AIを使用した適職診断とは？AIの活用例から開発方法まで解説

私たちの身近な場面で、AIの技術を活用したツールが数多く使われるようになっています。そのうちのひとつが適職診断であり、自分に向いている職業を客観的に判断できます。AI技術を活用した適職診断とは、どのような特徴を持っているのか、また適職診断を行うためのAI技術はどのような仕組みになっているのか、本記事で解説しています。

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そもそも適職診断は何ができるの？

AIと適職診断の関係性を知る前に、まずは適職診断の概要や強み・弱みなど、適職診断を通して何ができるのか、理解を深めていきましょう。

適職診断とは

適職診断とは、自分自身の性格やこれまでの仕事の経験およびスキルなどを入力すると、自分に適した職業を診断してくれるサービスです。主に、就職や転職の情報サイトが提供しており、職業の適性に悩む新卒の学生や、転職を考えている人が多く利用しています。パソコンやスマホからアクセスできるものも多く、適職診断以外に自己分析や性格診断に使うケースもあります。適職診断の種類は多彩であり、それぞれのサービスで分析結果が大きく異なる場合もあります。

適職診断の強み

適職診断の強みは、就職活動の方向性や向いている職業、長所・短所など、自分では気づきにくい自分自身の特徴が客観的に見られる点です。ツールの問いに答えるとこれらの結果が明確になり、自己分析をした上で就職・転職活動の方向性を定めることができます。

適職診断の弱み

適職診断は、就職活動を行いたい人物の適正判断を行いますが、実際に企業で働いている人物のデータと照らし合わせていないケースが多くなっています。このため、適職診断の結果が良かったからといって、必ずしもその職種にぴったり合うとは限りません。診断結果と実情のミスマッチを防ぐには、ひとつのサイトの結果を鵜呑みにせず、複数のサイトを試し、あくまでも参考程度にするとよいでしょう。

AIを使用した適職診断の特徴

AIを使用した適職診断も増えてきました。これまでの適職診断とどのような点が違うのか、特徴を見てみましょう。

高い精度の適職診断が可能

AIを使用した適職診断は、分析アルゴリズムを採用していますが、このアルゴリズムは企業で行う適性検査レベルと同等の高い精度を誇っています。さまざまなジャンルの質問に答えていくと、AIが性格や考え方、価値観などを分析した上で、向いている職業を診断する仕組みです。

AI適職診断サービスは「機械学習」で成り立っている

AIを活用した適職診断は、ビッグデータをもとにした機械学習の機能を活かしています。これまで蓄積されたスキルデータや性格データなどをもとに、マッチングする可能性が高い職種を絞り込んで抽出していく仕組みです。機械学習についての詳細は後述します。

AI診断の応用例

適職診断以外にも、AI診断が活用されている応用例はたくさんあります。そのなかで、企業で適材適所の人員配置を行うためや社員満足度調査、個性診断を行う際にも、AI診断が使われています。AIにより、部署に定着しやすい人材の傾向をつかむとともに、組織が抱える課題を見つけ、解決することにも役立てられているのです。これらの取り組みは、労働人口の減少による労働改善の悪化を防ぎ、働き方改革につながるものとして、多くの企業が注目しています。

AI適職診断に用いられる機械学習とは

先ほど、適職診断サービスが機械学習の機能を活かしていると紹介しましたが、機械学習とは具体的にどのような仕組みを指しているのでしょうか。機械学習の基本や機能、AIとの違いについて解説します。

機械学習の基本

機械学習とは、人間が機械に知能を与えるのではなく、機械が自ら学習し判断できる能力を持つようになった仕組みを言います。コンピューターにデータを読み込ませて反復的に学ばせ、アルゴリズムを基として分析すると、データの傾向が分かるようになってくる流れです。

機械学習は何に使えるのか

機械学習は、人間では不可能とされる膨大なデータの処理や分析ができるうえ、人間が見つけにくい法則も発見します。例えば、過去のデータから将来の売り上げを予測して販売戦略を立てることや、コンピューターを使った自動作業を行うこともできます。これまで人間の勘や手に頼っていた仕事を、機械学習により代替できるのです。

