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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

AI予測の精度は

 だが、人材関連の調査会社である米Work InstituteのDanny Nelms社長は、こうした予測は問題をはらんでいると話す。「(離職の)75%は、どちらかと言えば制御可能な要因によるものだ」と同氏は言い、会社側に端を発する内部的要因が特に多いと説明する。中には、例えば給与が標準以下というように、会社全体として手の打ちようが考えられるケースもあるが、一方で、優秀な社員が配属先の上司と合わなかったことが退職につながるケースもある。Nelms氏は、会社に40人のマネージャーがいたとしたらどうかという例を挙げる。「当然、この40人は、いずれもマネジメントの手法が微妙に異なる。候補者がどのようなマネジメントを望んでいるかや、どのようなマネジメント手法の人に配属するかといったことも理解できるよう、AIに事細かに対応させるというのだろうか」

 Pymetricsは、個別のチーム単位での適合度には目を向けていない。しかし、たとえ職種の呼び名が同じでも、企業によって職務の内容が根本的に異なる場合があるという点には対処している。セールス担当と一口に言っても、押しの強いタイプを求めている企業もあれば、関係構築に長けたタイプを求めている企業もある。「もしかすると、50年前なら、どの企業も職務は今より似通っていたかもしれない。当時の世界は今ほど複雑ではなかったかもしれない。しかし今では、職種の呼び方一つを取っても多様性がある。『この3つの特質があれば適任だ』といった話で済ますのは難しいと思う」とPolli氏は言う。

翻訳:内山卓則=ニューズフロント

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