AI化|葛飾区亀有、金町の接骨・鍼灸院

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AIはこれを理解できるのか?

亀有南口分院
2017.12.02

先日、日本で初めて実験的な量子コンピューターの作動に成功したというニュースがありました。

ITの技術革新の早さに驚かされます。

 

ITでいうと、ここ最近「AI(人工知能)」という言葉を数多く聞くことがあります。

ディープラーニング、ロボット、AIスピーカー、IoTなどなど…

これからどんどんAIが身近なものになっていくのでしょう。

 

そんなAIが企業の人事にも使われるようになるというニュースが先日ありました。

企業内の業務と人材のマッチングはこれまで人事という人の力で行ってきましたが、そこにAIも利用して理想的で効率的なマッチングを行い企業業績に繋げるというものです。

後々は人事評価にもAIを利用していくそうです。

 

でわ、なぜ人事評価にもAIを利用するのかというと…

どんなに公正に評価しようとしても評価者の考えのクセだったり、人は無意識にある傾向に陥りやすい特性を持っているのです。

以下によく見られる評価傾向をいくつか示します。

 

 

 

・ハロー効果

ハローとは「後光が差す」の後光をいいます。

評価される側の特に優れている点または劣っている点が際立っている場合、他の評価項目にも同じように影響を与えてしまう傾向のことを言います。

例えば、「高学歴だから人格も優れている」「将棋が強いから頭もいい」「太っているから自己管理ができない」などの勝手な思い込みなどがそうです。

 

・寛大化傾向

評価が一般的に甘くなる傾向のことをいいます。

評価への批判や反発を恐れる心理や、部下をひいき目に見たいという心理などが働くことで原因です。

 

・中心化(中央化)傾向

評価が中央に集まってしまう傾向のことをいいます。

できるだけ当たり障りのないようにとの心理が働くためで、評価される側をよく理解していない、自分の評価に自信がないなどが原因です。

職場の協調性や雰囲気への影響を重視した場合にもこの傾向が出ることがあります。

 

・論理誤差

評価者が各評価項目の事実をしっかり確認・分析をせずに、自分なりの論理を作り上げて評価をしてしまう傾向のこと。

例えば、「毎日日記をつけている人は几帳面」「遅刻癖のある人はルーズな性格」「金持ちのボンボンは甘やかされて育っている」など、自己流の理屈で対象者の人格を決めつけて評価してしまうことをいいます。

 

・対比誤差

評価者自身や、ある対象者を基準として評価することによって生じる誤差のことをいいます。

絶対基準ではなく「誰か」を基準において比較してしまうので、実際よりも過大または過少に評価してしまう危険があります。

 

 

 

これまでは研修などで評価者が自分自身の評価のクセを意識し心理的傾向のメカニズムを理解することで、これらの評価傾向を是正するよう努めてきました。

ところがこれからは、人の心理傾向に惑わされない人事評価をするためAIを活用しようという動きが出てきたのです。

 

AI化が進むと公正公平で便利になる面がきっと多くなるのでしょう。

でも、これからも人の力や感情が少しでも残ってほしいなという個人的な思いもあります。

 

ボーナス前に上司と飲みに行ってヨイショするのもいいと思うんですけどね。

将来、AIに「ヨイショ」をディープラーニングさせなきゃいけないのかな … … … 。

 

 

 

南口院 いたばし

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