ハラスメントをAIで解決?

職場でのハラスメントの問題は、いつまでたっても解消されませんね。
ハラスメント発生の主な要因はコミュニケーション不足が主ですが、同じくらい大きな要因として挙げられるのが、ハラスメントをする側とされた側での意識の違いです。

ハラスメントのいわゆる加害者側は、口を揃えて「そんなつもりはなかった」と言います。
ですが、軽い冗談のつもりでも受け取る側がそう捉えなければアウトなのです。
自分の発言や行動を相手がどう捉えているか、いわゆる「機微」を感じ取らないとハラスメントをなくすことは難しいでしょう。

株式会社FRONTEOは、独自開発の人工知能エンジン「KIBIT」により、ビッグデータなどの情報解析を支援するデータ解析企業です。「KIBIT」は人間の機微を感じ取るAIで、ハラスメントの検知に大きな力を発揮しています。
この度「KIBIT」を採用したサービスにさらなるアップデートをかけたそうです。

株式会社FRONTEO(本社:東京都港区、代表取締役社長:守本正宏 以下 FRONTEO)は、独自開発のAIエンジン「KIBIT(キビット)」を活用した電子メール監査システム「Email Auditor 19(以下、EA19)」に、新たにハラスメント検知のためのナレッジベース(学習済み教師モデル)を追加しました。これにより、過去のハラスメント事例やサンプルデータがなくても、短期間でメール監査を開始できるようになります。

パワハラ・セクハラ・マタハラをはじめとする各種ハラスメントに対する世間の関心は非常に高い状態が続いています。ハラスメントに対する不適切な対応や隠蔽による社員の健康被害や意欲低下、流出などがメディアで報道され、SNSなどで拡散されることで企業のレピュテーション低下につながる事例を目にすることも珍しくありません。また、2019年5月29日には、企業に適切なパワハラ防止策を義務付ける労働施策総合推進法の改正案が成立しています。ハラスメント対策が事業主の義務となることが明確化され、違反する企業には厚生労働省が企業名を公表する場合もあることに鑑み、ハラスメントの監視・対応を強化することは喫緊の経営課題とも考えられます。

「EA19」ではこれまでも、過去事例などをもとにしたサンプルデータ(検知対象とする教師モデル)を各企業が事前に用意することで、「EA19」でハラスメント検知を行うことは可能でしたが、「データが蓄積されていない場合、サンプルの準備が難しい」、「過去事例は一部のテーマに偏っており網羅的な検知に適していない」といった課題がありました。この課題を解決し、より多くの企業で、短期間でメール監査を開始することを可能にしたのが、これまでの監査やテキスト解析で培ったノウハウを活かして開発された「ハラスメント検知ナレッジベース」です。

■ハラスメント検知ナレッジベースを活用した本格運用までの3ステップ
STEP1:「EA19」にハラスメント検知ナレッジベースを設定しメール監査を開始。
STEP2:お客様の状況や問題に合わせて教師モデルをチューニング。
STEP3:STEP2の結果をもとに、定常運用を開始。

運用定着以降は、トレンドメールサービス(時世を反映させた内容のメール送信サービス、無償)、定期検診サービス(運用後、定期的に検知精度レビュー、有償)、スポットレビュー(お客様の依頼タイミングに応じた検知精度レビュー、有償)といったオプションサービスにより、質の高い監査をサポートします。

「Email Auditor 19」利用イメージ

画像引用元:PRTIMES

人間が察知できない「機微」をAIが感じ取ってくれるというのはなんとも不思議な話ですが、ビジネスのあり方が変わってきている現代であれば、やはり人との付き合い方も変わっていくものなのでしょう。
人の言動も蓄積していけばビッグデータとなるわけで、それを活用することにより人間関係を円滑にしていくというのは非常に画期的です。
AI技術の進化、発展により、職場での人間関係に悩まされることなく、皆が快適に働ける社会がくると良いですね。

※引用元の記事の主張と、本記事の主張内容は関係ありません
[執筆:ハル・クムラ
[最新更新日:2019年8月21日]