AI活用した採用、人事評価が拡大中 最前線の姿とは
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注目のコメント
「私は、人事業務におけるテクノロジー活用がさらに進むことで、各自が自分らしさを発揮し、組織がより活性化していく未来を望んでいます。」
私も同じ意見です。AIを使った採用、人事評価にはどうしても不安からくるネガティブなイメージがつきものです。しかし、これまで時間や人手が足りないことだけを理由に簡単な書類だけで不利な評価をされてきた人たちがいるのも事実です。AIを使って大量かつ客観的に正当な評価を下せるようになることは評価する側にもされる側にも大きなメリットがあると思います。もちろん、AIのバイアスや誤りも指摘されている通りですから、盲信してはいけません。記事でもAIを使った評価については、採用時の評価については詳しく触れられているものの、社員の人事評価についてはほとんど触れられていません。
これ、おかしくないですか？
そんなにAIで評価ができるなら、社員の人事考課にも使えば良い。むしろ社員の人事考課の場合、社内には死ぬほどAIが好きそうなログがあります。採用時の面接なんかとは比べ物にならないログ。議事録、作成した資料、セールスフォースのデータなどなど。多分、人を評価するためのデータの揃い方は、採用選考の比ではないでしょう。そして、AIによってはじき出された結果の検証もしやすいですよね。「彼がd評価になるのはおかしいぞ！」とか。
採用のほうが数をさばかないといけないというペインがあるのは事実ですが、人事考課だって適正処遇、社員全体の考課にかかる工数もあるわけで。
そういうことからも「AIが(データに基づいて)人を評価する」って、現段階では超眉唾ものです。データに関わる者として、採用、人事評価だけでなく、従業員エンゲージメントなどへのデータ活用は興味ありますし、肯定的です。
一方で、Amazonの採用システムにおいて性差別があったという問題が有名だったりしますが、モデリングなど注意が必要だなと思いました。（機械学習全般に言えることなのですが。）
とは言え、人手不足が加速する中で、効率化を狙った機械学習活用は有効手段だと思いますので、成功事例が増えると良いですね。
■焦点：アマゾンがＡＩ採用打ち切り、「女性差別」の欠陥露呈で
https://jp.reuters.com/article/amazon-jobs-ai-analysis-idJPKCN1ML0DN
"アマゾンはソフトウエア開発など技術関係の職種において、システムに性別の中立性が働かない事実を見つけ出してしまった。これはコンピューターモデルに１０年間にわたって提出された履歴書のパターンを学習させたためだ。つまり技術職のほとんどが男性からの応募だったことで、システムは男性を採用するのが好ましいと認識したのだ。
逆に履歴書に「女性」に関係する単語、例えば「女性チェス部の部長」といった経歴が記されていると評価が下がる傾向が出てきた。関係者によると、ある２つの女子大の卒業生もそれだけで評価を落とされた。"
