会社員の運命がAIに左右される?AI人事の活用方法と今後の課題について解説!

※本サイトで紹介している商品・サービス等の外部リンクには、アフィリエイト広告が含まれる場合があります。

こんにちは、こぱんです!

コロナの影響で、人事領域にAIの導入が進むというニュースがありますね。

採用や人事評価など、色々なことに使えるAIが出てきているようです。

あひるくん
AIが人間より偉くなる感じがして、なんかイヤだな~

すでに、AIの活用は人事領域でも進んでいて、人事の要というべき以下の3つの業務にまで広がっています。

AI活用が広がる人事領域の3つの業務
  • 採用
  • 教育
  • 評価

こぱん
AI活用については、あひるくんのように抵抗を感じる人が多いようです。

朝日新聞社の全国世論調査によれば、AIに人事評価をされることに、8割近くの人が抵抗を感じているようです。

しかし、リベ大ではAI人事の導入に賛成しています。

なぜリベ大はAI人事に賛成なのかを含め、今回の記事では以下のことについて解説します。

この記事でわかるAI人事の3つのこと
  1. AI人事とは何か?
  2. AI人事についてのリベ大の見解
  3. AI人事の課題

    こぱん
    ぜひ、最後までご覧ください^^
    スポンサーリンク

    解説動画:会社員の運命がAIに左右される日が来るのか?

    このブログの内容は下記の動画でも解説しています!

    AI人事とはどんなもの?

    AI人事は、大きく3つに分けることができます。

    AI人事の大きな3つの分野
    • ① 採用分野のAI人事
    • ② 教育分野のAI人事
    • ③ 評価分野のAI人事

      こぱん
      それぞれ解説していきます^^

      ① 採用分野のAI人事

      採用通知書

      採用分野のAI人事では、以下のような活用方法があります。

      採用分野でのAI人事の活用方法
      • 心理テストの結果分析
      • エントリーシートの選別
      • 記述式テストの採点
      • ビデオ面接の合否判定

      あひるくん
      マーク式の心理テストみたいなものは、昔からあったよね!

      さらに最近では、以下のような評価・分析も出来るようになり、非常に大きな進歩を遂げています。

      • ゲーム形式の行動評価
      • 文章からの性格分析

        コロナの影響で増えてきたビデオ面接では、

        • 言葉の選び方
        • 声のトーン
        • 話す速度
        • 内容
        • 表情

        などを判別するAIが実用化されています。

        また、面接官側の評価傾向をチェックして、調整するシステムも実用化されています。

        ソフトバンクでは、新卒採用の動画面接の評価に、以下のような内容で、正式にAIの運用を開始しました。

        ソフトバンクの新卒採用でのAI運用方法

        AIが合格判定→合格

        AIが不合格判定→人間が確認

        AIの運用により、選考作業の時間が70%削減できているようです。

        こぱん
        選考作業は手間と時間がかかるので、とても助かりますね^^

        IBMでも、AI活用で75%の時間削減が実現しているようなので、人手不足の強い味方になりそうです。

        今後は、“人間の面接官には好かれなくても、AIの面接官には好かれる”という人材も出てくるかもしれません。

        あひるくん
        「あの人、AIにかわいがられるタイプだよね~!」みたいな感じかな?

        こぱん
        そんな会話が繰り広げられる日も近いですね(笑)

        韓国では、すでに主力企業の約1/4がAI導入、もしくは導入を検討しているので、「AI面接塾」に大金を支払う就活生も現れているとのことです。

        いずれ日本でもそうなる可能性は十分あります。

        あひるくん
        ぼくらで、AI面接対策サービス作っちゃおっか!

