Tony Wang10 分で読めます1万6千件超の求人が言うのは『2 Locations』だけ
『2 Locations』がJobsのlocation Facet首位（16,306）。マルチサイトプレースホルダ合計29,411——約5.6%。都市ランキングではない。
ATSボードに求人の場所を聞けば、しばしば場所ではなく数字が返ってきます。CrawloraのJobs by_location Facetでは、#1のlocation文字列は「2 Locations」——16,306オープンポスティング——国キー「United States」（3,599）より大きく、同じトップ100窓のあらゆる名前付き都市より大きいです。「3 Locations」から「8 Locations」まで積み上がります。足し合わせると、LondonやBengaluruの綴りをマージし始める前に、29,411オープンロールが単一の都市を拒否します。
本投稿はその構造についてです。マルチサイトプレースホルダ、フリーテキストremote、そして解決不能な行を捨てたあとに国合計がどう見えるか。 2つ目の「where the jobs are」都市リストではありません——その話はすでにBengaluru vs San Franciscoにあります。
「2 Locations」は「United States」より大きい
トップlocation文字列を件数でソートすると、1行目は地図に載せられる労働市場ではありません。
「2 Locations」（16,306）は同じFacet窓の国キー「United States」（3,599）の約4.5倍です。それは米国に求人が少ないという意味ではありません——大半の米国ロールは都市文字列（New York, NY、San Francisco, CA など）の下にあり、トップ100に現れないこともあります。意味するのは、高量の生文字列の中で最頻のlocationラベルが都市名ではなく、マルチサイトの不透明な件数だということです。
エンタープライズATSのUI（Workdayが N Locations 言語の典型的な源）は、マルチサイトreqをプレースホルダlocation付きの単一ポスティングに畳みます。採用マネージャーには便利です。生フィールドから都市や国をランクする人には罠です。
マルチロケーションプレースホルダ：フルスタック
トップ100内の正確な N Locations キー：
| Location文字列 | オープンポスティング | トップ100質量の% | オープン（プロバイダ合計）の% |
|---|---|---|---|
| 2 Locations | 16,306 | 15.6% | 3.1% |
| 3 Locations | 5,390 | 5.1% | 1.0% |
| 4 Locations | 3,328 | 3.2% | 0.6% |
| 5 Locations | 1,923 | 1.8% | 0.4% |
| 6 Locations | 1,235 | 1.2% | 0.2% |
| 7 Locations | 731 | 0.7% | 0.1% |
| 8 Locations | 498 | 0.5% | 0.1% |
| All 2–8 Locations | 29,411 | 28.1% | 5.6% |
29,411オープンポスティング——プロバイダ合計でクロールの5.6%——はlocation文字列に都市も国もありません。 トップ100 location質量の中では、マルチロケーションは素朴にランクするすべてに対して**28%**です。だからBengaluru投稿はこれらの行を都市テーブルから除外しました。「2 Locations」をどのハブに折り込んでも、地理を発明することになります。
パイプラインがマルチロケーションフィルタなしで生ATS JSONから都市をランクすれば、#1の「都市」は数字かもしれません。
フリーテキストRemoteも国ではない
国ロールアップの前に、場所のように見える職場言語を剥がします：
| パターン（トップ100） | オープンポスティング |
|---|---|
Remote | 3,920 |
Remote job | 1,218 |
USタグ付きremote形（Remote (United States)、Remote - US、US Remote など） | 4,415 |
| フリーテキストremote小計 | ~9,553 |
これらの行は remote=true booleanではありません（remoteフラグについては別のコンパニオン投稿を参照）。並列エンコーディングです。locationフィールドが職場タイプとして使われています。以下の国合計はそれらを除外し、「United States」が Remote (United States) 経由で、オンサイト米国採用の地理ロールアップであるかのように二重カウントされないようにします。
国ロールアップ——除外のあとだけ
残りのトップ100キーを国に手割り当て（都市バリアントをISO風バケットにマージ）。スコープ：マルチロケーション、フリーテキストremote、非地理ノイズ（約1,946の病院/ネットワークラベル）を落としたあとのトップ100窓内の解決可能キー。 これは「米国が全求人の6.5%」ではありません。
| # | 国 / 地域 | オープンポスティング（スコープ内） | 含む例 |
|---|---|---|---|
| 1 | United States | 34,000 | 都市形 + 粗い『United States』 |
| 2 | India | 8,577 | Bengaluru/Bangalore、Hyderabad、Pune、Mumbai、『India』 |
| 3 | United Kingdom | 6,900 | Londonバリアント + 『United Kingdom』 |
| 4 | Germany | 2,979 | Berlin、Hamburg、Munich/München |
| 5 | Singapore | 2,552 | Singapore都市国家キー |
| 6 | Canada | 1,989 | Torontoバリアント + 『Canada』 |
| 7 | Mexico | 1,090 | Mexico + Guadalajara |
| 8 | Philippines | 911 | 粗い国キー |
