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【高論卓説】減速させるな、印象評価の数値化 山口博

会見に臨むリクルートキャリアの小林大三社長(左)=8月26日、東京都千代田区
会見に臨むリクルートキャリアの小林大三社長(左)=8月26日、東京都千代田区

 就職情報サイト「リクナビ」が、利用学生7万人のデータを用いてAI(人工知能)活用で算出した、内定辞退率予測サービスを38社に販売。しかし、8000人の学生からの同意が不十分だったことが分かり、サービスが廃止されるに至った。

 利用企業は次々と露呈され、異口同音に「評価には使用していない」「既にデータは破棄した」と説明。リクナビを運営するリクルートキャリアの小林大三社長は「新卒者の就職支援事業を抜本的に見直す」と謝罪した。言うまでもなく今回の問題は、個人情報取り扱いの観点から極めて深刻だ。リクナビのサービス廃止、就職支援事業の見直しも当然だろう。

 だからといって、この問題によって、内定辞退率予測サービス自体の開発や提供が永遠に閉ざされるようなゼロサムの判断に陥ってはならない。このサービスは、内定辞退率予測という、これまで担当者の印象評価に頼るしかなかった曖昧な領域を、客観的な数値で予測することに挑んだ取り組みだからだ。個人情報取り扱いが万全にされたサービスとして再び提供されることを望むばかりだ。

 印象評価にとどまっている領域の最たるものが、能力評価だ。業績評価は売り上げや利益など数値で捉えられるものも多いが、能力評価となった途端に、評価方法が、「Aさんは能力がある」「Bさんは能動的だ」「Cさんは実行力がある」というような上司の印象評価にとどまってしまう。

 その上司がどう思っているかという評価なので、1次評価者と2次評価者で見解が異なっても、「こう思う」「ああ思う」という印象のぶつけ合いという、いわば空中戦になり決着がつかないことも多い。どうやら能力評価は数値化できないという諦観さえ生まれている。

 しかし、実は、能力を数値で捉えるとても簡単な方法がある。それも、能動性、迅速性、理解力、実行力などの能力要素を数時間くらいの観察で見極められる方法だ。

 例えば、会議や研修で、自発的な発表をしたかしなかったかのデータを集積すれば能動性と受動性が数値化できる。全員が実施すべきことをどの順番で行ったかで迅速性と慎重性が分かる。進行役が説明した通りのアクションをしたかしなかったかにより理解力があるか独創力があるかを判明する。何番目に発言するかという計画と、実際の発言の順番のギャップが小さければ小さいほど計画実行力が高いとみることができるし、大きければ譲歩する傾向が強いと推定することができる。

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