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社員の行動を分析 「働き方改革」AIが指南
働き方改革の方針を人工知能(AI)で導き出す新サービスが相次ぎ登場している。政府はテレワーク・デイを2017年7月24日に開催。数千人規模で取り組んだNTTデータなど600社以上が参加する盛り上がりを見せた。各社は旺盛な関連需要を狙う。

 人事系コンサルティング会社のマーサージャパンは2017年6月、マイクロソフトのオフィス業務向けクラウドサービス「Office 365」を使った「働き方改革 AI業務改善支援サービス」を日本マイクロソフトと共同で始めた。TISやPwCコンサルティング、AIを使ったリスク検知サービスを手掛けるエルテスも2017年4月までに同様のサービスを始めている。

 各社のサービスは企業が蓄積した人事関連データをAIで分析して、社内における働き方の課題を導き出すのに使う。客観的なデータに基づくことで、働き方改革の方針を立てやすくする。

 業種・業態を問わず、企業にとって働き方改革の推進は喫緊の課題となっている。一方で「具体的に方針をどのように決めていけばいいのか、多くの企業が悩んでいる」とPwCコンサルティングの井手健一シニアマネージャーは指摘する。企業がこれまで取り組んできた人事制度改革などとは違うアプローチが必要になるからだ。


人工知能(AI)を採用した働き方改革支援サービスの流れ(画像提供:エルテス、TIS)

■日々の行動データを分析に利用

 各社の働き方改革支援サービスは二つの共通点がある。まず、人事評価をはじめとする人事データに加えて「いつメールを送ったか」「いつ会議に参加したか」といった行動データを分析対象にしていることだ。


AIを使った働き方改革支援サービス

 マーサージャパンの働き方改革 AI業務改善支援サービスやPwCコンサルティングの「ワークスタイルアナリティクス」はクラウドのデータを活用している。

 例えばマーサージャパンのサービスはOffice 365を使って社員がやり取りしたり書き込んだりしたメールやスケジュールなどのデータを分析し、会議やメールにどれくらいの時間をかけていたのかを可視化する。PwCコンサルティングのサービスはグーグルの「G Suite」も分析対象としている。

 マーサージャパンで組織・人事変革コンサルティングを統括する山内博雄プリンシパルは「オフィスワークの実態を把握しようとすると、従来はコンサルタントが現場でどの作業にどれくらい時間がかかっているのかを調査する必要があった。新サービスはOffice 365に日々蓄積される業務データを活用するので、業務の改善点を細かく抽出したり、改善の成果を確認したりしやすくなる」と説明する。

 エルテスが提供する「AI Analyticsシリーズ」はパソコン(PC)の操作履歴を分析対象とする。オフィスエリアに設置したビーコンで社員の位置情報を集め、分析するサービスなども提供している。

■分析や提案の効率化にAIを活用

 各社のサービスの二つ目の共通点は、様々な分野でAI関連技術を活用していることだ。行動データなどの分析に加えて、分析作業の効率化や改善アドバイスの自動提示などに使っている。

 TISとPwCコンサルティングは数理モデルに基づく機械学習を利用して、働き方改革の方針を立てるうえでのヒントを提示している。

 TISの「HRアセスメントサービス」を使ってある企業の人事データを分析したところ、「ある年齢以下の社員は異動が少ないと離職率が高くなる」との事実が判明したという。この結果から「異動が少ない若手社員の配置転換を検討するといった対策が講じやすくなった」とTISの宇杉功エンタープライズソリューション第3部長は話す。

 エルテスは分析作業の効率化に機械学習を活用している。例えば個々の従業員の行動パターンに応じて、操作ログデータを、仕事に必要な操作とそうでないものに分類しているという。

 エルテスの千葉純一郎事業戦略室長は「膨大な操作ログを1件ずつ人手で振り分けるのは労力がかかる。この作業を機械学習で自動化すれば、『仕事に無関係な時間がこれだけある』といった具合に現状をすぐに可視化して、対策を講じられる」と話す。

 マーサージャパンのサービスはOffice 365の可視化・分析機能「MyAnalytics」が備えるAI機能を利用して、働き方を見直すためのアドバイスを提示する。会議の参加者が関係のない作業をしていれば「そもそも出席する必要がないのではないか」などと指摘する。

 AIが日々の改善ポイントを示すのと並行して、現場に派遣した人事コンサルタントが従業員の働き方の改善支援などに注力する。


[日経コンピュータ2017年8月3日号]
























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【2017/10/11 06:39】 | Think different | トラックバック(0) | コメント(0) | page top↑
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