From:山極綾子
（写真は私ではありません）
生まれて初めて、鍼治療（？）を受けてきました！
あまり針が得意でなく、のらりくらりと予防接種を避けた経験もあるこの私が、
自ら進んで鍼治療を受けようと思う日が来るなんて…。
父にばれる前に、ポストに投函された市役所からの予防接種通知を
破り捨てたのも、いまとなってはいい思い出です。
（最終的にはきちんと受けました）
中学の同級生が鍼灸師をやっており、その人自身のことも好きだったこと、
またInstagramで投稿している内容も
マーケターとして尊敬する部分が多分にあり．．．。
あとは、単純に肩と腰の不調がたまっていた、ということもあって、
施術を受けてきました。
いまでこそ採血も献血もどんとこい！と思うほどになりましたが、やはり鍼、
未知のものが怖い私は、施術の前にネットでいろいろと検索をしていました。
「髪の毛ほどの太さの鍼だから、痛くない！」
「施術中に寝てしまう人もいるくらい」
と、安心できる内容ばかりで、ほっとしたことを覚えています。
…親知らずの抜歯のために情報を集めたときとは大違いです。
あの時は怖い情報しか出てきませんでした。
ついに当日を迎え、施術していただいたわけですが。
確かに、全く痛くないのです。
何も感じない、は嘘になりますが、触れる感覚があるくらいで
ほとんど無痛でした。
むしろ、ツボに鍼が当たった時の響くような感覚の方が、
不思議な感覚で記憶に残っています。
こうやって初めてのものに触れるとき、知人やネットから、様々な情報を
探すこと、あなたにもよくあるのではないでしょうか。
実は、同じように事前の知識を得て学習されるAIも存在しています。
事前に、求めたいモデルはこんな形をしているだろうか？と前提を置き、
得られたデータを基にそのモデルを訂正していくことで、
データに即したモデルを作成する方法です。
例えばその手法を人事評価に使ったとします。
Aさんの評価について、たまたまその時周りにいる人たちとの折り合いが
非常に悪く、びっくりするくらい悪い評価を貰ったとします。
もし、このデータだけを正しいとするならば、
Ａさんの今期の評価は、かなり下がってしまいそうです。
一方、もしこれまでのデータを基に、
Ａさんのベースとなる評価が手元にあったとしたら。
Ａさんがそこまで低い評価なはずはない。
今の評価を無視するわけにはいかないけれど、
それをそのまま反映するのは間違っているかもしれない。
そんな風に最終的な結論を下すこともできるようになります。
まさに、鍼灸を受ける前にネットでいろいろと調べたように、
もともとの事前知識を仕入れておくようなものです。
過去のデータから各社員の評価について、事前にある程度予測できていたならば。
そして直近で得られたデータで補正していく。
そんなことが出来れば、たまたまの評価の高さ・低さに左右されない
人事制度が出来る…かもしれません。
山極綾子
P.S.
とはいうものの、その時点での評価が重要なのであって、
過去のその人の評価は関係ない！と考える
人事担当者や経営者の方もいるかもしれません。
その時は、先ほど述べたような方法は使わず、
今この瞬間の評価のみを反映すべきと思います。
あくまでAIは人間のやりたいことをサポートするためのものでしかないからです。
あなたのやりたいことをサポートしてくれるAIがあれば、
どのくらい仕事が楽になるでしょうか。
P.P.S.
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