ChatGPTに代表される生成AIの出現により、人事領域でもその活用法が盛んに議論されています。しかし、生成AIありきでAIの使い方を問う論調が多く、生成AI以外のAI技術では、議論や検討がなおざりになっている傾向も否めません。そこで本記事では、「いまさら聞けないHRDXの新常識」の最終回として、近年のAI技術を概説したうえで、人事業務におけるAIの活用余地や可能性を紹介します。
今回の要旨
2022年11月、OpenAIが公開したChatGPTが世界に与えたインパクトは大きく、2ヵ月でアクティブユーザーが1億人を突破しました。前回、私が書いた記事がリリースされたまさにそのとき、ChatGPTに関する話題は大盛り上がりだったわけですが、それから半年以上が経ったいまでも、ChatGPTをどう使うかといった議論が白熱しています。便乗してその議論に参戦してもよいのですが、これは「いまさら聞けない」シリーズですから、いまさら聞けないようなAIに関する初歩的なことから入り、そしてほとんど議論されていない領域まで取り上げようと思います。
そもそもAIとは何か
弊社内でも驚かれることがしばしばあるので、一般的にはあまり認識されていないのかもしれませんが、AI（Artificial Intelligence：人工知能）の共通定義は存在しません。日本には人工知能学会という学会があり、日本のAIに関する議論のかなりの部分をリードしています。その学会に参加している研究者でさえ、それぞれがAIの定義について異なる認識を持っていて、「それだけで1冊の本になる」とさじが投げられているほどです。しかし、それでは解説しづらいため、本記事ではAIを「人の推論や意思決定の手法を参考に、同質のインプットから類似のアウトプットを再現しようとするコンピューティング技術」と定義します。
では、そのコンピューティング技術にはどういうものがあるのでしょうか。これもまた複雑な話となりますが、AIは、多種多様な法則や理論を活用した要素技術を組み合わせてつくられています。ですから、要素、完成品、それぞれの技術をすべてリストアップしようとしてもキリがありません。そこで、先ほどの人工知能学会が出しているAIマップを例に見てみましょう。
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自動運転など、聞いたことがある単語も混じっているかもしれませんが、多くの読者は知らない言葉が大半なのではないでしょうか。次ページで代表的な言葉を説明します。
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- この記事の著者
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吉田 瑞咲（ヨシダ ミサキ）
EYストラテジー・アンド・コンサルティング株式会社 ピープル・アドバイザリー・サービス／インテリジェンス・ユニット シニアマネージャー
外資戦略ファーム、外資人事ファームなどを経て現職。評価・報酬などの人事制度設計と人事データ分析を掛け合わせたデータドリブンな人事高度化支援の経験を豊富に有しており、デジタル系コンテストで...※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です
