 20 active job seekers through individual one-to-one interviews to evaluate the developed prototype. The results of our evaluation demonstrate that participants perceived our multi-agent recruitment system as significantly more actionable, trustworthy, and fair compared to traditional methods. Our study further helped us uncover in-depth insights into factors contributing to these perceived user experiences. Drawing from these insights, we offer broader design implications for building user-aligned, multi-agent explainable AI systems across diverse domains.
• Abstract（参考訳）: 求職時、伝統的な応募者選定法は透明性を欠くことが多い。 候補者は、人手による採用やブラックボックスのアプリケーション追跡システム(ATS)の使用など、採用決定に十分な正当性を与えることはまれである。 そこで本研究では,Large Language Models (LLMs) を用いた多エージェントAIシステムを導入し,求職者の求職を指導する。 ユーザ中心設計の反復的アプローチを用いて,まず4人の積極的な求職者による2段階の探索実験を行い,システムの設計と開発について報告する。 その後、各1対1のインタビューを通じて、20人のアクティブな求職者を対象に、詳細な質的なユーザスタディを行い、プロトタイプの評価を行った。 評価の結果, 参加者は, 従来の方法に比べて, マルチエージェント採用システムの方が, より行動可能で, 信頼性が高く, 公平であると感じていることがわかった。 我々の研究は、これらの認識されたユーザー体験に寄与する要因に関する深い洞察を明らかにするのに役立ちました。 これらの知見を引用して、さまざまなドメインにまたがってユーザ整合でマルチエージェントで説明可能なAIシステムを構築する上で、より広範な設計上の意味を提供する。

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