2019年03月29日

AI×採用2019

お久しぶりです。宮澤です。

まずは私事で恐縮ではございますが、
この度正式に採用担当マネージャーの役職も会社からいただきました!

これまで通り営業としての業務はこなしつつ、
採用担当としても日々活動していくことになります。
(まずは新卒採用担当として、20卒の採用に取り組む予定です!)


そ・こ・で・・・


今回は以前にも題材として取り上げたことのある、
AIを使った採用について、ツラツラと書いていこうと思います。


実は、私がこの会社にジョインして最初に書いたブログが、


だったのですが、それからもう1年半にもなるんですね・・・。
時の流れはなんとやら、ですね。

さて、記事内では「AI面接官」などのHRテックについて触れてますが、
その後世の中のHRテック、特に採用活動におけるAI導入事情はどうなったのでしょうか?

先に結論から申し上げますと、
少なくとも採用におけるAIの導入は正直そこまで進んでいないようです。

HR総研の「2019年&2020年新卒採用動向調査」によると、
20卒採用でより重要になると思われる施策の中で「AI活用」はなんとたったの7%に留まっております。

もう少し細かく見ていくと、大企業(記事内では1,001名以上の企業と定義)が
エントリーシートの判定に「AIを活用する」と回答したのはわずか5%のみで、
中堅企業(記事内では301名〜1,000名と定義)においては
面接時のAI活用に「関心がある」と回答した企業はたったの4%でした。

AI先行導入による企業側のメリットとしては、

・書類選考における業務の効率化、時間短縮
・採用担当者の「主観」に左右されない公平性
・過去データに基づいた選考による「ミスマッチ」の低減
・業務効率化によって得られた時間を有効活用できる

などが挙げられるかと思いますが、一方でHR総研の調査結果によると、
AIによる選考を支持する学生(賛成派)は、文系19%理系25%といずれも2割前後とのことで、
どうやら選考される側からすると、
「自分の大切な人生を機械(AI)に左右されたくない」という抵抗感があるようです。
まぁなんとなく理解はできますが・・・。

そしておそらく企業側も何となく同様のことを感じていて、
AI導入に懐疑的だったり二の足を踏んでしまっているのかなという印象です。

以上のことから、AIを活用した採用はメリットが十分に存在しているものの、
それが当たり前になるまでにはもう少し社会全体でAIに対する理解が深まってから
ということなりそうですね!

ちなみに、個人的にはAIを活用した採用はもちろん「賛成派」です。
それではまた!



posted by CBIT宮澤 at 11:58 | Comment(0) | その他 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2019年03月15日

情報共有とセキュリティのジレンマ

こんにちは。
マーケティング・営業担当の池田です。

今回は、私の担当回ではお久しぶりの社内情報共有についてのお話です。

当社の「ナレッジリング」は社内情報共有のためのクラウドサービスです。
クラウドサービスは、今や企業がビジネスを行う上での一般的な利用形態となりました。
とはいえ、「会社のセキュリティ方針でクラウドサービスは導入できない」
という企業様もまだまだいらっしゃいます。
そのため、「ナレッジリング」をご検討中のお客様からもセキュリティ面のご質問やご相談をよくいただきます。
先日ご提案させていただいたお客様も、情報漏洩リスクについて非常に気にかけておられました。

情報漏洩について最近大きなニュースとなったのが、ファイル転送サービス「宅ふぁいる便」の事故。

この事故は、外部からの不正アクセスによって顧客情報が漏洩したものでした。
しかし、情報は内部”からも流出することがあります。

例えば、情報の持ち出し
悪意があって持ち出す場合は当然犯罪になりますが、悪意なく持ち出されることもあり得ます。
例をあげると・・・自宅で作業をするため許可なくUSBにデータをコピーして漏洩してしまうというケース。
ありがちではありませんか?(苦笑)
利用者のITリテラシーが低い場合は、持ち出しリスクが高まります。
それが大企業ともなれば、さまざまな立場や能力の人が大勢在籍するわけですから、
どんなユーザーがどんな形で利用するのかわからないですよね。

