人工知能が人事を変える7つの方法

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International Journal of Engineering and Technology Research (PDF) の調査によると、人工知能 (AI) を人事 (HR) 業務に組み込むと、これらのアプリケーションによって分析、予測、診断が可能になり、HR チームがより適切な意思決定を行えるようになるため、組織はより良い方向に変化します。

2019 年 8 月のレポートで、レポートの著者である Prasanna Matsa 氏と Kusuma Gullamajji 氏は、AI を採用、トレーニング、オンボーディング、パフォーマンス分析、保持などの機能に組み込むことができることを発見しました。しかし、コストの問題により、ほとんどの組織は依然として AI と HR 業務の統合に遅れをとっていると付け加えた。 「AI の導入は、生活を向上させるため、楽観的な機会として捉えるべきです。AI を明確に理解し、適切に活用すれば、AI はより良い未来を創造するでしょう。」

HRはAI統合に自信を報告

しかし、他のレポートでは、AIと人材を統合することは実現可能であると示唆しています。 Oracle/Future Workplace のレポートによると、人事担当者の大多数は、人事プロセスへの人工知能の統合を歓迎しています。実際、2019 年の Oracle と職場の未来に関する調査では、回答者の 64% がアドバイスを求める際には上司よりもロボットを信頼すると答えています。

さらに研究者らは次のことを発見した。

• 現在、従業員の 50% が業務で何らかの AI を使用しており、2018 年のわずか 32% から増加しています。
• 従業員の大多数 (65%) は、ロボットの同僚がいることに楽観的で、興奮し、感謝しており、ほぼ 4 分の 1 が職場で AI と友好的で満足のいく関係を築いていると答えています。
• AIに最も関心があるのはインド（60%）と中国（56%）の労働者で、続いてUAE（44%）、シンガポール（41%）、ブラジル（32%）、オーストラリア/ニュージーランド（26%）、日本（25%）、米国（22%）、英国（20%）、フランス（8%）となっている。
• 職場での AI については、男性の方が女性よりも前向きで、男性の 32% が楽観的であるのに対し、女性は 23% でした。

「過去2年間で、従業員は職場でのAI導入に前向きになってきており、HRが先頭に立っています」と、Future Workplaceのリサーチディレクター、ダン・シュワベル氏はプレスリリースで述べた。「2019年の調査では、AIが従業員と管理者の関係性を再定義しているだけでなく、AI主導の職場における管理者の役割も再定義していることがわかりました。」

AI を導入するか否かは、多くの組織にとってまだ疑問ですが、すでに AI 導入に乗り出している組織もあります。私たちは、HR ワークフロー向けに AI とコグニティブ コンピューティングに投資している企業の例をいくつか見つけました。

求職者はスマートスプレッドシートを使用して履歴書を記入する

HR とは、企業と現在の従業員、そして将来の従業員を個人レベルで結びつけることです。これを大規模に実現するには、人事部門がスケーラブルな AI テクノロジーを活用する必要がある、と Pega の最高人事責任者である Adriana Bokel Herde 氏は述べています。

たとえば、企業では、新入社員の採用プロセスにおける複数のステップで、新規の求職者に同じ情報を再入力するよう求めることがよくあります。この反復的で退屈な作業は彼らに悪い印象を与える可能性があります。単調さを軽減するために、企業は AI を活用して求職者が履歴書の情報をスマートなデジタル フォームに変換し、より効率的に応募手続きを完了できるようにしています。 「この情報は、経歴調査や新規採用フォームとともに自動的に送信することもできます」とボッケル・ヘルド氏は言います。たとえば、AI は応募者の履歴書から関連情報を識別して保存し、将来のフォームに自動的に入力できるため、応募者は何度も同じことを繰り返さなくて済みます。 ”

企業は採用において候補者の職務経験を優先するため、多くの企業が候補者の過去の職務経験や興味を分析し、最適なポジションを紹介する人工知能に投資していると、ボケル・ヘルド氏は述べた。 「多くの企業は、採用担当者と電話で話す前に、AIを使って候補者を評価しています」と彼女は語った。

従業員紹介を理解する

ボッケル・ヘルド氏は、AI は従業員が推薦する候補者のタイプを研究し、誰が最も成功した紹介を行ったかを把握することで、人事チームが従業員の紹介をより深く理解するのにも役立っていると述べています。 「AIは過去の紹介からのパフォーマンスデータを分析し、成功した従業員に似たどの候補者が紹介されたかを特定することもできます」と彼女は言いました。

AI は、反復的で価値の低いタスクを自動化し、HR チームが必要とし、達成したいより戦略的で創造的な作業に集中するための時間を確保することで、候補者と従業員のエクスペリエンスを向上させる機会を HR 部門に提供します。 Burkel Held 氏は、これらのステップはインテリジェントに自動化できるため、新入社員のオンボーディング プロセスのすべてのステップを監視することに時間を費やすのではなく、チームはコーチングやフィードバックの収集など、より重要なタスクに多くの時間を費やすことができると付け加えています。 「候補者と従業員のライフサイクル全体にわたって収集されたすべてのデータにより、多くの洞察を得ることができます」とボケル・ヘルデ氏は語った。 「企業はこのデータを活用して、従業員のエンゲージメントと定着率を向上させる必要があります。」