        こぱん
        それも面白いかもしれませんね^^

        また、リベ大では、AIによるSNS分析を採用活動に活かす技術に注目しています。

        この技術は、“応募者のSNS投稿をチェックしてその人の性格や傾向を調べる”技術で、これからは「個人で稼ぐため」だけではなく、「就職・転職のため」にもSNSが重要になりそうです。

        リーマン君のTwitter投稿

        こぱん
        こんな投稿ばっかりの人は、AIに「向上心を感じません。頭も悪そうです」なんて言われる日が来るかもしれませんね(笑)

        ② 教育分野のAI人事

        教室

        教育分野のAI人事では、例えばチャットロボットが研修に使われ始めています。

        あひるくん
        ぼくも使ったことある!
        教育分野でのAI人事の活用方法
        • 新入社員に、社内制度を教える
        • 営業マンに、製品仕様を教える
        • カスタマーサポートの担当者に、お客様対応を教える
        • 採用面接官に、質疑応答事例を教える

          こぱん
          これらの仕事が人間の仕事ではなく、AIの仕事になりつつあります^^

          他には、従業員ひとりひとりの

          • 所属部署
          • 仕事内容
          • スキルレベル

            に合わせた学習コンテンツを選定・推奨するAIもあり、IBMでは実際に活用しています。

            あひるくん
            わ~い!これが進めば、あの性格の悪~い指導官にイビられることもなくなるかも!

            こぱん
            そうですね^^
            逆に、AIによる無慈悲なシゴキが始まる可能性もありますが(笑)

            ③ 評価分野のAI人事

            花丸

            評価分野のAI人事では、以下のような活用方法があります。

            評価分野でのAI人事の活用方法
            • 人事評価
            • 賃金決定

            日本的雇用の特徴のひとつである「年功序列」が崩れていくなら、年齢以外の要素(成果など)で従業員を評価する仕組みが必要になります。

            人間がやると手間がかかる分野なので、「AIにまかせよう!」という発想は今後広がっていきそうです。

            実際に

            • 日本IBM
            • 幸楽苑ホールディングス(ラーメンチェーン経営)

            などで、人事評価や賃金決定にAIが活用されています。

            ㈱RevComm(レブコム)のMiiTel(ミーテル)というサービスは、電話営業や顧客対応をAIがリアルタイムで解析し、採点&フィードバックをするようです。

            ミーテルの採点&フィードバック項目
            • 話す速度
            • 会話のかぶせ率
            • 沈黙回数
            • 抑揚
            • NGワード

              あひるくん
              これが進化していくと、AI上司が誕生するかも!?

              「AIが人を正しく評価できるの?」と疑問を持つ人も多いと思います。

              しかし、AIが「従業員の活躍の可能性」を判定し、8割を超える的中率を出したというニュースもありました。

              こぱん
              2019年12月2日付けの日経新聞で、取り上げられていました^^

              AIは、もはや本人以上にその人のことを理解しており、高い確率で未来を見通せることが明らかになってきました。

              ミーテルとは違うサービスですが、AI分析サービスでは以下のようなアドバイスの事例があります。

              • 85%の確率で○年以内に辞めます
              • 能力は高いですが、会社に対しての不満があるので、チームリーダーには向きません
              • 能力は並みですが、○○な人と組み合わせたチームにすると相性が良いですよ

                あひるくん
                ぼくじゃ、とても見つけられない角度からのアドバイスだ!

                AI人事は3つの分野で今後も普及する見込み

                以上見てきた通り、以下の分野ですでにAI活動を始めています。

                AI人事の大きな3つの分野
                • ① 採用分野のAI人事
                • ② 教育分野のAI人事
                • ③ 評価分野のAI人事

                こぱん
                将来的に、どんどん普及していく可能性を感じますね^^

                AI人事についてのリベ大の見解

                ここまでAI人事について解説してきましたが、皆さんはどう思いますか?

                こぱん
                リベ大的にはAI人事はアリです!どんどん活用すればいいと思います^^

                そもそも、これから少子高齢化が激化する日本では、テクノロジーの力を使わないという選択肢はありません。

                AIも道具の一種なので、使い方によって良くも悪くもなります。

                だからこそ、早く取り入れて小さく失敗して、上手な使い方を学んでいくのが、良いのではないでしょうか。

                あひるくん
                最初から完璧じゃなくたって良いよね!

