2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

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[3Xin4] ポスターセッション1

2023年6月8日(木) 13:30 〜 15:10 X会場 (展示ホールB)

[3Xin4-06] 1on1ミーティング時のメモを用いたワークメンタリティの好不調の推定

〇宇野 渉1、仲間 大輔1 (1.株式会社リクルートマネジメントソリューションズ)

キーワード:自然言語処理、人事、1on1ミーティング

人的資本経営において、従業員のメンタリティの好不調を把握し適切にサポートすることは重要な人事課題である。従業員が自身のメンタリティを回答するサーベイが行われることが多いが、従業員の負担もあり高頻度の実施は難しい。これに対し、近年盛んとなっている上司と部下との1on1ミーティングにおいて上司が記録するメモを用いてメンタリティを推定できれば、サーベイの負担軽減や適切なサポートの実行が期待できる。そこで本研究では、1on1ミーティング時のメモを用いて面談対象のメンバーのメンタリティの好不調を推定するモデルを開発・検証した。実際の1on1ミーティングにおける3186件のメモデータとメンタリティサーベイのデータを用いて、3つの機械学習モデルを作成し分類精度を検証した。最も高精度だった事前学習済みBERTをファインチューニングしたモデルではF1 0.69、Accuracy 0.75という精度であった。さらに、人による推定精度との比較では専門家と同程度の精度であることが確認され、1on1ミーティング時のメモからメンタリティの好不調を推定しうることを示した。

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