第2回目ではマイナビと三菱総合研究所によるエントリーシートの優先度診断を紹介したが、さらに同社は新サービスとして「辞退者予測サービス」の提供を開始した。

新卒採用の課題の1つに、「優秀な学生の辞退をいかに減らすか」がある。選考プロセスが進むにつれて、選考を途中辞退する学生が増えてくる。特に、優秀な学生は引く手あまたであり、その学生に他に意中の企業があれば、辞退する確率は高い。そのような学生に対してはフォローアップを実施し囲い込みたいが、フォローアップは人手のかかる作業であり、効率的に行う必要がある。

そこで登場したのが「辞退者予測サービス」だ。辞退者予測サービスでは、人工知能(AI)によって計算された各応募者の選考途中で辞退する確率を提供する。「エントリーシート優先度診断サービス」と組み合わせて使うことで、優秀で辞退する確率の高い学生が判明する。これらの学生に絞り込むことで、効率的な内定後のフォローアップが可能となる。

このような予測を可能にしたのが、三菱総合研究所で開発された人工知能エンジンだ。このエンジンでは、エントリーシート等のデータから、辞退する応募者に共通して見られる隠れたパターンを発見する。データからの隠れたパターンの発見は、人手では困難であり人工知能活用の真骨頂である。

一方で、どの学生をフォローアップするのかの最終的な意思決定や、具体的にどのようなフォローをするのかのコミュニケーションについては、引き続き人事担当者の役割であり、腕の見せどころである。

これまで紹介したような HR Tech の発達によって、企業・組織とヒトのマッチング、人財育成の精度が向上する。それらの精度が向上すれば、企業の重要な経営資源である人財の質が向上し、より多くの成果が上がるようになることが期待される。 これらの価値は、ヒトと人工知能がそれぞれの役割を果たすことでもたらされる。人工知能の役割は、人財分野における単純作業の自動化と、人手で発見することのできなかった人財データに潜む隠れた有用な情報の発見である。それに対し、ヒトの役割は、責任を伴う意思決定作業と、コミュニケーション等機械が取って代わることのできない知的作業・価値創造作業である。 したがって、HR Tech の台頭によって、人事担当者の業務がなくなるわけではない。むしろ、HR Tech を活用するための人事業務の変革が必要になってくる。HR Tech を活用するための最適な人事業務は、企業・組織によって様々である。また、変革のステップも企業・組織によって適切なものは異なるはずである。したがって、HR Tech そのものだけでなく、HR Tech を活用するためにどのような人事業務にすべきか、またその人事業務に向けてどのように変えていくかが人財マネジメントの変革の肝となっていくであろう。 [1] キャリア教育とは何か - 文部科学省