                こぱん
                そうですね^^
                小さく失敗していくことが大事だと思います。

                採用にも、教育にも、評価にも、AI活用されそうな以下の3つの業務フローがあります。

                AI活用されそうな3つの業務フロー
                • 業務フロー① 組織としての、目標・評価基準作り
                • 業務フロー② 個人への当てはめ
                • 業務フロー③ 結果の伝達
                  これら3つの業務フローにおけるAI活用について、リベ大の見解も交えて解説していきます。

                  業務フロー① 組織としての、目標・評価基準作り

                  ゴールまでの道

                  結論から言うと、目標・評価基準の設定は、AIに任せず、人間の手に残した方が良いと思います。

                  どういう人と働きたいか

                  どういう人に育てたいか

                  どういう人を評価するか

                  これは、人事部や経営層の魂を注ぐべき部分で、一番大切なところです。

                  なぜなら、これらは“会社の価値観、目的地をはっきりさせること”と同じだからです。

                  この部分をAI任せにしてしまうということは、会社の行く末をAI任せにしてしまうということです。

                  こぱん
                  だから、リベ大的には賛成しません。

                  たとえば、成績良好な社員のデータをAIに放り込んで、“似たような人を採用する、育てる、評価する”というやり方にも、以下のような課題があります。

                  • 「今までうまくいっていた人」と同じような人を集めて本当にうまくいくのか?
                  • 具体的な評価基準がブラックボックスでいいのか?

                    こぱん
                    未来につなげる目標・評価基準の設定は、しっかり人間が関わるべきところだと思います。

                    業務フロー② 個人への当てはめ

                    チェック表と筆記用具

                    ぜひAI活用をしたい業務フローが、個人への当てはめです。

                    業務フロー①で設定した「組織としての、目標・評価基準」を、個人へ当てはめて評価する業務フローは、人がやると以下の問題点がありました。

                    • 主観が入って公平になりにくい
                    • 手間がかかり過ぎる

                      主観が入って公平になりにくい

                      たとえば、あなたが上司として数名の部下を評価しないといけない場合、はたして1人1人を正確・公平に評価できるでしょうか?

                      もしかしたら半年前にミスをした部下の評価より、最近仕事でミスをした部下の評価を、つい低くしてしまうかもしれません。

                      逆に、自分と仲の良い部下の評価をつい良くしてしまうかもしれません。

                      あひるくん
                      低い評価をされた部下からしたら、たまったもんじゃないね!

