｢マッチング理論｣の応用で人事異動の満足度が向上

ここ数年、経済学の知見を社会やビジネスに生かす動きが日本でも本格化してきた。その背景には、社会と経済学界双方の変化があるように思う。社会の側の変化として大きいのは、デジタル化、デジタルトランスフォーメーション（DX）の動きだろう。データの分析・活用が当たり前になり、ビジネスの世界は経済学の知見を有効なツールと見なし始めた。 一方の経済学界側の変化としては、まず、「ツール」が格段によくなった。経済学の研究といえば、自由放任の市場経済のような抽象的、非現実的な状況のみを分析する、といった融通の利かないものをイメージする読者も多いだろう。だが、今進んでいるのは、現実の複雑な制度や微妙な状況にも対応しうる、柔軟なツールの活用だ。 経済学者の意識も変わってきた。自身の研究や経済学分野の膨大な知見を「実際に使ってみること」「実際に使いものになるかどうか現実のデータと突き合わせて検証すること」を、より重

[quelo4]

“同社の各部署と異動対象の従業員らに、配属に関する希望を順位付けし提出してもらった。その希望をシステムに入力し、UTMDの設計したアルゴリズムに基づくマッチングを行うと一瞬で双方の希望を考慮した配属案”