人工知能×ビッグデータが「人事」を変える

著者名：福原正大【著者】/徳岡晃一郎【著者】

朝日新聞出版（2016/01発売）

• ISBN：9784023314559

内容説明

「人事はデータが9割」の時代がやってくる！ 人間に代わって、人工知能が人材を評価するようになると、人事・採用・就活の常識はどう変わるのか？ 海外の最先端事例を紹介しながら、日本人が「人事革命」を生き残る方法を示す。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ドワンゴの提供する「読書メーター」によるものです。

[zoe]

2016年/再読。イノベーション人材には、まず創造性が必要。創造性を4つの要素に分解すると、アイデアの多さ、組み合わせの多さ、独創性、どこまで詳細に練れるかとなる。これらをアセスメントツールやゲームで評価測定する。著者らの紹介するシステムの人材評価体系は３つ。気質、コンピテンシー、価値観。コンピテンシーだけでは企業と人材がマッチしないことがある。すでに2015年から実施している取り組みというが、ネガティブな結果も含めて、2021年現在の成果を知りたいと思う。

2021/10/24

[Kentaro]

ダイジェスト版からの要約 「人事の知」を形式知化するためには、科学的なアプローチが必要となる。そのための非常に有効な手段がAI×ビッグデータである。人事部が扱うデータとは、エントリーシートや履歴書、TOEICやSPIといったテスト、社員の業績数字や勤務評定くらいしかなかった。今は人事部の労力を増やすことなく、エントリーシートや履歴書を細かく分析し、評価することが可能だ。また、SNSが広く普及した現在なら、そこにどんな内容を書いているかも評価の対象とすることができる。在籍する社員なら、メール解析まで可能だ。

2018/04/11

[hayataka]

暗黙知主導な人事業務（採用、評価、人材配置、教育等）をもっと科学的に行うことで、日本企業の課題を解決していきましょうという本。そこでキーとなるのはデータサイエンス。既にマーケティングや経営意思決定に活用されるデータサイエンスが、最後に取り残された暗黒大陸のようにも思われる人事にどう切り込むか。日本における人事の役割の変遷と課題、米国でのHRtech動向など、分かりやすい。本書でも「ワーク・ルールズ」という本が良く紹介されているが、具体的な事例としてを読んでおくと良さそう（私は未読）。

2016/01/17

[たくみくた]

AIとビックデータによって、人事の「暗黙知」を「形式知」に変えていくことが大切である。頭でわかっていても、なかなか実行できていない。身近にあるAIなどで、遊んでみることから始めよう。

2019/02/06

[tkokon]

【そうだな】ＡＩを使った最新の事例ということでいくつか紹介されていたがどれも「発展途上」な印象はぬぐいされなかった。囲碁・将棋・野球等でＡＩが活躍する要素の一つに「ルールが完全に固定されており、結果がデジタルに現れる世界で膨大なデータを蓄積されている」ということがある。結果もデータもよりファジーなビジネスの「人事」という世界で、ＡＩにどのような活用ができるか。少なくとも「優秀なアドバイザー」にはなりそうなポテンシャルはある。

2016/04/22