| 9 | Greece | 669 | Athens / Attica |
| 10 | Japan | 621 | Tokyo |
| 11 | Saudi Arabia | 617 | Riyadh |
| 12 | Spain | 540 | Madrid |
| 13 | Hong Kong | 523 | Hong Kong |
| 14 | France | 517 | Paris |
| 15 | UAE | 479 | Dubai |
| 16 | South Africa | 469 | 粗い国キー |
| 17 | South Korea | 416 | Seoul |
United Statesがスコープ付きロールアップをリードするのは、マルチロケーションを除くとUS都市文字列がトップ100の高量テールを支配するからです。Indiaは2位——トップ100窓を出る前から——方向としてはBengaluruハブの話と一致しますが、ここでは大きなlocationラベル間の国バケット質量として測り、都市ランキングではありません。
Singaporeは都市規模ハブと国規模キーの両方として現れます。都市と国の二重カウントを避けるため、1つの国/地域バケットとして保持します。
Bengaluru投稿との違い
| 問い | Bengaluru投稿 | 本投稿（G1） |
|---|---|---|
| 単位 | 都市ハブ（マージ済みバリアント） | locationフィールド構造 + 国ロールアップ |
| マルチロケーション | ランクから除外（古い全コーパス注記で約76k） | ヘッドライン発見（このプルで正確キー29,411） |
| ランキング主張 | Bengaluru > SF+Boston | 「2 Locations」 > 国キー「United States」 |
| 混ぜたときのリスク | 膨らんだ都市 | remote文字列 / マルチロケーションからの偽の国 |
同じデータセット、異なる意図。「どの都市」が必要なら都市投稿を。「locationがどれだけ壊れているか」が必要ならこちらを。
これが何ではないか
- 約525kオープンポスティングの完全な国センサスではない。 割り当てられるのはトップ100 locationキーのみ。大半の質量はロングテールにあります。
- 都市ランキングではない。 LondonとNew Yorkは国バケットへの入力としてのみ現れます。
- Remote市場シェアではない。 フリーテキストremote行は国から除外；booleanの
remote_openは別の誠実性の話です。 - エンタープライズ採用が「マルチサイトのみ」である証明ではない。 生フィールドでマルチサイトラベルが第一級の量であることの証明です。
誰の助けになるか
アナリスト / データエンジニア： 都市または国の集計の前に ^\d+ Locations?$（と兄弟のマルチサイト句）をフィルタしてください。locationを汚いenumとして扱ってください。
プロダクトビルダー： 「国別求人」を出すなら、マルチロケーションとremote文字列の除外を文書化してください。さもなければ「2 Locations」を場所としてランクするダッシュボードを出荷します。
シリーズを引用する研究者： マルチロケーションシェアと都市ランクは、除外コールアウトなしに同じ分母を共有してはいけません。
上記はすべて同じfacetsエンドポイントから再照会可能です。再クロールで「2 Locations」が動いたら、下限を更新してください——都市を発明しないでください。
14のATSプロバイダにわたるライブlocation文字列を検査
オープンロールを検索し、locationでFacetし、本物の都市の横にマルチサイトプレースホルダを見る——本研究と同じREST面。月2,000無料クレジット、カード不要。
よくある質問
公開ATS求人ポスティングで最も多いlocation文字列は？
Crawloraの2026-07-19トップ100 by_location Facetでは、最大の生文字列は『2 Locations』で16,306オープンポスティング——『United States』（3,599）と同窓内のあらゆる都市キーを上回ります。都市ではなくマルチサイトのプレースホルダです。
locationフィールドに単一の都市がない求人はどれだけあるか？
2 Locationsから8 Locationsまでの正確な『N Locations』プレースホルダ合計は29,411オープンポスティング——プロバイダ合計で約525,000オープンポスティングの約5.6%、トップ100 locationキー内の質量の約28%。
マルチロケーション行を除外したあと、どの国がリードするか？
マルチロケーションプレースホルダ、フリーテキストremote文字列、非地理ノイズを除外したあとの解決可能なトップ100 locationキーについて、手ロールアップはUnited States（約34,000）、India（約8,600）、United Kingdom（約6,900）、Germany（約3,000）、Singapore（約2,600）が先頭です。トップ100窓にスコープされ、全コーパスの国センサスではありません。
『2 Locations』は米国採用より大きいのか？
いいえ。『2 Locations』は同じFacet窓の粗い国キー『United States』より大きいですが、大半の米国ロールは都市文字列（New York、San Franciscoなど）の下、またはトップ100外にあります。発見はラベル構造についてであり、米国総量ではありません。
Bengaluru都市ランキング投稿とどう違うのか？
あの投稿はバリアントをマージしマルチロケーション行を除外したあと都市をランクします。本投稿はマルチロケーションプレースホルダをヘッドライン発見として扱い、それらの除外のあとだけ国ロールアップを作ります。同じJobsデータセット、異なる単位：都市ハブ対locationフィールド構造。
フリーテキストの『Remote』は国として数えるか？
いいえ。汎用およびUSタグ付きremote location文字列（トップ100窓で約9,550）は職場言語であり、国合計から除外されます。remote=true booleanはremoteフラグ誠実性投稿で別に扱います。