AI×人事で何ができるか
どうも、おはこんばんにちは、へるどっくすです。
最近、HRテックのトレンドを追いかけています。
特にAIを活用した人事ということが昨今もちろん叫ばれているわけで、具体的な事例としてどのようなものがあるのか、近い将来は何が実現できそうか、いくつかのサイトを調査しました。
以下、人事機能ベースで、色々とご紹介できればと思います。
スキル管理
スキルというより、もっと広い視点で、職務経歴と言った方が良いのかもしれません。この職務経歴データを、オープンポジションのJD（ジョブディスクリプション、職務記述書）とマッチングすることで最適な人材配置も実現できそうです。
また、従業員のキャリアプラン案の作成、目標とのスキルギャップの特定や改善案の提示もできるかと思います。
もちろん、組織体制やプロジェクト体制の組成案も、従業員のキャリア志向やコミュニケーション志向なども考慮しながら、作成できますね。
エンプロイーエクスペリエンス
これは特に人事部への問い合わせ対応や従業員による各種申請を指しています。これまでは社内のポータルサイトをいちいち確認してあれこれ情報を集めて進める他ありませんでしたが、これからはチャット形式でAIと会話いただくのが良いですよね。具体的な理由までは確認できていないのですが、やっぱり対話形式で進めると精神的な負荷が小さいんです。これは私自身の肌感としてもそうです。
評価
上司による評価は本当にバイアスに左右されがちです。それは360度評価も同じで、とある一面しか捉えられていないことが多く、その一面だけを切り取って良くも悪くも評価されてしまうことが一般的です。
しかしながら、1年間の1on1や案件フィードバックなどの膨大なデータを元にAIを活用することで、そのようなバイアスを可能な限り取り除くことができます。
もちろん、その場その場できちんと評価を明文化しておくことが必要で、そのためのプロセスやシステムなどの仕組みは会社として導入しておく必要がありますね。
採用
採用はかなりイメージしやすいのですが、職務経歴書の合否案はAIによって出すことができます。また、動画面接を仕組みとして入れた上で、その合否案もAIによって出すことができるかと思います。
ただ、AIにバイアスが掛かっていないかをチェックすることも重要で、そういう意味では、AIが不合格を出した候補者については、本当に自社にマッチしない人材なのかをチェックした方が良いかと思います。
また、カジュアル面談などの選考そのものでないタスクについても、構築したAI社員に実施してもらうことも近い将来可能ではないでしょうか。最近はAIホリエモンも出ていますよね。そういったタスクは今後本当にAIに代替されていきますね。
パルス
バルスじゃないですよ、パルスです（笑）パルス、という単語のみで表現することは少ないかもしれませんが、いわゆるパルスサーベイ（エンゲージエントサーベイ）をイメージしていただければ良いかと思います。
それ以外にも、勤怠情報の管理もパルスに含まれます。それらのデータを元に、従業員のパルス（脈）を調べ、その変化を捉え、パフォーマンス低下や離職率に繋がる示唆を出すことも可能です。
改めて、AIとは。何ができるのか。
Wikiによりますと、AIは、一般的にヒューマン インテリジェンスが必要であると考えられているタスクを実行できる機械とのことですが、プログラミングと何が違うのか、よーわからん、ということもあるでしょうし、そこにこだわる必要は全くないと思っています。
逆に、何ができるのかが大事なんじゃないでしょうか。それでいうと、大量のデータを分析して、パターンを認識して、予測を高速かつ大規模に行う。この高速かつ大規模に、というところがキモなんじゃないかなと思うわけです。
そこには機械学習が含まれているという定義で私はおりますが、それ以外にも生成AIや自然言語処理というものもあって、要は人が文字や口で表現することを理解し、それを文字や口で返してくれる。これは機械学習と組み合わせると可能性がかなり広がりますよね。
AIのキモ
まとめといいますか、本当はこの記事の最初に考えてたことなのですが、AI活用におけるキモのひとつは、AIになぜを問えるかどうか。その上で、人では気付くことのできなかった視点を与えてくれるか。と思います。
その心は、リスクとしてAIにバイアスが掛かっていないのかということ。AIに学ばせるっていうのは必要なんですけど、例えば熟練の担当者による判断が正しいとは限らないんですよね。なので、AIが否とした結果に対して、なんらかのチェックが必要。採用選考なり、人事異動なり。
ということで、それではまた。
もう、、、読んでいただけているだけで嬉しみに溢れてますんで