"Work Happy!" World with Leading Edge HR Tech Solutions.
12/21の冬至まで日の出ている時間が短く、
-目次ーーーーーーーーーーー
・HR最前線
「HR Tech Conference & Expo 2023」レポート(前編)
・”Work Happy!”を実現する最新ウェルネス情報
身体の機能は感情に影響される
・今月のPick Book!
『ゆるい職場 若者の不安の知られざる理由』古屋星斗著(中公新書ラクレ)
「HR Tech Conference & Expo 2023」レポート(前編)
総出展社数約500社、来場者数11,000人超!
今年は会場内で日本人と思われる参加者をお見かけすることも多く
AIは「使う/使わない」ではなく「どう安全に使うか?」というフェーズに
今年一番注目していたのは生成AI技術の活用でした。ただ、この点についてだけ言うと正直少し肩透かしを受けた印象です。具体的な例についても後ほど触れさせていただきますが、(現段階では)おおよそ予想の範疇に留まった利用が多く、期待が先行しすぎていた感がありました。
一方、生成AIに限らない「AI活用」という観点では、従来に引き続き非常に活況で、特に採用関連のソリューションを中心に各社が鎬を削ってAIを使った機能を開発しています。そんな中、今年感じたキーワードが「倫理的なAI」です。
先月末、アメリカのバイデン大統領が「AIの安全性に関する大統領令」に署名したニュースをご覧になった方も多いのではないでしょうか?
この出来事が代表するように、米国は国レベルで「AIによるイノベーションは不可避かつ不可逆、規制をするのではなく安全に付き合うルールを積極的に模索していくべき」という姿勢を見せているように思えます。このトレンドに則ってAIの性能面だけでなく安全面(倫理面)も重視した企業が増えつつあります。
具体的には、弊社のパートナーであるHireVue社、LMSの大手であるSkyHive社などが他社に先駆けて「倫理的なAI」を方針として全面に打ち出しており、第三者機関の監査などにも自主的に取り組み始めていました。また、AI監査サービスを専門に提供するHolistic AI社も二年連続で出展しており、この領域についての市場ニーズが拡大してきたことを伺わせます。
今時「セキュリティリスクが怖いのでインターネットは使用しない」という企業はいないと思いますが、海外のHRテクノロジー市場におけるAI利用は、既にその水準にかなり近づいているように感じました。
生成AIがもたらした変化とは?
冒頭で生成AIの活用について「肩透かし」と申し上げましたが、それはあくまで現時点での製品への落とし込みがまだ限定的だったという意味で、今後を期待させる二つの「質的な変化」を身をもって体験してきました。実例を交えて紹介させていただきます。
UIの変化と隠れたベネフィット
一つ目の変化は「自然言語による対話型UI」の登場です。これまでも社内の問い合わせ対応や資料探しなどを助けるAIアシスタントサービス(チャットボット)は存在してましたが、生成AIの登場によって、より複雑なタスクを平易な会話形式で処理できるようになり、適用範囲が更に広がりました。
例えば上の写真の例は、Beamery社が提供するキャリア相談を行えるAIアシスタントサービスです。発想そのものは2010年代にIBM社が発表した「Watson Career Coach」の時代からあったものですが、当時様々な技術的な制約がある中で産まれたコンセプトが、技術の進歩によって再び日の目を見るのは、トレンドウォッチャーとしてなかなか感慨深いものがあります…
そして、実際に体験してみて気づいたのですが「人に聞きづらいことでも、気軽に何度でも聞ける」という点も地味ながら大きなベネフィットだと感じました。キャリアの悩み、ましてやそれが部署異動を伴うようなものだと、周囲に相談することがはばかられる場合もあるでしょう。キャリア相談に限らず、人に打ち明けにくい悩みをAIと解決するというシーンは今後一般的になっていくかもしれませんね。
専門システムへのトランスレーター
次の例は、VISIER社の対話型AIアシスタントVeeです。VISIER社は人事情報のデータ分析プラットフォームの大手で、従来から「質問を選択していくことでデータ分析を行える」という特徴的なUXを提供していました。Veeはその発想を更に発展させた機能になります。