AIと機械学習の違いとは

機械学習は、AIのカテゴリに含まれる概念であり、AIの技術を生かすための手法や学問が機械学習であると言えます。さらに、機械学習と合わせて使われるケースが多い「ディープラーニング（深層学習）」は、機械学習を発展させたもので、より高度な学習や分析を目的としたアルゴリズムです。

AIや機械学習の業務別活用例

AIや機械学習の機能は、今や幅広い業務で必要不可欠なものとなっています。ここからは、AIや機械学習が業務別にどのように活用されているのか、事例を見てみましょう。

人事業務

人間が人事評価を行うと、評価者によって基準に偏りが生じる場合があります。これでは、評価に不公平感が生まれ、正しい評価をすることは不可能です。公正な評価を行うため、AIにより人事評価データを分析することで、評価のブレを減らすとともに、最適な人事配置ができるようになります。

カスタマーサポート

消費者からの問い合わせやクレームなどに対応するカスタマーサポートでは、業務効率化やコスト削減などのためにチャットボットを導入するケースが顕著に見られます。寄せられる回数が多い質問にはチャットボットが対応し、複雑な質問のみオペレーターが対応するよう、AIが判断して振り分けます。FAQや問合せにもAIを活用すると、業務の見直しにより、対応品質や顧客満足度の向上につながります。

営業支援

営業担当者の業務支援のためのSFA（Sales Force Automation：営業の自動化）システムにも、AIが搭載されるようになってきました。営業活動における顧客管理、行動管理、スケジュール管理、タスク管理など、あらゆる業務を自動化・効率化できるようになります。

物流

物流業界においても、AIの活用が本格化しています。生産現場で需要予測や在庫の最適化を行ったり、効率の良い配車計画を立てたりすることで、供給連鎖全体の最適化に役立っているのです。生産・物流・販売の各段階において現場データを収集し、作業の可視化を行うのもAIの役目です。

製造業

製造業では、AI人材不足のためにAI技術の導入が遅れていて、今後の導入が大いに見込まれているところです。AI導入によって、業務の自動化による人手不足の解消や、検査工程におけるヒューマンエラーの発生防止、IoTとの組み合わせによる設備の予防保全などに役立ちます。

AI適職診断を開発する方法は？

AIの適職診断を開発するためには、どのような方法があるのでしょうか。考えられる開発方法をいくつか見てみましょう。

開発を外注する

AI開発を外注すると、社内にITエンジニアがいなくとも、自社のニーズに合ったシステムやサービスを開発してもらうことができます。その一方で、外注先に支払う費用が高額になりがちな点や、開発期間が長引く傾向などがデメリットと言えるでしょう。

人材を確保して内製化する

開発コストを抑えるために、AI開発を内製化する動きも見られるようになりました。実際に、AI導入企業のうち、およそ6割が内製化を進めている・もしくは検討しているとの調査結果も出ています。開発の内製化には、社内でAI人材を確保・育成しなくてはいけませんが、実際のところ、育成はなかなか進んでいないうえに、コストもかかる課題が存在します。

AI開発ツールを導入して開発する

AI開発ツールは、プログラミングの専門知識が不要なうえに、外注するよりも低コストでAIを開発でき、プロジェクトの円滑な実行に役立つツールです。社内でAI人材の育成も可能で、これから適職診断を開発するには最適といえるでしょう。さまざまな企業から、AI開発ツールがリリースされていますが、そのなかから自社の業務にあったツールを選ぶことが重要です。操作方法・利用価格・環境構築などの条件を踏まえたうえで、適切なツールを選ぶようにしましょう。

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まとめ

AIによる適職診断は、メリット・デメリットはあるものの、新たな自分の可能性を知るためのきっかけとなることは間違いありません。AI適職診断ツールをはじめとしたAIシステムを構築したいと考えている方は、ノーコードAIクラウドUMWELTをぜひご検討ください。

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