Faith to Face  ~オレキケ社労士の日々ウダウダ!!~

社会保険労務士として、日々奮闘中のT&Dが、日々起こる話をウダウダ語ります。

採用もデータで決まる時代に?

アメリカでは、グーグルをはじめ、急速に人事がデータ化されつつありますが、採用に関しても同じような動きがあるようです。


優秀な人材を見極める方法!!


そんな書籍は巷にあふれかえっているわけですが、実際にそれがうまくいくかどうかは、現場の方がその苦労を最もご存知かと思います。


結局は、一緒に働いてみないと、わからない、というのが本音ではないでしょうか?


この「わからない」には、期待値より低い、期待値より高い、両方の驚きがありますが・・・


そんな採用に関して、アメリカでは、アルゴリズムを利用した適性分析が注目を浴びているようです。


全米経済研究所は採用をアルゴリズムでする場合と、人がする場合の調査をした結果、一部の職種においては人間よりも機械的判断の方がより正確な判断を下せると結論づけているそうです。


調査には15社が参加。


分析はデータ入力やコールセンター業務のために採用を行った、300,000件のハイヤリングデータを元にしたそうです。


在職期間やテストの結果から判断した適正の高い人材と、人間によって選ばれた人々のその後を比較すると・・・・・


実験では、様々な質問や試験によってスキル・認知能力導き出し、職種に向いている人からそうでない人へとそれぞれのレベを「青・黄・赤」と3段階に色分けをしたそうです。


アルゴリズム的には、青が最も職種に向いていると思われる人で、以下、黄、赤の順番となります。


すると、「青」は「黄」のグループより平均12日間も長く勤務が続いたことがわかり、さらに「黄」と「赤」の勤務日数の差は17日間へと広ったそうです。


また、15社のうち6社では、生産性に関する調査も行いました。


たとえば、1時間に何件の電話対応を完了させたかなどですが、これについても、アルゴリズムによってより適正が高いと選択された人々の生産性の方が高くなるという結果が出たそうです。


ハーバード・ビジネススクールで起業学に携わるダニエル・リー助教授は次のように言っています。


「アルゴリズムを無視した人選が功を奏したという統計学的データはありません。"面接で価値のあることが聞けた"と思うことは人間心理として自然ですが、テストの結果よりも価値があるかと聞かれたら、その答えはほとんどの場合"NO"です」


また、「ニューヨーク・タイムズ」紙にも、ケロッグ経営大学院でハイヤリングを研究するローレン・リベラ氏のこんなコメントが・・・


「企業の戦略に対する協調性やコミットを確認しておく必要はあります。カルチャーがフィットしている人を雇用することで全体にも影響があるでしょう。しかし、一方で差別的な待遇を生んでしまう可能性も含んでいます」


ペンシルバニア大学ウォートン校で行動分析学に携わるケイド・マッセイ氏も、面談では偏った視点を持ってしまう可能性があると指摘しています。


「お互いの出身地などに共通点があるだけで面接官の印象が良くなります。が、それはどんなパフォーマンスを持っているかとは関係ありません」


日本の人事を科学する
東京大学社会科学研究所 「企業内データ分析プロジェクト」HP


結論としては、これからの面接は、はじめは機械的に分析して、その後面談で決めるというのが、どうも合理的と考えられているようです。


すべての参加者に同じ質問をし、実際にある業務タスクによるテストでどんなパフォーマンスを発揮するのかを見る・・・


確かに、理屈に合った話だとは思いますが、こんな話が全面的に押し出されてくると、いずれは、人間が、機械のはじき出すデータに、選別される日が来るのではないか?と少し怖さを感じるのは私だけでしょうか?


効率や、生産性を求め続けた先に、私たち人間にっての幸せが本当にあるのかどうか?私たちは文明の発達とともに、「人として生きる」という事はどういうことなのか?を考えなくてはいけないところまできているのかもしれません。


「曖昧」や「失敗」も決して悪い事ばかりではないと思うのですが・・・・・

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