データに基づくリソースと洞察

Achievers の最高製品責任者であるマイケル・コーエン氏は、AI は従業員から直接収集したデータに裏付けられたリソースと洞察を人事担当者に提供すると述べています。これにより、人事担当者は従業員が望み、要求する従業員エクスペリエンスを提供するための措置を講じることができ、従業員のエンゲージメントを高め、離職率を減らすことができます。 「世界がCOVID-19に対応する中で、私たちの働き方は変化し、組織のあらゆるレベルの従業員を結びつけるテクノロジーの必要性が高まっています」とコーエン氏は述べた。「経営陣が従業員の声に耳を傾け、行動を起こすことも重要です。AIは、従業員全体を結びつけ、彼らが必要としているものを理解するための1つの方法です。」

AI搭載のチャットボットがインタラクティブな会話を継続

コーエン氏によると、従業員エンゲージメントも科学であり、その科学の一部は従業員の感情を日常的に測定し分析することです。 AI 搭載のチャットボットにより、従業員と HR 担当者は年間を通じてインタラクティブな会話を行うことができます。

「チャットボットは、ユーザーがパーソナライズされた会話を行える、自然で人間のような常時接続のコミュニケーションツールを提供します」とコーエン氏は述べた。これらの会話は分析され、従業員の特定の懸念、希望、ニーズに対応するために使用される。しかし、まだ終わりではありません。会話の後に何をするかは、最初にフィードバックを求めることと同じくらい重要です。 ”

AI 搭載のチャットボットにより、人事担当者は従業員の感情を理解できるようになり、行動の潜在的な障壁に対処し、従業員の意見が重要であることを実証できるため、従業員のエンゲージメントが向上し、離職率が低下します。

学習および開発プログラムを促進する

ONセミコンダクターのグローバル学習開発責任者であるエリザベス・グリーン氏は、学習開発部門におけるAIの利用の可能性は今後数年間で大幅に高まるだろうと語った。これらの部門では、従業員の個々のニーズを満たすことができる、柔軟で適応性のある学習プログラムを作成することが期待されます。同時に、データと分析をより詳細に活用して、ビジネスへの影響を実証します。

「学習と開発では、人々に AI スキルやデジタル スキルを教えるだけでなく、分析、戦略、批判的思考、文化的認識、感情的知性など、間違いなくより多くの人間的スキルが求められる新しい役割に従業員を準備させる必要があります」と彼女は述べています。「これらの変化に適応するために、R&D 部門は、組織全体に幅広いソリューションを提供するのではなく、個人の学習をサポートするアジャイル学習モデルに移行しています。」

グリーン氏は、AI を導入することで、従業員エクスペリエンスのためのデータファーストの考え方を自社が構築しているいくつかの方法を共有しました。

• 職務、既存のスキル、開発計画、将来の目標に基づいて学習をパーソナライズし、既存のスキルギャップに積極的に対処します。
• ソーシャル ラーニング チャネルを通じて組織内にリストされている従業員のスキルとプロジェクトに基づいて、ストレッチ アサインメントと部門横断型プロジェクトを割り当てます。
• 個々の従業員のニーズとの関連性に基づいてコンテンツをマッチングし、推奨します。
• チャットボットを介してよくある質問にリアルタイムで回答することで、すべての従業員が質問を入力し、自動応答を迅速に受け取ることができます。
• 追加のサポートが必要なリーダーにチャットボットのガイダンスを提供します。

トランザクション労働力データの活用

クロノスの製品マーケティング担当シニアディレクター、ジェイソン・サバ氏は、人事チームは AI を使ってトランザクション労働力データを活用し、従業員の潜在能力、疲労レベル、離職リスク、さらには全体的なエンゲージメントを予測し、最終的にはより生産的な会話を可能にして従業員の体験、定着率、パフォーマンスを向上させることができると述べています。

「AI を使ってよりスマートでパーソナライズされたスケジュールを作成し、事前に決められたビジネス ルールに基づいて AI を使って休憩やシフトのリクエストをリアルタイムで確認することが可能になりました」と彼は言います。これにより、特に現場に出なければならない最前線や時間給のポジションにいる従業員は、仕事と生活のバランスをよりコントロールできるようになります。 「AI を活用してこれらの重要だが反復的な管理要求を処理することで、管理者の負担も軽減され、現場で顧客対応やチームのトレーニングに費やす時間を増やすことができます」とサバ氏は付け加えた。

人材分析の推進

Forrester Tech Tide: クラウド人材管理、2019年第4四半期の調査によると、組織は人材分析と計画に注目し始めています。人工知能と機械学習は、これらの労働力分析アプリケーションでより顕著になります。

「人事部門における AI は、マネージャーに問題解決能力を与え、従業員と組織の成功に影響を与える、より情報に基づいた意思決定を行えるように支援します」とサバ氏は言います。「たとえば、リアルタイム分析を使用すると、欠勤、空きシフト、予定外のスケジュール変更が主要業績評価指標に与える影響をマネージャーが把握できるため、より情報に基づいた意思決定を行い、問題が発生する前に回避することができます。」

結論は

オラクルの人材管理クラウド事業部門の上級副社長であるエミリー・ヒー氏は、機械学習と人工知能の最近の進歩が急速に主流になりつつあると語った。 「これにより、世界中の人々がテクノロジーやチームと関わる方法が劇的に変化します」と彼女はオラクルの「Future of Workplace」研究に関するプレスリリースで述べた。

「職場における人間と機械の関係は再定義されつつあり、この変化をうまく乗り切るための万能なアプローチは存在しません」と彼女は述べた。「その代わりに、組織は人事部門と連携して、世界中のチームの進化する期待に応える職場での AI への個別化されたアプローチを実装する必要があります。」