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AIの採用者診断、辞める時期の予測は可能?(後)

2018/02/15

Terena Bell CIO

 新たに雇用する社員がいつ辞めそうなのか、採用活動の段階で分かるとしたらどうだろうか。その時期を寸分たがわず予測することはまだできないものの、1年以上働き続けそうな志望者かどうかをパターンマッチングで予測する機能を持つソリューションを、2社のスタートアップがそれぞれ手がけている。この技術が本当に機能するとしたら、会社にとっては、莫大な費用の節約につながる。だが、最終的にそれだけの価値があるのかどうかは気になるところだ。

前回から続く)

 求職者の特質から適任かどうかを探るというのは、まさにPymetricsがしていることだ。筆者がPymetricsのテストを受けたところ、スコアが高かったのは、「高リスクでのリスク選好」「低リスクでのリスク選好」「計画のスピード」だった。筆者のテスト結果では、この3つは起業家にとってマイナスになる特質だと判定され、起業家として1年以上続けられる可能性は6%しかないという予測が出た。しかし実際には、筆者はテクノロジー企業を立ち上げた経験が2回ある。最初の会社は、9年間にわたって経営した後に、評価額を得て売却した。また、IT起業家としての経験から言えば、マイナスの特質と評されたこれらの項目は、筆者にとっては仕事を進めるうえで支えになった。

 精度の問題を脇へ置けば、社員の定着に関する予測にAIを使うのはやはり魅力を感じさせる。Work Instituteの調査レポートによると、社員の離職が米国企業にもたらす費用は年間5360億ドルで、離職する社員の34%は入社から1年以内だ。「社員が1人辞めると、基本給の約33%の費用が発生する」とNelms氏は言う。採用やトレーニングにかかる費用に加えて、その仕事で人が減ることによる生産性の低下もある。

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