DataRobot使ってAI予測モデル4000個完成。リクルート社内で進む人工知能ツールの民主化

入社前のデータから入社後の貢献を予測

一般社員が作った予測モデルには、データの専門家には思いもつかないものが幾つも含まれていたという。

例えば就活シーズンには、履歴書とSPIと呼ばれる適正検査の結果が会社に送られてくる。SPIとは多くの企業で採用されている検査で、行動力や意欲、情緒、社会関係性、言語能力などを測定するもの。

こうした入社前のデータと、その人の入社後の活躍ぶりを示すデータの両方をDataRobotに入力したところ、入社前のデータから入社後の活躍ぶりをかなりの確率で予測できるモデルが完成したという。

入社後の活躍ぶりを示すデータとして何を選ぶかが難しいところだが、このモデルを作成した一般社員は、能力給を選んだのだとか。なかなか大胆な発想だ。学習済みのモデルに新規に入社前のデータを入力すると、８割の確率で入社後の給料を言い当てたという。

活躍が見込める人材を入社前に見極めるということは、企業にとって死活問題。

大企業にもなると大量の応募があるので、書類審査の段階で有名大学以外の大学の応募者の書類を廃棄している。表に出てこない情報で噂に過ぎないが、ただ同様の噂を複数の人事担当者から聞いたことがある。そういう慣行が、こっそりと続いているので、学歴重視の悪癖がいまだに社会に残っているのだと思う。大学名に頼らず、入社後に活躍が期待できる人材をより的確に把握、採用することができれば、日本の教育も変わっていくはずだ。

AIはたかがツール、されど脅威のツール

また企業が戦略転換する際にもこの予測モデルは役に立つ。新しい戦略の下で貢献している従業員の入社前データと、近いデータを持つ人材を採用すればいいわけだ。

こうした予測モデルが、リクルートの社内で次々と登場してきている。予測モデル同士を統合したり、新たなデータを求めて戦略を転換する動きにもつながってくることだろう。AIの民主化は、企業や社会を変える原動力となることだろう。

パソコンが普及し始めたとき「パソコンは単なるツールに過ぎない」という意見をよく耳にした。インターネットが普及し始めたときも「ネットは単なるツール」という意見をよく耳にした。パソコンやネットを毛嫌いする人もいた。

そして今、「AIは単なるツール」、「うちの会社には関係ない」という意見をよく耳にする。