From:山極綾子
人事×機械学習の論文で面白いものはないかしら…と探していたところ、
こんな論文を見つけました。
「機械学習を用いた類似度業務者分類とスキルの可視化による
キャリア自立に向けた行動変容の促進」
https://www.jstage.jst.go.jp/article/his/22/3/22_291/_pdf/-char/ja
2020年に出版された、比較的ほくほく温かい論文です。
増え始めているジョブ型採用に適応するためには、
個々人が自分のキャリアを自律的に考えなければならない。
ただ、今までジョブ型に触れていなかった人たちが、
急に「自律的に考えよ」と言われても難しいので、AIでサポートしよう。
言語分析を行うAIを用いて、類似した業務に取り組む社員をグルーピングし、
それぞれのグループに所属する社員が持つスキルを可視化することで、
このグループに入るために必要なスキルを明らかにしよう。
そして、個々人が自身のキャリアについて考える一助としよう。
そんな論文でした。
手法に関する議論はさておき、私が気になったのは、論文の最後で行われていた
「実際に社員はAIが出した結論にどう思うか？」という評価結果です。
例えば、「キャリア形成のために、提示情報は有用と感じられたか？」に対して、
有用ではなかった、どちらかと言えば有用ではなかった、
とネガティブな回答をした人は、回答者15人中13人を占めていました。
つまり、87%の社員が有用性を感じなかった、ということになります。
ここに、AIを人事に使う難しさが表れているな、と感じます。
その要因の一つとして挙げられるのは、
機械学習がこれまで発展してきた領域と、人事の領域の違いです。
というのも、例えば言語処理を行うAIそのものの精度を上げてきたのは、
例えば
翻訳を正しく行う。
次の一語を正しく答える。
など、人事に使うために改善されてきた手法ではありませんでした。
そう言った問いに対する精度が上がればもちろん嬉しいとはいえ、
その成長の方向性が人事に適しているか？については議論の必要があります。
もう一つ挙げられるのが、AIの出力だけでは物足りない、ということです。
例えばこの研究でも、AIが出力するのは「このグループに属するスキルを
もつ人たちが使ってる言葉は〇〇」という結果なはずです。
その出力をどうまとめて、どう使うのか？は伝える人間にかかっています。
単純にAIだからうまくいくだろう！という考えの方たちによって、
「AIって意外としょぼいんだね」という意識がついてしまわないか、
一研究者として少しだけ、心配になるところです。
山極綾子
P.S.
実は弊社でも最近、求職者が履歴書などに書いた言葉を使って、合格率や
入社後の活躍度合いを評価できないか？ということを研究しているのですが、
その結果もまた、伝え方や解釈の仕方、得られた分析結果の使い方によって、
有用とも有用でないとも見えるなあ、ということを感じています。
機械学習が出力した結果と、その結果を使う人。
この二つがうまくかみ合うことが、重要なのだと感じます。
P.P.S.
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