営業とAI

100社の人事担当に訪問して分かった 日本の人事部 採用・評価へのAI適用

2018年10月7日

一部上場企業、各業界の売上TOP10以内の企業100社ほどの人事部の方とお会いしました。

大手企業の人事部が何を考えているかを知ることは、サラリーマンにとってかなり重要。

これをまとめることは意義があるかなと思い、記事にしてみました

結論は、

  • 社外で稼ぐ力を身につけよう
  • 副業を始めよう。難しければ、副業の準備をしておこう

です。

人事部の採用・評価業務におけるAIの活用

グローバルでは米国を中心に研究が進んでいる「ピープルアナリティクス」。

これを真面目に検討し始めている日本企業が増えています。

「ピープルアナリティクス」とは、属人的に行われてきた採用活動や人事評価に、データやAIを活用する取り組み。

既にIBM、日立製作所、KPMG、パーソル研究所といった先進企業の取り組みは有名です。

が、もう少し堅い純日本企業も、検討を開始しました。

 

「AI」というバズワードをもう少し詳しく説明すると、「機械学習の適用」です。

これまでも「二分木(単純なyes/no判定の集合体)」やルールベースエンジンを使って人事業務を行う企業は幾つかありました。

しかし、昨今

  • 第三次AIブームの到来
  • ディープラーニングの台頭
  • データサイエンティストという職業が脚光を浴びた

事などから、より複雑なアルゴリズムを活用し、属人化された業務を紐解く取り組みが進み始めています。

これまで進んでこなかった、日系企業の採用・評価領域でのAI適用

日本の雇用形態は海外と比較してかなり特殊。

その理由は雇用形態にあります。

  • 新卒一括採用
  • 長期雇用前提

これらの雇用形態は、日本独特のもの。

 

新卒採用については、経団連が毎年指針を出しています。

選考時期はもとより、内定を出すタイミングまで、日程単位で指針が定められています。

また採用後も長期雇用が前提。

海外と比較して転職することへのアレルギーが非常に高いのです。

上記の理由から、これまで日本では「採用や評価の場面でAIを活用し、精緻かつ平等な対応をする」という事は行われてきませんでした。

 

一方、平成以降の「失われた時代」で日本企業が国際競争力を失った今、やっと人事部が重い腰を挙げつつある、という状況です。

次の章で具体的な取り組みを幾つか紹介してみます。

AIで具体的に取り組もうとしていること

退職予測

例えば1年後に退職するリスクのある社員をあぶり出し、対策につなげます。

使用するのは以下のような過去データ。

  • 社員のタイムカード情報
  • 社員の能力評価の情報
  • 社員のこれまでのキャリア、学歴
  • 現在の役職になってからの期間
  • 現在の上司となってからの期間
  • メール送信タイミング

過去に退職してた社員の情報を教師データとして、アルゴリズムを使い法則性を見出した上で、在職社員にこれを当てはめ、予測をします。

退職リスクの高い社員をあぶり出すことが出来たら、ここから先は人間の仕事。

  • 飲みに行ってガス抜きをしてあげる
  • 部署異動させて上司を変える

などは普通に考えられますし、一方で

  • なにもせずにそのまま辞めさせる

という選択肢もあるかもしれません。

採用戦略の効率化

大学受験と違い、企業の就職には偏差値といった客観的な指標がありません。

そのため、有象無象の大学生が大手企業に殺到します。

大手企業は全員を平等に面接する体力はありませんから、AIを使用してある程度学生をふるいにかけるわけです。

具体的に使われるのは以下のような過去データ。

  • 出身大学、出身高校、大学での評価、出席日数
  • SPIの点数
  • 履歴書の各項目
  • エントリーシートに記載された単語

自社の優秀社員のデータを元に傾向を見出し、それを新卒生に当てはめ、将来活躍できる可能性を予測します。

大学名だけで足切りすることは、企業運営に必要な人材の多様性が失われますので、上記のようなAIの指標も参考情報として一部取り入れるわけです。

人材ポートフォリオの最適化

こちらは前述の2つよりもう少し高度な活用方法。

あらゆる人材類型のデータモデル(傾向値)を準備しておいて、新卒の学生がどの領域に当てはまるかを予測し、ミスマッチをなくします。

企業側からすると、多様化された人材が各所に分散することで会社全体の人材ポートフォリオが最適化できる(強い会社づくりに寄与する)というメリットがあります。

一般的に就職面接を行う面接官である社内のエース級社員は、自分と似たようなタイプの新卒生に高評価を出しがち。

一番バッターなら一番バッター、四番バッターなら四番バッターに適した人材配置を行い、ミスマッチをなくすことで企業と学生がwin-winとなります。

 

ここでのポイントは

「今まではAIと名のつくシステムは使い物にならなかったが、ここ数年で、使い物になるシステムが台頭してきていること」

です。

今までは、いくらAIが

  • この人が半年後に退職する確率は80%です
  • この人材が5年後に活躍している確率は20%です

といっても、それぞれ「80%、20%と考えるその理由」までを教えてくれる事はありませんでした。

それを教えてくれるAIが台頭し始めています。

つまり企業の人事が、AIが打ち出す理由を根拠に社内稟議を上げ、実際に施策に移す素地が揃いつつある状況です。

企業が社員を選ぶ時代。社員も企業を選ぶ時代

上記のようなAI活用が進むと、将来的には「企業が社員を選ぶと同時に、社員も企業を選ぶ」お互いが選択をする時代が到来します。

精緻な退職予測ができるということは、会社を辞めない社員も分かりますので、その人の給料は下げる事ができます。

但し一方的に給与を下げる事は難しいでしょうから、業務時間を減らす事と同時実行されます。

すると政府が容認している副業・兼業の話が一気に加速します。

また評価が精緻化される事で、今まで属人的に「まだ若いし、いつかこいつは活躍できるだろう」といった甘い評価はされなくなります。

 

ここまで来るとサラリーマンは、一社にどっぷり浸かって給与をもらって生きる、という選択肢が難しくなります。

まとめ~今から準備できること~

今からできることは、副業・兼業の準備、もしくは副業兼業そのものです。

現時点は多くの会社で副業・兼業はまだ規制・禁止されているでしょうから、少なくとも今から準備、練習位はしておくべきでしょう。

副業・兼業が一斉に解禁となった瞬間、全員横並びで「よーいドン」でスタートするのと、あらかじめ下積みを積んでいたのでは雲泥の差がでます。

 

当記事の結論は、冒頭でも記載した通り、

  • 社外で稼ぐ力を身につけよう
  • 副業を始めよう。難しければ、副業の準備をしておこう

です。

では具体的にどのような準備をしたら良いか、については今後の記事で記載していきます。

その他、副業を始めたい人におすすめの記事のまとめはこちらです。

「営業とAI」に関する記事は以下にまとめています。

是非こちらもどうぞ。

目指せ文系AI人材「営業とAI」に関する記事のまとめ

続きを見る

-営業とAI

Copyright© 営業アップデート , 2020 All Rights Reserved.