AIはHRにどのように役立つのでしょうか?

全国的に人材不足が進む中、テクノロジーは雇用者が厳しい市場で最高の人材を見つけるのに役立ちますが、人事部門は採用だけでなく、さまざまな方法で人工知能 (AI) を活用できます。

人工知能と自動化は職場と人材管理を根本的に変える可能性があります。

HR において、AI は一般的に、意思決定を行うためにアルゴリズムによって処理されるデータを指し、機械学習を使用して意思決定の質を継続的に向上させることができます。

HR 機能では、AI は人材獲得に最もよく使用されます。毎年実施される雇用主調査では、回答者の 49% が採用活動に AI と高度なデータ分析を活用していると回答しました。しかし、AI は人材獲得に限定されません。回答者はビッグデータを以下の目的でも使用しています。

• 戦略および人材管理に関する意思決定を行う（31%）
• 職場のポリシーの分析（24％）
• これまで従業員が行っていた特定のタスクを自動化する（22%）。

訴訟戦略

雇用関連の訴訟は事実に基づいて行われることが多いため、文書やその他の情報を収集することが重要になります。しかし、Littler の調査回答者のうち、訴訟戦略の指針として高度な分析を使用しているのはわずか 5% です。

クルーズ氏は、雇用主はこのような状況で分析を利用するメリットを理解していない可能性があると述べた。 「証言録取や証人の信頼性評価を始める前に、事件の早い段階でデータを活用して洞察を引き出すことができるのは革命的です。」

彼は、重要な文書を見つける能力があれば、雇用主は特定の時間に人々が実際に何をしていたかを把握でき、ストーリーを構築するのに役立つと指摘した。

冷蔵庫を修理するために住宅を訪れたサービス技術者が、働いた時間すべてに対して賃金が支払われなかったとして、賃金と労働時間に関する集団訴訟を起こしたと想像してください。苦情とそれに続く証言は、労働者の日々の視点を明らかにしますが、分析を使用して、労働者の話を検証または反証することができます。

「より多くの情報を得るほど、意思決定プロセスに関与しやすくなります」とクルーズ氏は語った。

雇用主は、作業用トラックからの GPS データ、ルート指示、技術者の作業に関する通信、請求書、携帯電話とログイン情報を収集できます。これらのデータから絵が描かれます。

データから、技術者が24時間体制で働いているわけではなく、その時間すべてに対して適切な報酬が支払われていることがわかれば、雇用主は確固たる証拠を得ることができます。しかし、データから労災補償請求が妥当であることが示された場合、長期にわたる高額な訴訟に踏み切る前に、まずデータを確認して理解しておく方が良いとクルーズ氏は述べた。

賃金の平等

データ分析は賃金の公平性を評価するためにも使用できます。この分野の法律は州レベルおよび地方レベルで急速に変化しています。たとえば、少なくとも 12 の管轄区域では、雇用主が求職者に以前の給与について尋ねることを禁止する法律が可決されています。こうした法律の背後にある考え方は、性別、人種、民族に基づく歴史的に差別的な賃金慣行の継続を止めることです。

クルーズ氏は、テクノロジーは保護対象カテゴリーに基づく従業員の賃金格差を監視するのに特に役立つ可能性があると述べ、賃金平等法のある一部の管轄区域では、監査を実施して格差をなくそうとする雇用主にセーフハーバーを提供していると指摘した。

同氏は、ユーザーフレンドリーなエクスペリエンスの構築や、データの分析、理解、伝達を容易にするツールが存在すると付け加えた。 「もう、数式だらけの Excel スプレッドシートだけに頼る必要はありません。」

クルーゼ氏は、組織内で実際に何が起こっているかを理解することは非常に有益であると指摘しています。 「高度なテクノロジーを優れたストーリーテリングと視覚化と組み合わせると、人事担当者は報酬チーム、経営陣、その他の意思決定者と会話できるようになります。」

チャットボット

チャットボットなどの特定のテクノロジーにより、従業員はいつでもどこでもポリシーや手順に関する重要な情報にアクセスできるようになります。 パーカー氏によると、チャットボットはテキストで通信し、従業員の一般的な質問に答えるために使用できるという。

2017 年に ServiceNow が 350 人の人事リーダーを対象に実施した調査によると、回答者の 3 分の 2 が、有給休暇ポリシー、オープン登録、休暇申請に関する問い合わせの処理には、従業員が他の連絡方法よりもチャットボットを使用することを好むと考えていると回答しました。 ServiceNow は、カリフォルニア州サンタクララに本拠を置くクラウド コンピューティング企業です。

チャットボットを使用する雇用主は、データセキュリティ、障害、その他の連邦および州の雇用法に準拠していることを確認する必要があります。

法的な罠

AI を使用して HR 戦略を推進する場合、HR 担当者はシステムに偏りがないか監視する必要があります。一見公平または中立的な基準が実際には差別的であることが判明した場合に生じる不均衡な影響に留意する必要があります。

たとえば、採用ツールでは、勤務地から 10 マイル以上離れた場所に住んでいる候補者を除外する場合があります。職場の周囲の地域が主に裕福な白人家庭で構成されている場合はどうなるでしょうか? この採用基準は、人種や民族に基づいて異なる影響を及ぼす可能性があります。

法的リスクを軽減するために、人事担当者は次のことを実行すべきだとパーカー氏は言います。

1) テクノロジーを悪用する雇用主を攻撃するために使用できる法的理論を理解する。

2) 製品を評価する際に、テクノロジーベンダーと潜在的な法的落とし穴について話し合います。

3) さまざまな影響、セキュリティ、その他の法的問題についてシステムを監査することを検討します。

「不適切な入力は、大きな範囲でさまざまな影響をもたらす可能性がある」と彼は述べ、この問題が政府の法執行機関の注目を集めていると指摘した。しかし、システムが無関係な要素を無視するように設計されていれば、採用決定における偏見を減らすことができるかもしれません。