気づかぬ不調をデータで提示――バイタルデータで健康経営®を支える - techtekt
昨今、「従業員のメンタルヘルス改善が経営指標の改善にもつながる」との報告が多くなされるようになり、企業における健康経営®*1の重要性が高まってきました。 しかしリモートワークが広がったことにより、企業や組織が従業員の状態を適切に把握することが難しい状況に。またアンケートなどによる従業員からの主観的な報告では、本人も無自覚の意思やメンタル不調の兆候までは拾いきれません。 そこで今回、「客観的指標として“バイタルデータ”を活用し、健康経営を支える仕組みを作れないか」とエンジニアの有志メンバーが集まり、研究会が発足。データやテクノロジーにまつわる高い知見を持ち寄り、検証がスタートしました。 その過程に、どのような気づきや学びがあったのか――研究会メンバーに話を聞きました。 “嘘をつけないデータ”で「自分らしくはたらく」の実現を目指して―― バイタルデータを活用し、ストレスを計測・可視化することに
AIプロジェクトにおける説明可能性の方針 - techtekt
こんにちは。デジタルテクノロジー統括部でアナリストをしているY・Nです。 パーソルキャリアのデジタルテクノロジー統括部は、一般社団法人データサイエンティスト協会が定める「データサイエンティストに求められるスキルセット」を基に、以下の3つのグループが組織されています。 ビジネスグループ アナリティクスグループ エンジニアグループ 出典：データサイエンティスト協会 これらの3グループが互いに連携しあい、AI（ここでは機械学習による予測モデルを指すことにします）によって様々な業務を自動化させたり、意思決定の補助に利用させるプロジェクトに取り組んでいます。 その際、「AIの判断根拠をどの程度（どの様に）見せれば良いか」ということが常にビジネスグループで議題に上がります。殊にAIの予測結果を人間（特に営業部門の人）が見た上で意思決定の補助として利用する場合に顕著で、判断根拠が表示されないブラックボッ
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