AIに取り組む上で直面する壁は何？！
ども、Leo（@LeoPorters）です。
先週はウィルスが主役になった一週間でしたね。
株はジェットコースター乗ったように落ちたり上がったりして、 大好きなNBAもシーズンを中断しましたね。
僕もせっかくオリンピックのボランティアに登用してもらったので、早くこの危機を乗り越えて開催して欲しいと思ってます。
さて、こんな世の中の状況ではありますが、人類の社会は進化し続けることを信じて、 引き続き、楽しくAIや人材業界の未来を展望しましょう。
前回は、日本の人材ビジネスでまさにAIを活用しやすい環境が揃っているという話をしました。 その後、「うちもやってみたいな」と思った方はいらっしゃいませんか？
ぜひぜひ、チャレンジしてほしいのですが、 何事もそんな簡単にうまく行くわけがないので、 提案している皆さんが無駄に失敗しないように、現実の壁が存在することを紹介します。
ここから書くことは、僕の想像ではなく、AI商品をいろんな会社に提案している中に実際起きたことですので、ぜひ一度お読みになったから、AIの世界に飛び込みましょう。
※下記にある説明例は人材業界の一般内容に合わせて、想定して書いてます。実例ではございません。
期待した分だけ、人間は失望するようにできています。
AIはまさにそうです。
壁1：データが期待通りに集まらない
最初からとんでもないダメージを受けましたね。
前章に書いたように、日本人は世界一真面目でよくデータを丁寧に入力しているはずです。 僕はいまでもそう信じています。
しかし、こんな真面目な日本人でさえ、完璧にデータを格納することができず、 多くの場合は手抜きしたりして、関心な部分が入ってなかったりします。
100社以上の会社様に提案し、実際50社以上で稼働させてみた中、 確実に言えるのが、半分の会社様はいろいろな理由でデータを正しく格納させられていないです。 思ったより割合が大きいです。
なんでだろう？と思っていろいろヒアリングしてみました。
基本は想定内ですね。
・データ入力のルールが統一されておらず、現場が自由に入力している
・システム導入しているが、現場のKPIとセットしていないゆえに、結局違う場所で管理
・KPIはシステムとセットになっているが、逆にKPI関連以外の情報が入力されない
・ハイパフォーマーこそ、データ入力しない
まあ、結局属人的にやっているというのが結論です。
分からなくもないですが・・
壁2：多くの会社様は十分な有効データを揃えない
データは完璧に格納させられない問題はなかなか改善しづらいもので、 まあ、それでも有効のデータをAI学習に使えるほどの量が確保すればいいだろうと、思いますよね。
それは正しいです。
しかし、実際計算してみると、この条件を満たす企業はどうしても限定されることが分かります。
例えば、1000件を条件にしましょう。
（データが1000件くらいないとAI学習はなかなか厳しいと思います。できないわけではないのですが、、）
人材ビジネスにおける学習データは選考プロセスのデータとなるので、今回はデータ量を重視して、内定ではなく、2次面接まで行けば有効な教師データにしましょう。
（内定までのデータで1000件集めようとすると、100人ぐらいの組織じゃないとなかなか厳しいですね。）
なので、年間1000件の2次面接を組むこと目標になります。
1名のコンサルタントが平均月間1名内定だといわれています。
1名の内定をさせるのに、2次面接3つ組むことを前提にします。
そうすると、1000/3/12=27.78 約28名の組織になりますね。 まあ、28名の組織ならそんなに難しくもないですね。
しかし、現実はそれだけじゃ足りません。
上記の計算は、全部のデータが有効データの前提で行ったものです。
つまり、その1000件の教師データ、そして関連するすべてのデータが全部有効である必要があります。
壁1で紹介した通りで、これは一番の壁であり、完璧にすることは無理です。 そうしたら、何割のデータが有効なのかが肝になりますね。
その割合は会社様によって様々ですので、一概に言えませんが、 例えば50%のデータがちゃんとしているなら、28/50%=56名の組織が必要です。 30%のデータしか入力していなければ、28/30%=93名の組織が必要です。
どんどんハードルが高くなりますね。
50名以上の人材紹介って、社名全部言えるほど少ないですよね。
実際はそれほどの規模がなくても、直近1年間のデータにこだわらず、直近3年分のデータを使えば、 かなりハードルが下がります。
また、データチューニングの仕方に工夫すれば、使えるデータも増えたりしますので、 プロに相談しながら進めましょう。
実際の壁はまだまだあります。今日はまず最重要、尚且つ基本どの会社でも直面する2つを紹介しました。
次回は、一部の特殊ケースを紹介します。
最後までお読みいただきまして、ありがとうございました。
----------------- 以上 -----------------
PORTERSは、世界中の人材の最適なマッチングを生み出す製品やサービスを提供し、人材ビジネスの発展と拡大に貢献しています。
#コラム #ビジネス #マーケティング #AI #人材ビジネス
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？