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AI(人工知能)が面接者の展望を把握!?求人採用の驚愕の未来を考察

AI(人工知能)は、膨大なデータを背景に人間が考えたり分析するよりも、はるかに早く答えを見出してくれますよね。そのようなAI(人工知能)が初めて面接で来社される相手の展望を予測して採用を実際に行っている会社が存在しているという話を耳にし僕は興味をもちました。

興味を持った理由は、今までファーストインプレッションで好印象でなかった相手と打ち解けたケースや、ファーストインプッションとは裏腹に一緒に仕事をしずらいなぁと感じたことが多々あり、AI(人工知能)が面接を行うことによって仕事での良好な関係を持てる相手と出会える確率が増えるのではと考えたからです。

そこで今回は、AI(人工知能)が面接者をどのような人材か判断する方法と、企業ごとに求める人材が違う採用という分野でAI(人工知能)が結果を出すためにAI(人工知能)に与えたいデータをエンジニアの視点で考えてお伝えしていきます。

そしてAI(人工知能)が面接・採用を行っていくためにとるべき企業の手順を僕なりに考えてみました。

AI(人工知能)が性格を判断するには

性格判断イメージ

ではまずはじめに採用・面接において不可欠な相手を見極めるという点でAI(人工知能)がどのように性格を判断するのかについて既に実用化されているサービスを例に出して考えてみましょう。

今回は、実用化という点でIBMが世界に先行している「Watson」の分析方法をもとに考えていきます。

Watson IBM 性格判断サービス
https://personality-insights-demo.ng.bluemix.net/
Watsonの性格分析のやり方を簡単に解説
1.テキスト入力
2.「任意のテキスト」を選択して白紙のテキストボックスを表示
3.テキストボックス内に自分で書いた記事をコピペして「分析」をクリック
※テキストボックスに貼り付ける文章は長い文章を入力すると、制度の向上
性格特性結果は、大きく分類して「タイプ」「傾向」「ピックファイブ個性」「欲求」「価値」の5種類で表示してくれます。また、ツイッターアカウントをAI(人工知能)に読み込ませて分析することも可能ですので興味がある方は公式より試してみてください。

今回着目していただきたいのは、やり方解説3の文章は長い文章を入力すると精度が高くなるといところにあります。過去に文章として残した記録が増えれば増えるほど当然のようにAI(人工知能)が判断できる性格が大きくなるということですね。

ちなみに僕の書いたこの記事で試してみた結果はを載せておきます。

感想としましては、社会貢献のためにボランティア活動をするといった点について自身をもってそうですねとはいえないことを除けば当てはまるかなといった所です。

AI(人工知能)がデータのない相手(面接者)の性格判断

データイメージ

さて次に現在、実用化という点でIBMが世界に先行している「Watson」の分析方法をもとに考えるとAI(人工知能)が面接者の性格を判断するためには面接者に筆記テストとして問題・質問に回答してもらうか過去の実績やツイッターなどを提出してもらう必要がありますね。

しかし、面接・選考時に「提出させてはいけない書類」と「聞いてはいけない内容」が存在しています。公正な採用選考を行うための基本的な考え方として、「応募者の基本的人権を尊重すること」「応募者の適性・能力のみを基準選考とすること」の2つを意識しておくことが大切になるからです。

つまり、後者の過去の実績やツイッターなどを提出してもらうという方法は現実的ではなさそうですね。面接者に筆記テストとして問題・質問に回答してもらうという方法なら質問の内容に注意しておけば現実的になるでしょう。

企業が求める人材とAI(人工知能)が判断するために・・・

企業イメージ

そして企業・タイミングによって求める人材が異なる採用においてAI(人工知能)が面接者を求める人材と判断をするためには、まず既に会社に在籍している従業員の「性格・モチベーション・従業員からの信頼度」といったものを理解させる必要があるとエンジニアの僕は考えています。

皆さんは、

だれだれさんがもう一人いたらいいのにな~

などと考えたことはありませんか?僕は、日々そんな事を考えながら仕事に追われている状態です。

そこで、「だれだれさんみたいな人を採用」と考えた時に在籍している従業員データを収集することが第一条件だと考えています。

そのために、従業員にアンケートのようなものを実施する必要があります。

しかし、僕個人の意見としては

そういったものは5分以内に終わるとはいえ、めんどくさいんだよな~なんて・・・

つまり、経営者や人事の人からしても

アンケートの取り入れを行うのは・・・

ってなってしまいますよね。なので現実的な方法を考えてみたところ「ストレスチェック」に辿りつきました。

厚労省の定めているストレスチェック

2015年年12月より50人以上の労働者がいる事業場で厚労省より毎年1回ストレスチェックの実施が義務付けられています。

ストレスチェック制度の主目的は、「メンタルヘルス不調の未然防止」です。

ストレスチェックによって厚労省のストレス状態を把握することが目的であると捉えられがちですが、本来の目的は、労働者個人のストレスに対する気づきを促すことや、職場環境の改善をすることで「メンタルヘルス不調者をださないように未然に防止することです。

義務付けられているのであれば、「ストレスチェック」の実施の際に上記で述べたモチベーションやタイプなどを判断できる質問を追加で実施して一緒に管理できる仕組みがあったら企業的に取り組みやすいのではないでしょうか。

そして、従業員のデータを集める事ができたのであればAI(人工知能)が面接者を必要な人材という判断をするための準備が完了したと僕は考えます。

現役エンジニアである僕が考える具体的な方法論

1. アンケート結果をマトリックス形式で分類する
項目1
項目2 Aタイプ Cタイプ
Bタイプ Dタイプ
2.結果を記録し続ける
   入社時    2018年    2019年
   社員 1 A A B
   社員2 D B C
   社員 3 A C D
3.面接時に同じ質問内容を筆記テストとして実施
  面接者試験結果 Aタイプ
4. AI(人工知能)が面接者の展望を予測

  考えられる可能性

  パターンα 入社時➜ Aタイプ1年後➜ Aタイプ / 2年後➜Bタイプ(社員1さん)

  パターンβ 入社時➜Aタイプ 1年後➜ Cタイプ / 2年後➜Dタイプ(社員3さん)

5.企業の求める人物イメージの定義

  ◯◯部署➜社員1さん

  ◇◇部署➜社員2さん

  ▲▲部署➜社員3さん

6.結果
  面接者の希望部署が◯◯部署と▲▲部署なら合格

  このような手順が必要になります。

  今回は説明をわかりやすくするために簡略的に書きました。

まとめ

まとめイメージ

このようにAI(人工知能)が面接採用を行うには、企業側が在籍している従業員の情報をデータとして持てる環境作りが必須条件になります。

しかし、業務追加の手間を考えた時に現実的ではないため厚労省より義務付けられている「ストレスチェック」の実施に伴いデータ収集の実施を行うという方法を思いつきました。

従業員のデータを集めることができたのであれば、上記具体的な方法論の手順をもっと詳細なものにしていくことがAI(人工知能)で面接者の採用を判断していけるでしょう。

具体的には、「マトリックスの分類数を増やす」「アンケート結果からどのマトリックスに属するか判断をAIが行う」「社員の記録データの年数、実施頻度を増やす」といったことがあげられます。

AI(人工知能)の発展と各社の蓄積データがこれからの面接採用といった面での実用性を上げていくでしょう。

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