プレスリリース要約
株式会社Insight EdgeとＳＣＳＫ株式会社は、生成AIを活用して社員のスキルを公正かつタイムリーに評価する「スキル評価システム」を共同開発しました。本システムは、従来の専門性認定制度における審査員の負担を大幅に軽減するとともに、ハルシネーションや評価バイアスを構造的に排除する仕組みを備えています。
ＳＣＳＫでは、社員の専門スキルを18職種41分野×7段階で可視化する「専門性認定制度」を運用していますが、申請書類の作成や有識者による面談審査に伴う業務負荷が課題となっていました。今回開発されたシステムは、生成AIを活用してこの評価プロセスを代替するものです。AIによる複数の検証プロセスと蓄積されたスキル定義に基づく評価ロジックを組み合わせることで、評価の妥当性と一貫性を確保。これまで年1回だったスキル認定をタイムリーに行うことが可能になり、適材適所の柔軟な職務アサインや人的資本経営の推進に貢献します。
本システムの特徴は、AI特有の課題であるハルシネーション（事実に基づかない情報の生成）や評価バイアスを徹底的に排除する「多重防御」構造にあります。評価プロセスを「品質検証」と「スキル評価」の二段階に分け、入力内容が不十分な場合はAIが無理に評価せず、追加質問で情報を補完します。また、複数回の並列推論による統計的集約や、測定と総合判定の分離といった技術的なアプローチを採用しています。これにより、一部の長所に引きずられるハロー効果などのバイアスを防ぎ、客観的なスキル評価を実現しています。
Journalポイント
実はこれ、生成AIに評価を任せる際の一番のネックである「ハルシネーション」を、システム側の仕組みだけでほぼ完全にシャットアウトしているんです。
え、そうなんですか？ AIって時々それっぽい嘘をつくイメージがありますけど、どうやって防いでいるんですか？
実は、SCSKではこれまで社員のスキルを「18職種41分野」に細分化して評価していたのですが、審査員の負担が重く、年1回しか評価できない課題がありました。タイムリーな適材適所の配置を行うために、AIの力が必要だったんです。
AIに評価を任せると、文章が上手な人ばかりが高く評価されるようなバイアスが生じるんじゃないですか？
まさにそこがポイントです。このシステムでは、AIに合格基準を教えず、個別スキルの測定だけを並列で「複数回実行」させます。その結果を多数決などで集約し、評価ロジックをAIから隠すことでバイアスを防いでいます。
なるほど！それなら不公平感もなさそうです。ちなみに、もし申請書の内容が不十分な場合はどうなるんでしょうか？
その場合はAIが面接官のように「深掘り質問」をして、必要な情報を引き出してくれます。記述が具体的になるまで次の評価フェーズに進めない仕組みなので、評価の質が下がることもありません。
すごいですね！この技術は、他の企業のDXや人材マネジメントにも応用できるのでしょうか？
DXというのはデジタルトランスフォーメーションの略で、デジタル技術でビジネスや組織を変革することです。まさに今、多くの企業が「人的資本経営」の実現に向けて、こうしたAIによるスキル可視化に注目しています。
AIを賢く組み込むことで、企業の評価や配置のあり方がガラリと変わりそうですね。とても勉強になりました！
