長期で長続きするアルバイターをAIが予測！採用サポートのためのAI！

アルバイト採用のリスク

店舗で働く社員の負担を減らすためにアルバイトを採用したのに、すぐにやめられて社員の負担がなかなか減らないという経験はありませんか？
地域によっては、人がなかなか集まらないところもあります。人手が足りないと店長などの社員の業務負担（残業や長時間労働など）が増える場合もあり、業務改善が一向に進めることができません。社員の業務負担を減らすためにも、安定したアルバイトの確保が必要になります。
短期間で入れ替わるアルバイトは、効率も生産性も悪いため、少しでも長く働いてくれる人材が重要です。
AI予測がアルバイト採用のサポートを行い、短期離職の割合を減らすことが実現できます。

AI予測とは？

AI予測は、過去の採用情報を分析し、パターンや傾向を抽出することで、短期間で離職する可能性を予測する手法です。
機械学習アルゴリズムを活用し、大量のデータから求職者の特徴や行動パターンと離職の関連性を学習し、予測モデルを構築します。

AI予測に必要なデータ

過去の採用情報は貴重な情報であり、そこには短期間でやめる傾向のある人々の特徴の情報が隠れています。場合によっては、AIに学習させるためにデータをまとめる必要もあります。
AI予測では、この豊富なデータを分析し、例えば学生や副業希望者、離職しやすい人の性格や特徴の傾向を明らかにします。
ただし、気をつけなければならない点が1点あります。
それはAIの判断をもとに採用の可否決定を行うのは倫理的な観点からNGだということです。AI予測の結果をもって採用後のケアをするのであれば問題ありません。

AIの利用方法

求職者には、応募フォームから必要な情報を入力して貰います。そのデータをもとに短期間で離職する確率を予測します。
面接に進んだ人に対しては、面接者にあらかじめ必要項目を共有し、面接後にAIに情報を入力することで、面接結果からの予測結果を出します。

ただし、プライバシー問題もありますので、データの取扱や管理方法はきちんと決める必要があります。

最終判断は人が行うこと

AIは主観を取り除いた結果を出します。AIでは見つけられなかった、求職者の良いところなどは人が気付ける部分になります。
AI予測から出されたデータをうまく活用できるようになることが、利用する人の必要なスキルともなります。

まとめ

現場の労働環境がなかなか改善できないと思っている方は、一度現場を体験したり声を聞いて見てはいかがでしょうか？
人手不足や、現場で働く社員の労働環境が悪い状態であるなら、アルバイト採用の方針を見直す必要も出てくるでしょう。

アルバイトに長く働いてもらうためには、人を見極める必要があり、そのサポートにAI予測があります。AIは主観を取り除いた結果を出すため最終的な判断は人が行う必要があります。

AI予測は採用サポートの1つと理解して活用することで、現場の労働環境の改善へとつなげることもできるでしょう。