サイダス の 吉田真吾(@yoshidashingo)です。
HR Tech Market Landscape: AI for HR
- Speaker: Ben Eubanks / Principal Analyst (Lighthouse Research & Advisory)
Learn about the key areas where algorithms, machine learning and chatbots are being leveraged in the employee experience and explore new trends such as vendors’ Artificial Intelligence ethics councils and what new consolidations mean for buyers looking for the latest technology in the market. Ben Eubanks will go beyond just theory and leverage deep research, case studies and examples of practical use cases for you to utilize AI to create more human workplaces, not less.
アジェンダ
- 1) AIの定義とマーケットの範囲
- 2) HR業界におけるAI、タレントマネジメントと、教育関連
- 3) AIと人間の仕事のバランスについて
AIの定義とマーケットの範囲
HR Tech業界のVC投資額
- 2017
- 全体:10億ドル
- AI分野:5億ドル
- 2018
- 全体:40億ドル
- AI分野:20億ドル
今年の注目トピック
- イリノイ州法(2020/1/1施行)→これかな http://www.ilga.gov/legislation/ilcs/ilcs3.asp?ActID=2702&ChapterID=67
- California Consumer Privacy Act (CCPA: 2020/1/1施行)
- GoogleのAI倫理諮問委員会「ATEAC」騒動と解散
AIのコンポーネント
- 機械学習
- 自然言語解析(NLP)
- 例
- ビデオストリーミング
- コンピュートビジョン
- スマートフォンのアシスタント
AIの使い道
- 自動化
- パーソナライゼーション
- 人間の認知能力の拡張用途
HR業界におけるAI、タレント分野と教育分野
効果的な5つの分野
- 1) Chatbot
- 2) VUI
- 3) タスク自動化
- 4) 気づきの支援
- 5) 認知バイアスを取り除くアルゴリズム
1) 従業員ライフサイクルへのChatbotの適用分野
- 採用プロセスの管理
- 人事処理のセルフサービス化
- その他
2) Voiceインタフェース(VUI)
- 専用機材やアプリのインタフェース製品
- 製品に組み込み可能なサービス
- デジタルアシスタント
事例
- 従業員:30万人
- 課題:大量のレポート作成と面倒なHRIS製品の操作
- 解決方法:フロントエンドへの対話機能(Watson)の導入
- 結果:標準レポートの作成と同僚への送信ができるようになり、VUIですべて賄えるようになった。おまけとしてすべてのリクエストのデータを捕捉できるように
3) タスク自動化
- 人材採用
- 求人票開発
- 教育コンテンツ、まとめ、タグづけ、作成
- スキル調査・評価
- アセスメント開発
事例
- ユニリーバ
- 従業員:169,000名
- 課題:ダイバーシティの欠如
- 解決方法:ビデオインタビューによるフロント自動化とゲームっぽいアセスメントの実施
- 結果:3倍の大学生にリーチし、採用までの時間の75%が削減され、ダイバーシティ度合いが上昇し、満足度が82%になった。
4) 気づきの支援
- 採用機会のシグナル検知
- 行動の促進
- 従業員アンケート関連
- パフォーマンスの整理
- 感情分析
事例
- Valvoline
- 従業員:2100名
- 課題:採用した人へのトレーニングコストの高さ、1年以内の離職率の高さ
- 解決方法:従業員が迷ったり必要としたときに気づける感情分析技術
- 結果:離職率10%低減、80万ドル以上のコスト削減
5) 認知バイアスを取り除くアルゴリズム
- AmazonのAIを使った採用ツールの女性差別騒動
- アルゴリズムのバイアスに対してモデルをトレーニングするもの
- アルゴリズムのバイアスに対して学習させるもの
- 人間のバイアスを示すもの
トレンド:ビデオを分析してバイアスを評価するもの
AIは人間の仕事を強化してくれる
採用フェーズごとのAIによる自動化による快適度合いの違い
まずは人のスキル
主要な5つのヒューマンスキル
- コンパッション(思いやり)
- 創造性
- 好奇心
- 協業
- クリティカルシンキング
コンパッション
- 調査によると思いやりは共感のトレーニングより効果が高く、同様のケアができ、ストレスと燃え尽きが軽減される。
人の創造性とイノベーション
- ハイスコアな人の結果
- 34倍の利益
- 70倍の売上
- 10倍の仕事を生み出している
クリティカルシンキング
好奇心
- 好奇心は偏見や先入観を減らしてくれる
コラボレーション
- 当該市場においてパフォーマンスが最高の企業は、他の人とネットワーク構築することを積極的に支援するリーダーが関わっている可能性が8倍高く、コラボレーションが報酬や表彰に反映される可能性が5倍以上ある。
ヒューマンスキルは自動化が難しい。そのほかはAIに置き換えやすい
まとめ
このセッションはガラガラだったのですが、HR業界へのAI適用分野がうまく整理されていて良かったです。 当たり前のことですが、人間は人間にしかできない仕事に集中して、作業タスクはより効率化していく必要があります。
また「Augment」、つまり人間の認知機能を拡張してくれる使いかたに使おうという分類方法は非常に良いなと感じました。