例えば「去年の退職者の内、エンゲージメントサーベイのスコアが低い項目は何?」というようにVeeに質問を投げかけると、社内の人事データを横断的に分析した結果を自然な文章で回答してくれます。また、回答の根拠となるチャートも併せて表示してくれる上、次の質問の候補(上の例だと「回答傾向を退職者の年代別に教えて」など)をも提案してくれるので、ユーザーがデータ分析のスキルをもっていなくても自然と分析→ドリルダウンが行えてしまいます。
特に上手いなと感じたのは、Veeはシステム本体から切り離されており、ユーザーからの質問を「システムのためのクエリ情報」に変換だけしていた点です。
ChatGPTが度々不正確な回答をする問題をご存じの方も多いかと思いますが、このような構成にすることで、これまで築き上げてきたデータ分析プラットフォームとしての堅牢性を保ったままユーザビリティを向上させていたのには驚きました。
この例のようにAIアシスタントは、利用に高度なリテラシーが求められるようなシステムとユーザーとの間で「通訳」のような振る舞いができます。(生成AIが元々翻訳システムの開発から産まれたことを考えると当然なのですが…)
AIアシスタント単体だけでなく、そのバックエンドに専門システムを繋ぎこむことで、利活用の幅と深さは今後さらに進化していくことが期待されます。この変化は、ひょっとすると「スキル習得」という概念すら拡張してしまうほどのインパクトがあるかもしれません。今後の進展にも引き続き注目していきましょう。
身体の機能は感情に影響される
アメリカの著名な細胞生物学者ブルース・リプトン博士の科学とスピリット(魂)を統合する新しい生物学(エピジェネティクス)では、”私たちの身体や心をコントロールしているのは、遺伝子に直結するホルモンや神経伝達物質ではない。信念こそが身体や心、さらにはわたしたちの人生をコントロールしているのである。“と言っています。
プラシーボ効果
医学では、(実は偽薬なのに)薬を服用していると信じ込み、実際の症状が軽くなる現象をプラシーボ効果と呼ばれています。しかし、リプトン博士はこれを“信念効果”とし、信念というものは正確・不正確を問わず、私たちの行動や身体に影響を与え、これこそ身体/心には治癒能力が備わっていることを示すと強調しています。
身体と密接な感情とは
健康になる技術 全書(林 英恵著・ダイヤモンド社)にも書かれているように、良い感情とあまり良くない影響を与える感情があります。
良い感情・ポジティブな感情は、健康のために何かをするきっかけを作る、行動をすることにつながるため直接的に影響を与えます。逆に慢性的な怒りやネガティブな感情は、血圧の上昇やうつ病などにつながる可能性が指摘されています。
健康に良い感情を持つ
日常生活や仕事で常にポジティブな感情でいることは不可能に近いですが、ネガティブな感情を持った時の自分なりの対処法を持っているのと持っていないのでは、身体に与える影響に大きな差があると思います。まずは、ネガティブな感情になったことを認識することが大事です。ネガティブな感情を認識してもそれを追求しないことです。追及するとその原因やその前の出来事なども思い出し、さらに怒りや悲しみ、イライラが増してしまいます。自分の常識や当たり前だと思っていることは、必ずしも他の人も同じではないことを思い出してください。それまでの育った環境や周りとの関係は皆さん違いますので、同じ出来事だとしても、その捉え方・受け取り方は人それぞれです。他の人はあなたの感情の状態を完全に理解することはできません。
無理に忘れることでもなく、なかったことにすることでもなく、今の自分の感情の状態を「知る」ことです。人と違うということが頭にあるとイラッとしてもそれを継続的に持つことは減ると思います。
自分を「ご機嫌」な状態にする
自分の感情は自分しかわからないですから、自分で自分をご機嫌な
あなたをご機嫌にするワクワクはどんなことですか?
『ゆるい職場 若者の不安の知られざる理由』
古屋星斗著(中公新書ラクレ)
日頃から人事に関するお仕事をされている方で、「
この本では、
■社会経験が多い若手ほど自立しているが…
筆者が興味深く感じたのは「
さらに入社前の社会経験は、若手に会社に対する「
■自立した若手のマネジメント
では、入社前から自立心旺盛な若手に仕事で満足してもらうには、
良い仕事を通して成長した若手が辞めるジレンマというのは、
明確かつ単一の正解が無い社会において、
人事や上司は若手のキャリア自立・
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
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