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AI活用で人事業務の高度化支援サービスを開始

カテゴリ:導入事例業種/職種別利用シーン


人事業務という言葉でイメージされるのは、経験豊富な人事担当者が長年の経験からヒトを評価する、というものではないでしょうか。こうしたイメージを抱かせる人事業務は、容易にAIによって代替されることはないように思われます。しかし、最近では人事業務にAIを活用する事例が増えているのです。本記事では、こうしたAIを活用した人事業務の事例を紹介します。

KPMGコンサルティングのAIアドバイザリーサービス

コンサルティング会社のKPMGコンサルティングは、2017年12月11日、AIを活用して人事業務の品質向上と効率化を実現するアドバイザリーサービスの提供を開始しました。

現状の人事業務は、プロジェクトが立ち上がる度に人事担当者が大量の人事資料を読んだうえで、プロジェクトに最適な人材を選出する、という人手に頼った方法が主流ではないでしょうか。この方法では、多くの時間を要し、ヒトの判断力では最適な人材を選出できないこともある、という問題があります。

KPMGコンサルティングが開発したアドバイザリーサービスでは、従来はヒトが読んでいた人事資料に対してAIの自然言語処理を実行します。こうすることで、人事資料からプロジェクトに求められる人材の特徴を客観的かつ効率的に抽出するのです。さらには、ヒトでは見つけることが難しかった人材の特徴をも検出することができるのです。

同サービスは、個々のプロジェクトに関する人事に威力を発揮するだけにとどまりません。人材の評価、昇進、異動といった組織としての会社をかたち作る人事業務全般にも応用できます。

ちなみに同社の試算によれば、同サービスを導入することによって、導入次年度には4割程度、将来的には8割程度の業務効率化が期待できるということです。

「ありがとう」の気持ちをAIで分析する「Rigato」

株式会社ジェナは、2017年7月12日、社員の「ありがとう」という気持ちを人事評価につなげるシステム「Rigato」を発表しました。

職場において、誰かに「ありがとう」と感謝の気持ちを伝えることはごく普通のことです。ところで、誰かに「ありがとう」と言うときには、感謝しているヒトの行いを「良いもの」と評価しているのではないでしょうか。Rigatoは、こうした「ありがとう」のなかにある評価を掬い上げるように設計されたシステムです。


同システムはスマホあるいはPCにインストールして活用するアプリなのですが、同システムを利用するメンバーはその位置情報をIoT技術によって収集されます。参加メンバーは位置情報を共有しているので、「ありがとう」の気持ちを伝えたいメンバーを即座に見つけることができます。感謝の気持ちを伝える時、具体的にどの点が良かったか、もっと良くできる改善点もアプリを使って伝えます。

同システムは、「ありがとう」を伝えることを通して蓄積された評価を、AIを活用して分析します。このAIによる分析結果をメンバーの評価として活用するのです。

以上のようなRigatoは、「ありがとう」という気持ちをAIを駆使して人材評価につなげている点が非常にユニークである、と言えます。

ヒトラボの「マシンアセスメント」

株式会社ヒトラボジェイピーは、2018年5月18日、AIを活用した人材評価ツール「マシンアセスメント・フォー・コンピテンシー・デベロップメント」の提供開始を発表しました。

同ツールは、すでに紹介したKPMGコンサルティングのアドバイザリーサービスのように、人材評価にAIによる自然言語処理を活用します。具体的には、同ツールを利用したい企業は、まず評価対象となる社員に自分自身の業績に関するテキスト文書を作成してもらいます。このテキスト文書に対して、AIが自然言語処理を実行して、その特徴を抽出します。

同ツール最大の特徴は、テキスト文書から特徴を抽出する方法にあります。テキスト文書の特徴は、ヒトラボジェイピーが長年携わってきた人材アセスメントから得られたノウハウが反映されたAIによって、30種類余りの観点にもとづいて抽出されます。こうした分析結果はビジュアル化されたレポートで見ることができるので、社員ごとの強みと弱みが直観的に理解できます。

同ツールは、利用料金が安いという魅力もあります。同ツールによる人材評価に要する費用は4万円、最速で1日で納品されます。

 

以上のようにAIを活用した人材評価は、効率的なうえに客観的でヒトでは見つけることが難しかった「隠された能力」をも発掘する可能性を秘めています。AIによる人材評価は、将来的には会社経営において当たり前の業務になる可能性は高いのではないでしょうか。

 

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