AIBR プレミアム
拓海さん、最近届いた論文の話を部下が持ってきましてね。要はAIで面接の評価を自動化するという話らしいのですが、現場にとって何が変わるのか掴めなくて困っています。ざっくりと教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は、面接の映像・音声・テキストの三つの情報を同時に使い、候補者の評価を365項目という多次元で予測するアプローチです。要点は三つありますよ。まず、評価の粒度が非常に細かいこと、次に複数回の応答を統合する点、最後に多様なデータをうまく融合する手法です。大丈夫、一緒に整理していきますよ。
365という数にまず度肝を抜かれました。そんなに細かく評価するメリットは本当にあるのですか。現場で使うと評価がぶれて管理が難しくなるのではと心配です。
いい質問ですよ。要するに2つの利点がありますよ。第一に、細分化した指標は面接時の具体的な改善点を示せること、第二に大きな評価軸にまとめることで安定した意思決定に使えることです。つまり現場運用では細かい評価を活用して育成やフィードバックに使い、採用の最終判断は要約された指標を使えばよいのです。
具体的なデータは映像と音声と文字ということでしたが、うちの現場では録画とか録音が抵抗あります。従業員や候補者のプライバシーはどう扱うのですか。
懸念は当然です。論文でもデータ収集と匿名化、同意のプロセスが重要視されていますよ。まずは同意取得と録画範囲の限定、顔情報などの匿名化、音声のテキスト化のみで済ませる段階的導入もできるんです。段階導入でリスクを抑えつつ価値を確かめられるのが現実的な道です。
なるほど。では技術的にはどんなモデルを使っているのですか。今あるAIベンダーのシステムと何が違うのかを教えてください。
専門用語を使う前に例えますと、単独の職人が作る道具ではなく、三人の職人が協力して一つの製品を仕上げるようなイメージです。論文は映像用の特徴、音声の特徴、テキストの特徴をそれぞれ抽出して、共有の多層パーセプトロンで圧縮し、最後にアンサンブル学習でまとめていますよ。ですから「複数の専門家の意見をまとめる仕組み」が差別化点です。大丈夫、導入は段階的に進められますよ。
これって要するに複数のデータソースを一つにまとめて、より正確な点数を出すということ？運用面では結局、誰が最終判断するんですか。
その通りです。要するに三点を覚えてくださいよ。1) 多様な情報を統合して精度を上げること、2) 細かい評価は育成や面接の品質管理に使うこと、3) 最終的な採用判断は人間の判断と組み合わせること。つまりAIは判断を代替するのではなく、意思決定を支援するツールにできるんです。
なるほど、投資対効果が見えやすいなら前向きに考えられます。ではまずは何から始めればよいでしょうか。簡単に導入ステップを教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！導入は三段階が現実的です。まずは音声のテキスト化のみでMSE（Mean Squared Error、平均二乗誤差）を用いた検証を行い、次に音声＋テキストで予測精度と運用負荷を評価し、最後に映像を加えてフルモデルを検証しますよ。段階ごとにKPIを設定すれば投資判断がしやすくなるんです。
分かりました。自分の言葉で締めますと、まずは音声のテキスト化で実験して有効なら映像を加え、AIは最終判断をするのではなく我々の判断を補助してくれるツールにする、ということで間違いないですね。
