　企業にとって、せっかく育てた人材が辞めてしまうというのは大きな損失です。これまでその人物の採用や教育にかけたコストが無駄になってしまうだけでなく、彼らが持っていたノウハウや経験で生み出されるはずだった利益がなくなり、さらに後任を探す手間暇がかかってしまうわけですから。しかも前述の通り、いまは人手不足で後任が見つかる保証のない時代に突入しています。

　そこで以前から、退職しそうな社員をデータから予測し、上司による引き留めなどの先手を打つという取り組みが行われてきました。有名なもののひとつが、HP（ヒューレット・パッカード）が行っている「フライト・リスク（flight risk）」分析（この話題を初期に取り上げた書籍の一冊、エリック・シーゲル著『ヤバい予測学』では、フライト・リスクを「逃亡リスク」と訳しています）。これは勤務評価や昇進・昇給の状況といったデータを基に、離職するリスクを数値化するというもの。HPは2010年代初めからこの取り組みを行い、リスクが高いと判断された社員に引き留めなどの対応を行うことで、潜在的に3億ドルものコスト削減効果を得たとされています。

　「辞めそうな人を可視化する」という発想がわかりやすいためか、同種の取り組みはさまざまな企業で行われ、高度化が進められています。人材大手のパーソルホールディングスでは、退職者を含む3500人分の社員情報を基に、正解率90パーセントという退職予測モデルをつくり上げたそうです。またポルトガル発のスタートアップPerformetricは、キーボードとマウスの使用データから従業員の疲労レベルやストレスレベル、感情の起伏等をリアルタイムで検知するというサービスを提供しています。ビッグデータ時代が到来し、分析の対象となるデータの量と種類を大幅に増やすことが可能になった結果、高い精度で従業員の不満や退職の可能性を把握できるようになっているわけですね。

　さらにそうした予測システムを、自社でつくる必要すらなくなっています。例えばオラクルの「HCM Cloud」のように、いま多くのHCM（Human Capital Management、人事管理）アプリケーションにおいて、フライト・リスクと同様の離職リスクを算出する機能が提供されるようになっています。実は皆さんが働く会社でも、知らないうちに自分の退職をAIが予測し、AIに仕事を奪われるのではなくむしろ引き留められていた――などということが起きておかしくない時代になっているわけですね。

スキルアップをAIが追跡

　とはいえロボットやAIは急速に進化しつつあり、人間も現在の地位にあぐらをかいているわけにはいきません。AIに追いつかれない、あるいは追いつかれた際に別の仕事に移るためにも、これからの私たちは継続的なスキルアップに取り組む必要があります。そしてここでも、AIの力が生かされようとしています。

　数年前にMOOCs（Massive Open Online Courses、大規模公開オンライン講座）という言葉が話題になり、日本でも取り組みが進んでいますが、そのパイオニアであるCourseraやUdacityといったサービスでは、いまAIによる受講者のスキルの可視化が積極的にすすめられています。

　Courseraは、今年8月の公式ブログ上で、AIをベースとした「スキル・ベンチマーキング」というツールを立ち上げる予定であることを発表しました。これは彼らのサービスと契約している企業ユーザー向けに提供されるもので、自社の従業員がどのようなスキルを持っているか、他社と比較して劣っていないか、劣っている場合にはどの講座を受講させれば良いかを分析・提案してくれるというもの。Courseraは既に1400社以上の企業ユーザーと提携し、彼らの講座を提供しています。さらに個人ユーザーも3000万人以上が登録しており、こうしたユーザーたちから得られる膨大なデータを機械学習で分析。企業が業界や地域、組織の規模といった単位で競合他社と比較するのを可能にするとともに、「機械学習」のようなスキル単位で、優秀な従業員や自社レベルを把握できるようになるそうです。

Couseraのブログ

　また多くの先進的なMOOCsにおいて、学習者の過去のパフォーマンスを分析し、次に受講すべき講座を提案したり、個々の学習者に効果的な学習パターンを割り出したり、彼らの将来の習熟度を予測したりといった取り組みが行われています。こうした学習のモニタリングは、ややもすると上からの監視だという印象を従業員に与えかねません。しかしAIによって精度の高い分析や予測が行われるようになれば、逆に人間よりも偏見や見落としの少ない評価をしてもらえるという捉え方をされるようになるのではないでしょうか。

　面白い調査結果があります。消費者を対象にした調査なのですが、2017年にコンサルティング会社のアクセンチュアが行ったアンケートで、回答者の62パーセントが「AIに対応されることに抵抗はない」と答えています。さらに何らかのアドバイスを受ける際、人間よりもAIの方が優れていると思われる点は何か？という質問に対しては、68パーセントが「偏見が少ない」、64パーセントが「コミュニケーションがより丁寧」と答えているのです。上司にキャリアアップの相談を持ち掛けるよりも、AIにアドバイスをもらう方が良い、と感じる人々も増えてくるかもしれません。

　でも企業内でのツールだと、辞めてしまったらそれで終わりだから……と思われたでしょうか？　実はそうとも限りません。退職者に対し、合意を得た上で（いつか再雇用することを見越して）彼らのデータを残しておいたり、あるいは退職者用のグループを用意したりといった対応は普通に行われています。彼らが元社員のスキルを退職後もフォローして、例えばCourseraのユーザーであれば退職後も講座の受講状況を（同じく合意の上で）追跡するなどして、必要に応じてラブコールを送るといったことも行われるようになるでしょう。

　実際、ATS（Applicant Tracking System、採用管理システム）の分野では、ソフトウェアが応募者に関する膨大な情報を自動で収集・分析するようになっています。中にはいったん不採用とした応募者についても、その後の活動をネット上で（SNSや上記のようなMOOCsを追うなどして）追跡し、彼らのスキルとマッチする案件が出てきたら再度コンタクトするという場合も。それを不気味だと感じるか、頼もしいと感じるかは人それぞれだと思いますが、いずれにしてもAIは当面、仕事を奪うよりも奪われないように助けてくれる存在になってくれそうです。

著者プロフィール：小林啓倫（こばやしあきひと）

経営コンサルタント。1973年東京都生まれ、獨協大学外国語学部卒、筑波大学大学院地域研究研究科修士課程修了。システムエンジニアとしてキャリアを積んだ後、米Babson CollegeにてMBAを取得。その後外資系コンサルティングファーム、国内ベンチャー企業などで活動。著書に『FinTechが変える! 金融×テクノロジーが生み出す新たなビジネス』（朝日新聞出版）、『IoTビジネスモデル革命』（朝日新聞出版）、訳書に『テトリス・エフェクト世界を惑わせたゲーム』（ダン・アッカーマン著、白揚社）、『シンギュラリティ大学が教える飛躍する方法』（サリム・イスマイル著、日経BP社）など多数。