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約6,000項目のデータを活用したAI分析
オリックス生命保険は、これまでの豊富な人事データや各種アセスメント、サーベイ結果を活用し、社員一人ひとりの能力と組織の特性を結びつける新たな人材配置の仕組みを整えた。今回構築されたAI予測モデルは、「管理職と営業担当者」、「社員とチーム」などさまざまな組み合わせの適性を分析し、成果向上に寄与する最適配置を支援することを目的としているという。重点戦略分野である代理店営業に焦点を当て、これまでの経験やスキル、行動特性をもとに、最適な配置パターンを予測できる点が特徴だ。同モデルでは、担当者の職種や等級、営業スキル、リーダーシップやエンゲージメントのサーベイ結果、過去の人事評価や行動実績など、人に関する約6,000項目のデータを収集・分析している。また、拠点規模や所在地、取引先属性、所属チームの特性など、組織に関するデータも組み合わせることで、人と人、人と組織の相性をより精緻に評価できる。分析にはLASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)などの機械学習手法を用い、予測に有用な項目を抽出したうえで不要な項目の影響を排除することで、解釈しやすい結果が得られる仕様となっているようだ。
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業績向上に結び付く組み合わせとスキル項目
同社は分析の結果として、業績向上に寄与する特定の組み合わせについても示している。これによると、営業担当者と管理職の相性や、社員と所属拠点の特性の組み合わせが、営業実績や目標達成率に影響するという。また、業績向上に関連するスキルとしては、「主体性」、「目標達成意欲」、「商品・規程に関する知識」、「行動量」、「傾聴力」、「速さ」、「プレゼンテーション力」、「優先順位付け」などが挙げられている。これらの要素を組み合わせて評価することで、より適切な配置判断が可能になるとのことだ。【業績向上に結び付く組み合わせ例】

相性適合度を可視化し配置判断の参考に
さらに、同モデルでは担当者ごとに適合度の高い管理職や組織を自動計算し、一覧表示できるという。また、拠点ごとに相性の良い担当者を抽出することも可能で、各拠点の特性や地域特性を考慮しつつ、成果に寄与する可能性の高い人材を優先的に配置できる。相性適合度や予測値はあくまで参考指標として活用され、最終的な人材配置は他の人事判断と併せて行う仕組みだ。同社はこれにより、社員の能力を最大限に引き出すとともに、組織全体のパフォーマンス向上に貢献できるとしている。【担当者ごとの相性適合度】

【拠点ごとの相性適合度】

出典:https://www.orix.co.jp/grp/company/newsroom/newsrelease/251120_ORIXGJ.html
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