オンラインゲームと仕事を辞める人の関係性

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的中率90%、「退職予測」AI開発者の思い 先日インターネットのニュースサイトでこんな記事を見つけました。「コロプラ」というオンラインゲームのユーザー行動から、4ヶ月後の退職予測を行うAIエンジンを開発し、予想以上に効果を発揮しているとのことです。

何でも職場の人間関係で身体を壊した仲間の話から開発を考えたそうです。AIエンジンを開発するにあたって重要なのはAIに食わせるデータです。そのデータにオンラインゲームユーザーの行動データを採用したところが実に面白いです。ニュースサイトではそのプロセスについて何も語られていませんし、私自身もまったく見当がつきません。でもシステム開発の現場では良くあること、我々には理解できてもクライアントが理解できず実現しなかった仕事もありました。なので理解できていませんが納得はしています。

さらに驚いた事としてAIエンジンに使用するデータは勤怠データのみ、つまりタイムカードのみということです。どのくらいのスパンで勤怠データを採用するのか不明ですが、それでも7000以上の影響因子の作成が可能だそうです。私の当初の予測では、詳細に採取したカウンセリングデータや簡易的なテストデータを使うのかと思っていました。それが勤怠データのみという事、しかも的中率が90%ということで2度ビックリです。

どうしても複雑な処理判断にはデータ用が多く多岐で複雑なほど正確性が高まると思いたくなるのですが、要はデータをどのように見るか、どのような比較判断を行うかによって僅かなデータでも可能であると判断したのでしょう。ちなみに益々高度化、複雑化するコンピューターですが、昔も今も基本的には0と1しか扱えません。0か1かの組合せを発展させて複雑な処理を実現しています。なので勤怠データだけと驚いてはいけないのかもしれません。

マーケティング展開として、カウンセリングなどのデータをわざわざ採取するよりも、すでに通常しているタイムカードで良いとなれば採用する企業側のハードルが低くて済みます。予測システム導入前と導入後で、現場には何の変化も生じない事は大変重要なポイントです。

記事にもあるように、退職予測だけではなくうつ病の予防、適材適所の配属、社内の優秀人材の発掘、チームビルディングなどのマネジメントにも十分期待できます。高いお金を払って外部からコンサルタントを入れ失敗した会社をたくさん知ってます。

しかし、なぜ勤怠データだけで判断できると見積もった理由はぜひ知りたいものです。

この予測システムを生かすには問題を解決する能力が企業に求められます