                      手間がかかりすぎる

                      しかも、上司の評価が部下の人生を左右することもあるので、上司側も適当に評価するわけにはいきません。

                      その上評価する部下の人数も1人ではなく、何人か評価しなければいけないことも多いですよね。

                      なので、どうしても部下の評価に時間がかかってしまうのです。

                      しかし、これらの問題はAIに任せることでクリアできます。

                      こぱん
                      人間より、AIの方が公平に評価できると思いませんか?^^

                      業務フロー③ 結果の伝達

                      人とのつながりイメージ

                      業務フロー②ではAIの活用を推奨しましたが、この業務フロー③「結果の伝達」は、ぜひ人間の手に残したい部分です。

                      AIに任せてしまうのは、どうにも愛がないからです。

                      AIに

                      「大変良く頑張りました」

                      「もう少し努力が必要です」

                      と言われても、ピンときませんよね。

                      愛を感じない伝えられ方だと、なかなか建設的に受け取れないと思います。

                      こぱん
                      多少手間がかかっても「愛を大事にする世界」が良いですよね^^

                      とはいえ今後、AIがさらに進化して、1人1人の嗜好に合わせて、姿や形を変えて、フィードバックする可能性もあります。

                      あひるくん
                      美人なお姉さん上司が出てきて、「あひるくん、もっとこうしなきゃダメじゃない」とか言われたら最高~

                      こぱん
                      ……

                      AI人事の課題について

                      問題点を考える人

                      これまで、AI人事の活用法について解説してきましたが、「今すぐ使えるね!」とはまだまだ言えない状況でもあります。

                      AI人事には以下の課題があります。

                      AI人事の4つの課題
                      1. 業績への影響検証はまだできていない
                      2. 評価のブラックボックス化が問題になっている
                      3. 個人情報保護の問題がある
                      4. 差別を助長する懸念がある

                      AI人事の導入によって、業績にどう影響するか、検証はまだこれからの話です。

                      また、評価のブラックボックス化についても課題があります。

                      実際に、2020年4月には日本IBMの労働組合は評価基準の開示を求めて、東京都労働委員会に救済を申し立て中、という事例があります。

                      あひるくん
                      AIに評価されるだけで、理由も教えてもらえないんじゃ納得できないよ!

                      さらに、個人情報保護の問題もあります。

                      リクルートが就活生の内定辞退率を予測・販売して謝罪に追い込まれたこともあります。

                      こぱん
                      これは、まだ記憶に新しいですね。

                      4つ目の課題は、差別を助長する懸念があることです。

                      2018年、amazonではAIを活用した採用を取りやめました。

                      その理由は、女性を差別するAIが誕生してしまったためです。

                      こぱん
                      過去の社員データをもとに、AIに「当社に合う人」を学習させた結果、男性のデータばかりが学習されたようです…

                      あひるくん
                      それは、根深い問題だね…

                      AI人事は活用すべきだと思いますが、適切な運用に関しては、まだもう少し時間がかかりそうです。

                      まとめ:AIと「上手に付き合う」発想が必要

                      AIの回路

                      これからの世界では、AI人事の活用は避けられません。

                      特に日本の場合は、少子高齢化で人手不足になるので、AIと「上手に付き合う」発想がどうしても必要になってきます。

                      こぱん
                      ITテクノロジーを活用していかないと、今後の発展が難しいです。

                      AIはあくまでも道具なので、世の中を良くするか悪くするかは、人間の使い方次第です。

                      包丁も料理に使えば便利ですが、人を刺せば凶器です。

                      あひるくん
                      AIも包丁も、道具だもんね!

                      AI人事については、まだまだ課題も多いし、色々感じることはあると思います。

                      ですが、以下の点を踏まえてAIと上手な付き合い方を考えていきましょう。

                      どういう目的で作られ、どう機能するのか?

                      どういう分野でなら、便利に使えるか?

                      どういう使い方なら、みんなが幸せになれるのか?

                      いつの間にか時代に取り残されないように、新しいテクノロジーについてきちんと学ぶことは非常に重要です。

                      一見、「自分の人生に関係ないことかな?」と思うことでも、思わぬところで経験が活かされることもあります。

                      こぱん
                      だから、まずは知ることが大切だと思います^^

                      これからもしっかり学び行動して、自由への道を歩んでいきましょう。

                      以上、こぱんでした!

                      有益な最新情報について触れるために、オンラインコミュニティ「リベラルアーツシティ」をご活用ください♪

                      みんなでつくるリベ大コミュニティリベシティ

                      「リベラルアーツ大学」が待望の書籍になりました!

                      自由へと一歩近付くための「お金にまつわる5つの力」の基本をまとめた一冊です!

                      こぱん
                      【貯める・稼ぐ・増やす・守る・使う】力を一緒に学びませんか?^^
                      ¥1,350 (2024/03/18 20:05:08時点 Amazon調べ-詳細)

                      ▼「最新のテクノロジーについて興味がある」という人に読んで欲しい記事がこちら!

                       

                      スポンサーリンク

                      Twitterでフォローしよう

                      おすすめの記事