[1O3-GS-11] AIと社会：

[1O3-GS-11-03] Well-beingについての従業員調査における項目間の依存関係と重要性の可視化

〇大和田 智之¹、山下 和也²、佐藤 優介³、太田 雄介⁴、前野 隆司³、本村 陽一² (1. 株式会社ウィルグループ、2. 産業技術総合研究所　人工知能研究センター、3. 慶應義塾大学大学院　システムデザイン･マネジメント研究科、4. 株式会社はぴテック)

キーワード：ベイジアンネットワーク、ウェルビーイング

ベイジアンネットワークは，条件付き確率を用いて確率変数間の依存関係をネットワークと条件付き確率表を用いて表現する確率的グラフィカルモデルである．変数間の依存関係を具体的に分析できることから，医療・病気診断，マーケティング、レコメンドシステム，アンケート分析など様々な分野で活用されている．本研究では社内向けに定期的に行っているWell-beingに関する従業員調査データをベイジアンネットワークを用いて整理し，得られたモデルを重回帰分析等の手法を用いて精緻化した．分析に基づき、Well-beingに対して影響が大きい項目を整理し，”エネルギッシュ力”，”信頼関係のある職場の雰囲気”といった項目が重要であると分かった．Well-beingにおいて変数間の依存関係を整理することで全体の構造および重要性の高い項目を可視化し，Well-being向上のための効果的な施策を発見することを本研究の目的とする．