■ AIブログ(001) どうして文章から性格がわかるのですか？ 今日から、AIにまつわるエッセイというか、ブログというか、雑文を始めたいと思います。 HRTechで必須なのは、AIやBIを裏で活用しているところですが、当社のサービスにFive-Heartというのがありまして、この中の売りが「履歴書や職務記録を読ませるとAIがパーソナリティスコアを数字で出してくれる」というものがあります。ちなみにFive-Heartでは 0-100の間で表されます。高い低いには個性を意味するのであまり意味はありません。ただし、一部の数字では低いほうがビジネスパーソンとしては成功する、しないというのは実はあります(逆に、家庭人としては「家庭を顧みない人」といわれるかもしれませんが・・・）。 これは、履歴書や職務記録にある文章から、単語を分析し、ビッグデータで分析してある性格（これは有名な心理理論がありまして、ビッグファイブといいます）との相関を調べて、性格分析の数字をAIが導き出します。 そもそものビッグファイブ理論では、アンケート形式で「友達と遊んだりするのが好きですか」「家で本を読んだりするのが好きですか」といった質問に回答するものです。国内で有名なSPIなどのアンケート調査とあまり変わりありません。この場合、質問の意図をわかっていますから、回答者はもし出世したい意識が強いと「会社が期待するものにあわせよう」などという偏りが発生します。 アンケート形式で回答しているかぎり、この「意識的な偏り」は簡単には排除できません。そのため、有名なアンケートにはデータの信用度も含まれています。偏りが強いと信用度が低いという補助的情報がついてきます。しかし、偏りのある人から取ったデータは、そもそも価値が低いといえるでしょう。 しかし、AIの場合は文字列処理は得意です。普通に無意識で書いた文章を上記のビッグデータと比較しますから、当人の意識的偏りは排除されます。多国語にも対応していますので、日本語で書いたものと英語で書いたものでは、基本的には同じ結果が得られます。あっても、0.2といった誤差程度でしょう。言い回しは無視されますので、口調で左右されることはありません。 あまり詳しく書くと、SPI対策のように対策を組んできて、自分をだましてでも採用試験をすり抜けようとする人がでてくると思いますので、このへんで。 （ただ、AIの場合は、AIをだまそうとするとスコアが高すぎたり低すぎたりする結果になります。そうしますと「精神障碍判定」というのが出るかもしれないので、そういった対策をすること自体、当人に非常に不利益に働く可能性が否定できません。） ビッグファイブの論文にはこういったものがあります。 https://ci.nii.ac.jp/naid/120005666321/ http://www.nara-edu.ac.jp/CERT/bulletin2004/b2004-04.pdf お問い合わせ方法： sales_it★livlib.co.jp 、★を@ に変えて、メールいただければ、担当より折り返しご連絡いたします。 #AI #HRTech #LIVLIB
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