人事部が狙う 人工知能による人材採用アプローチ

この記事は2016年10月発行のエスネットワークス産業調査レポート vol.4より転載しております。

CFOだけではなく、経営に携わる方であれば、常に自社の業界をはじめ、各種セクターの動向に目を向け、ビジネスの次の一手を考えられていることと思います。産業調査レポートは注目が高まるIoTやXaaSサービスを中心に各業界の動向をまとめております。

01 ロボティクスが代替する業務とは?

製造用ロボットの市場規模と比べて、サー ビス市場の伸びが著しい。RPAという言葉だけでいえば比較的浸透してきている。ロボティクスが代替する業務に着目すれば、多様なオペレーションが「 ヒト からロボットヘ」代替されることが予想される。

アセット 1

02 画像&音声認識パターンと親和性の高いオペレーション業務

感情認識、時間認識など、画像分析、音声分析で読み取るのは技術的に先だろう。視点を変えると現在の画像&音声認識技術が得意とする 分野にて、オペレーション業務を代替させる発想が生まれる。現実的に先行する分野は2つある。人的オベレーション業務の代替 バーチャル リアリティ(VR, 仮想現実)による空間認識である。いずれも人工知能が画像データを数値データとしてメタデータ化でき、得意とするデータ サイエンス的手法でアウトプットができる領域である。

 

03 人工知能アルゴリズムを用いた”会社適性”のデータ化

人材採用は、企業における最も重要な付加価値付けと言って良い。 人事作業の中で最も時間がかかる作業である。限られた時間の中で、有望な人材すべてと面接できない。適性テストでの適性評価には限界 がある。非対面の段階にて、どのように適性や実力を判断するかが 長年の課題だった。
人材採用の経験がある方ならお気づきと思うが、人材の能力には「 見えないもの」が多く、これらを採用過程でいかに把握できるかが、良い人材獲得の焦点である。

人工知能アルゴリズムは、 「非対面」において、より会社的適性で選別することができる。例えば、 「営業実績」という定量的指標が重要視される ポジション、もしくは、「活躍度」という定性的指標で評価されるポジションなど様々だろう。活躍度という主観的な定性的指標も、その会社の経営層から理念や風土との適性度が具現化されたものとして捉えれば、会社固有の 「会社適性」を数値化できる。

アセット 2

04 人工知能を用いた人材採用アプローチ

「人的オペレーション業務の代替」において、パーソントリップで用いた動的データ、静的データ収集と同様のアプローチが可能である。日常的に会社適性データを静的データベ一スとして構築する。これにより、志望者のWeb面接での動的データを人工知能にて分析することで、非面接型適性評価の“質の向上”と“時間短縮”を同時に行うことができる。また、人事CRMのメタデータ化により人事CRMメタデータを精緻化させることが できる。

アセット 3

 

執筆者

NEXT CFO 編集部

 NEXT CFO編集部

経営者・管理職にCFOの役割を広めたい!CFOが活躍する社会をつくることで、日本経済を活発にしたい!そんな想いでNEXT CFOのメディアを運営しています。

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