人工知能のキュレーション⑶

早期退職優遇制度を利用して早期に辞めましたが、後半は施設に入れた母ですが、それでも結構な時間を割かれました。老人を老人が介護する。凡そ10年でその離職率が問題にもなっております。トム・クンツの面白いCMとはいかない 日本の雇用と介護が既に表裏しているのです。






「離職」と闘う人工知能KIBITというものがあります。
命にかかわる病気や怪我にいたらずとも、わたしたちの日常はストレスに満ちている。仕事から逃げ出したいと思ったことは、誰にだってあるものだ。一方、経営者側にすれば、人手不足のご時世で離職は手痛い。不穏な気配があろうものなら、配置換えや待遇改善といった手立てを講じたいのが経営側です。
FRONTEOの人工知能エンジン「KIBIT」は、膨大なテキストデータからある種の兆候を発見するのが得意だ。たとえば「不正を企てようとする電子メール」や「自殺につながりかねない言動」…。最近では、医療事務を手掛ける企業の面談記録の解析に取り組んでいる。テーマは「離職率の低減」です。
「年間5,000人にもおよぶ新入社員の面談記録から、不安や不満を抱える人を早期発見する。KIBITを活用すれば退職につながりやすい順に数値化できるので、フォローを効率良く行えます」と、FRONTEOコーポレートコミュニケーション部の池内敦司は説明する。
人間の「機微」をくみとるAI、それがKIBITという名の由来。そのアルゴリズムは、企業の人事担当者が舌を巻くような驚くべき結論を導くことも少なくない。最近ではKIBITの判断に影響を受け、人間側がレヴェルアップする事例も生まれているといいます。

(https://wired.jp/2017/07/08/ai-expo-2017/から一部引用させて頂きました。)