0001ノチラ ★
2017/08/08(火) 15:16:01.89ID:CAP_USER同社がWatsonを活用するのは、新卒採用選考のエントリーシート評価。同社では、エントリシートの設問の中に、自己PR文を設けているが、この評価にWatsonを活用しようというものだ。
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具体的には、IBM WatsonのAPIの1つであるNLC（Natural Language Classifier、自然言語分類）により、項目ごとに評価が行われる。そして、Watsonから合格基準を満たす評価が提示された項目については選考通過とし、不合格者については人事担当者が内容を確認し、合否の最終判断を行う。つまり、不合格にする場合は、かならず人のチェックがはいるということだ。
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同社が新卒採用にWatsonを活用するのには、3つ理由があるという。
1つ目は、IT・AIを活用することにより、効率化と価値創造を行うことを、同社の人事部のテーマとして掲げている点だ。
人事部では、採用面接においてこれまでもデータをデジタル化し、タブレットで閲覧することで、紙の紛失リスクと管理工数を8割削減したほか、研修資料をデジタル化することで、最大90%の紙資料を削減する取り組みを行っている。また、2014年からは社員のストレスチェックもデータ化し、システムを外販している。Watsonの利用は、こういったIT・AIの活用を推進している中で生まれたものだ。
2つ目の理由は採用担当者の業務負荷が高かった点。ESの提出は2〜3月に集中するが、この時期は、採用担当が大学を訪問して大学教授等に会ったり、会社説明会を開催する時期と重なり多忙で、採用担当の負荷を軽減する必要に迫られていた。
自己PR文は、200文字以上執筆することが条件になっているが、平均すると600文字程度になり、これを慣れた採用担当が読み込む場合でも、一人あたり3分程度かかる。これを1日50-60件読むとなると、集中力を持続することも大変だったという。
3つ目は評価ブレの解消だ。エントリーシートの判定は、6〜10人の担当者が分担して行っていたが、目線のブレが発生する可能性があったという。
同社は、Watsonを利用するあたり、Watsonに判断基準を学習させるため、過去のESを読み込ませた。
当初はすべての過去ESを読み込ませたが、思ったような結果が出てこなかったという。そこで、同社は3カ月かけてトライ&エラーを繰り返し、典型的なものを読み込ませることで判定精度を高めた。最初は優秀、普通、不合格の3段階の判定を試したがうまくいかず、合格、不合格の2段階判定にしたところ、理想的な仕組みに到達したという、
以下ソース
http://news.mynavi.jp/articles/2017/08/08/softbankwatson/?rt=top
