仕事に同行することから出勤やフィットネスの管理まで、AI はますます多くのことを処理します。

過去2年間、人工知能によって人事部門が消滅するという議論をよく耳にしてきました。しかし、実際には誰もがその侵略を歓迎しています。 2016年には、米国企業によるHRテックへの投資は140億ドルの市場規模に達しました。採用や入社手続きから従業員の日々の出勤まで、企業における AI の活用はますます一般的になりつつあります。

オンボーディングを支援するチャットボット

新入社員にとって、会社のさまざまな規則や規制、バックエンドのプロセスに慣れるのは大変な作業であることがよくあります。人事側でも、新入社員に同じような些細な作業を何度も指導することは、効率を低下させます。元 Google 社員 3 名によって設立された Spoke 社は、AI を活用して新入社員ができるだけ早くチームに溶け込み、人事部門の負担を軽減できるよう支援することに注力しています。彼らがこれをやりたいと思った理由は、Google での個人的な経験によるものでした。

Spokeの共同創業者ジェイ・スリニバサン氏が2014年にGoogleに入社したとき、同検索大手が新入社員のオンボーディングにおいて他の企業と同じ問題に直面していることに驚いた。 「私たちは情報やサービスを探すのに多くの時間を費やしました。」この状況は、スリニバサン氏と彼の同僚であるデビッド・カネダ氏、プラティウス・パトナイク氏がGoogleで2年間働いた後に起業するきっかけにもなった。

「組織が社内で仕事の依頼を管理し、対応しやすくするプラットフォームやツールをどう構築するかを考えました」とスリニバサン氏は言う。新入社員にとっては、納税申告書や従業員ハンドブックを検索できる場所になるかもしれないし、全従業員にとっては、よくある質問の答えを探す時間が減るかもしれない、とスリニバサン氏は言う。ゲスト用 Wi-Fi のパスワードから、旅費の入力方法、年末年始の病欠に関する会社のポリシーまで。

Spoke 職場チャットボットは、企業情報を理解し、さまざまなチャネルを通じて従業員の問い合わせに回答し、人事部門、IT 担当者、オフィス マネージャーの業務を楽にします。このソフトウェアは単なる情報源ではなく、会議室や会議用機器の予約などの機器リクエストを処理し、必要に応じてオフィス マネージャーにリクエストを伝えることもできます。一部の顧客は、チケットシステムのように IT リクエストの優先順位付けにこれを使用しています。

従業員50～500人の中小企業に特化しているSpokeが職場向けAIの分野では新参者であるのに対し、EYやIntelなどの企業は従業員のオンボーディングや人事に関する問い合わせへの回答に長年チャットボットを活用してきたが、依然として社内での使用に限られている。 Slack も従業員の質問に答えられる独自のチャットボットを開発しており、x.ai が立ち上げた AI 搭載のパーソナル仮想アシスタント「Enter Amy Ingram」には会議のスケジュール設定機能がある。

次世代採用

2017年5月、百度の人材採用担当ディレクターである楊洋氏は、LinkedInで「AI x HR、次世代の採用の構築」と題した特別プレゼンテーションを行い、「群衆の中で彼を探す」と「海から残骸を拾う」という2つのAIツールを紹介しました。前者は主に採用チームの履歴書選考プロセスの最適化に役立ちます。募集中の職種と候補者の関連経歴、過去の業務内容、プロジェクト経験などに基づいて、人材プール内の要件を満たす履歴書を正確にマッチングできます。後者は主に、求職者が職種を探しているときに、履歴書に基づいて適切な仕事を積極的に推薦し、応募の効率を向上させます。

同様のアプリケーションは多数あります。たとえば、Celential.ai は機械学習を使用して、人材パイプライン内の求職者を自動的に分類し、履歴書の職務経験、パフォーマンス、在職期間、離職率などの信号を分析して、求職者と現在のポジションとの一致度を評価します。このシステムは、履歴書データベースから採用成功事例を学習し、人材モデルを構築して候補者の将来のパフォーマンスをより正確に予測します。

AIは履歴書の審査を支援するだけでなく、面接プロセスにも参入し始めています。チャットボット Talla は、LinkedIn で面接の質問をすることで採用業務を完了できます。以前、傑面職場は面接に参加した候補者の中でマイクロソフト小氷の成績についても報告した。わずか16時間の面接で、12,000人を一次選考することができた。

基本的な簡単な質問をするだけでなく、より高度な質問もあります。多くの就職面接がオンラインで行われる中、AI面接分析会社HireVueは、元のビデオの文言だけでなく、顔の微妙な表情や体の動きといった非言語的要素も解釈することで、応募者が仕事に適しているかどうかを評価しようとしている。

従業員の出勤状況

現在、IT、金融サービス、電子商取引の企業では、従業員の勤怠管理にペッパーというヒューマノイドロボットを使用しています。このロボットには、人の身元や感情状態までも識別できるさまざまなセンサーが搭載されています。出勤時間中に従業員がフロントに近づきロボットに近づくと、Pepper が音声と動作で積極的に挨拶し、カメラを通じて顔情報を取得し、本体またはクラウドに保存されている顔データベースと照合します。本人確認後、画面に従業員情報を表示し、対応するジェスチャーをしながら「○○様、いらっしゃいました」という音声案内を流します。この時点で、従業員は出勤を完了しています。

従業員の健康管理

テクノロジーの助けにより、企業が従業員に提供する特典はますます多様化しています。たとえば、Amazon の Alexa は Bluetooth ビーコンを使用して、電話やインターネットを使用せずにユーザーが自分の健康とフィットネスの目標を把握できるようにし、最新のテクノロジーを従業員の健康計画に統合できるようにします。

導入されたアプリケーションの多くは効率性の向上を目的としていますが、実際の効果についてはまだ結論が出ていません。しかし、確かなのは、職場で働く人々の仕事や生活が AI にますます近づいているということです。