そのような理由から「よりセキュアな機能を搭載したITの導入を!」という発想になるのはごく自然なこと。
しかし、そこには落とし穴が・・・
ナレッジリングのような情報共有のためのサービスの場合、
セキュリティを重視すればするほど情報共有の流動性が下がってしまう、という不都合が起こってしまうのです。
セキュアなIT導入には費用も掛かりますが、その上で更に利便性も機密性もどちらも手に入れたいとなれば、
青天井的に費用は膨れ上がります。

【IT導入を悩ませる3つのポイント】
  1. 利便性
  2. 機密性
  3. コスト

前述の通り、利便性と機密性はトレードオフの関係にあります。
そこで、業務の優先度情報の重要度など、いくつかのチェックポイントを設けて
バランスを保ちながらそこに適切なコストを投入することが最適な選択ではないでしょうか。

ちなみに、ナレッジリングのセキュリティに関する機能は以下の通り。
  • ID/パスワードによるアクセス
  • 記事(*)のパスワード設定
  • 組織などユーザーグループ毎の記事の閲覧・編集制限
  • 5つのユーザー権限
  • アクセスポイント制限
(*)ナレッジリングにおける情報の単位です。

これらを1アカウントあたり120円でご利用いただけます。

つまり、当社のナレッジリングは
利便性機密性を保ちながら安価にご利用いただける情報共有サービスである
と言えるかと思います。
↑ここはウリコミです(笑)

ただ、どんなに費用を掛けてシステムを構築しようとも、情報漏洩を完全に防げるものではありません
ITリテラシーを上げるための社内教育は企業として必須です。
そして、仮に漏洩したとしても被害が最小限に抑えられるようにしておく、
ということも必要ではないでしょうか。

最後は、情報共有というよりセキュリティについての話になりましたが、
ITサービス・クラウドサービス導入の参考にしていただけましたら幸いです。



posted by CBIT池田 at 15:00 | Comment(0) | プロダクト | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2019年03月01日

AI意思決定プロセスの問題

こんにちは。ナレッジリング開発担当の鈴木です。

3月ですね。日ごと暖かく感じる日も多くなって来ました。
ちまたではインフルエンザの流行も落ち着いてました。
そうなると今度は花粉がその存在感を主張して来ます。
大手気象予報会社ウェザーニュースによると、
2019年の花粉の飛散量は前年の5倍になる可能性があるそうです。
(「来春の花粉、首都圏で6年ぶり大量飛散か 今夏の記録的猛暑で」)
私も花粉症なのですが花粉症の人間には厳しい春となりそうです。
目の痒み、鼻のムズムズに負けず頑張って行きたいと思います。

さて今回もAIネタです。
最近では概念実証が完了し実用化のフェーズに入っているAIが本当に増えて来ましたね。
これは学習済みの機械学習モデルが増えてきたことも影響があるのではないでしょうか?
学習済みの機械学習モデルを利用すると、ある程度事前に学習済みなので

  • 追加データを投入するだけですぐに使えるようになる
  • 開発コストが抑えられる

など非常に大きなメリットがあります。
その代償として「AI意思決定のプロセスのブラックボックス化」といった問題が残ります。
意思決定のプロセスがブラックボックス状態で
AIが差別的な意思決定をしてしまったら…考えただけで怖いですよね…。
先日AI関連の情報を物色していた時に
こうした問題を解決できそうな面白そうなソフトウェアサービスを見つけましたので
ご紹介させていただこうと思います。
そのサービスとはIBMが提供する「AI OpenScale」です。
このサービスを使うと複数のAIモデルを統合管理、監視する事が出来、
AIがバイアスが掛かった判定をしている場合にはアラートを検出、
検出したバイアスを軽減したAIモデルを作成し
判断の公平性を保つ助けまでしてくれるそうです。
対応フレームワークはWatson はもちろん、TensorFlow、Spark ML、
Amazon SageMaker、Azure MLなど守備範囲が本当に広いです。
AIを導入したいけどチャットボットがヘイト発言をし始めたら・・・」
などとご心配されている場合はこうしたサービスの導入も
あわせて検討すると良いかも知れませんね。

それでは今回はこのへんで。



posted by CBIT鈴木 at 17:28 | Comment(0) | その他 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする