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AIの採用者診断、辞める時期の予測は可能?(前)

2018/02/13

Terena Bell CIO

 Pymetricsを導入している主な企業には、英国とオランダに本社を置くUnileverや米Accentureがある。志望者は、ソリティアや、リングを積み重ねるゲームなどをオンラインでプレーする。これらのゲームは、例えば自分の利益より他者を優先する人物かどうかや、注意を乱される状況への対応が速いか遅いかなど、志望者の思考回路を読み解けるように設計されている。Polli氏によると、これらのゲームでは、認識、感情、社会性に関する90以上の特質を測定できる。いずれも、「さまざまな企業のさまざまな職種で露呈する特質だ」と同氏は言う。

 一連のテストで志望者の思考回路が測定できたら、Pymetricsの予測モデリングの出番だ。「当社のソリューションを導入する顧客企業それぞれで、トップクラスの社員に一連のゲームをプレーしてもらい、それを基に、その企業の当該業務で結果を残すための重要な特質を明確化する」とPolli氏は説明する。データサイエンスを活用し、志望者のテスト結果と優秀な社員のデータセットとのパターンマッチングを行うことにより、適合度をパーセントではじき出す。この結果は、志望者がその仕事を1年以上続ける可能性に基づいている。

 成功の基準を決めるのはそれぞれの顧客企業だとPolli氏は言うが、Pymetricsとしては、数値化できる指標を使うことを勧めている。例えば、セールスの仕事で目標を達成した四半期の数などだ。適合度は、1~100%の値に応じて、高・中・低に分類される。適合度が中や低の場合、その志望者はあまりフィットせずに退職しそうだということを示している。

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