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人工知能でカルチャーのマッチングはどこまで図れるか。

今日はAPO研で、ミライセルフの代表の表さんがゲストスピーカーで来てくださっていました。APO研への参加、久しぶりでした。(別件ではスタッフとして参加したりしていたのですが)

ミライセルフさんが開発、リリースされているAIによる人材マッチングサービス「mitsukari」を運営されています。

「スキル」だけではなく「カルチャー」のマッチングの話、とても興味深かったです。そのサービスもですが、コンサル会社で採用担当をされたご経験や、UCバークレー時代の「社内政治」を教える先生の話なんかも、いろいろサービスにつながっていたりして、これまた面白かったです。

今はどんどんデータを蓄積していっていて、分析のエンジンもすごいスピードでアップデートしているみたいで、そのテクノロジーやデータ活用という意味でも、大変勉強になりました。

そんななかで、うちの代表がディスカッションのなかで話していた、10年か15年くらい前?に実験した「似たものどうし」「補完関係」「まったく関係のない」チームによる経営シミュレーションゲームの結果が、なるほどーとなりました。

「似たものどうし」は意思決定が早く、楽しそうにやるし、一気に利益を上げる。一方で、浮き沈みが激しい。

「補完関係」は大きな盛り上がりはないものの、着実に利益を積み重ね、最終の総資産は最も高くなった。

「まったく関係ない」チームは、あまりうまくいかない、というか、利益も損失もあまりなく、特徴的なことはなかった。

その事例の話から、企業や部署やチームもフェーズによって最適な人員も変わってくるのかもと。なるほどー。

話を戻すけれど、カルチャーというのは、うまくできそうで、意外と難しいものだなと個人的に思う。卵が先か、鶏が先かという問題もあるけれど、変化のない先天的な部分でタイプ分けをしたとしても、けっこうメンバーが増えると、微妙にパワーバランスやロール(役割)がチーム内で変わって、最適なチームかどうかは意外とわからなくなるんじゃないかとか。

それにしても、mitsukariはいろいろな可能性をはらんでいて、でもどこかで一本突き抜けてほしい期待のサービスだなと思いました。

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投稿者:

toyokichi

toyokichi

何かに夢中で楽しんでいるうちに、いろいろな課題を解決してしまってHappyになれるような、そんな仕組みをつくることを夢見ている人です。渋滞と行列がニガテ。ランナーもどきで実はオタクです。