2017-01-26
｜前夜就寝：
25:50
｜天気：
晴れ
｜食事：
- 朝食：スクランブルエッグ、ウインナー、モロッコインゲン、フルグラ、ヨーグルト
- 昼食：オイシックススモール(カイワレダイコン、ニンジン、オリーブ)、鶏の唐揚げ
- 夕食：豚肉青梗菜のオイスター炒め、茹でキャベツとちくわとじゃがいもの黒ごま和え、豆腐の味噌汁、白飯、もずく酢
｜Clips：
｜日経14面：小田急が共用オフィス事業参入
百貨店がインバウンド頼みで、中国からの観光客が奮わないのなら、さらに訪日を促すために訪日観光がらみのベンチャーに対する共用オフィスを提供すると。ううむ2段階くらい前の部分に投資をするんだな。単純に不動産賃貸事業というだけでなくベンチャー支援でしかもそれが訪日観光がらみ。間接的に支援するってこと。おもしろい。
｜HRカンファレンス2016秋ランチミーティング：HR Techで人事が変わる
いろいろ検索しててたまたま見つけた記事。AI・データ分析の基本と実例って副題がついてる。リクルートAI研究所のひとがプレゼンしてたなかに「データロボット」っていう製品が紹介されてて、開発元はボストンにあるベンチャーらしいけど、リクルートが出資したのだとか。2015年の話か～。使い方はExcelより簡単で分析したいデータのファイルをドラッグアンドドロップして、予測したい項目を指定するんだって。なるほどこれのことか。先日の勉強会で聞いたネタとつながった。AIは1週間で95％の精度を達成、さらに翌週には人間の採用担当者より高い精度の書類選考を実現したとか。まあ高い精度だったかどうかは何年後かにはわからないだろうけどね、採用がらみなんて(笑)ただ、データ蓄積で入社5年後の活躍人材まで予測できるようになると。やっぱり既存データの解析から予測して答えを導くのは機械だよな。記事にも「AIはやることが決まれば人間よりも高いパフォーマンスを発揮する」とあった。欲しい人材をSNSとかから見つけてスカウト打つみたいな(笑)多分もうすぐそこだ。隠してたって見つかっちゃう。だから壁を作って流出を防ぐんじゃなくて、外から見て「いいな～あそこ」というのを作って入って来てもらう。
セプテーニホールディングスの専務さんってひとの話も興味深かった。この会社がすごいのは人事データの収集をもう20年もやってるってこと。しかも、1人につき約20人が評価する、これを20年。ビッグデータだわそりゃ。採用時、ある人材を採用すべきかどうかデータからわかると。役員面接の評価とデータから機械ではじいた高評価者は95％一致すると。ジョブローテでも使ってて、最初の配属先で好パフォーマンスでなかったひとをより適応できる部署にというのと、好パフォーマンスだけど退職リスクのあるひとのリテンションという2パターンあるとか。ちなみに退職可能性は半年に1回全社員分やってて(笑)上位10名が2年以内に退職した確率が80％、上位50名だと60％、全体の平均離職率が10％なので信頼性が高いとか。ま、ポイントはあたりはずれじゃないけどね(笑)とはいえ、重要なひとの離職はそれだけ痛手も大きいからなあ。質疑を経てのクロージングでは最も困っていることから始めて欲しいと。例えば退職者のデータは整備しやすいので退職予測などは成果が出やすいのでは？と。セプテーニでのデータ蓄積では「石の上にも3年は間違い」と出ているらしい(笑)向いていない仕事をコツコツつづけることにはほとんど意味がなかった。。。そういわれちゃうとそうかも知れないけどね(笑)。