採用AI：提供元の数より判断の多様性を調べる
複数のAI製品を購入しても、独立した判断が得られるとは限りません。異なるツールでもデータ、特徴、仮定を共有するため、誤りの重なりを確認する必要があります。
G-ATAIの分析
代表的な事例と記録した人の評価からレビューを始めます。一致だけでなく不一致も詳しく調べます。複数モデルを組み合わせる価値は、独立した有用な情報が増えることにあります。ほぼ同じスコアの平均は、不確実性を隠すかもしれません。候補者の資格を確認できる状態にし、選考補助と最終決定を区別します。
不採用や書類不足の後も含め、全体の流れを評価します。結果を抽出して確認し、人が評価を変更した理由を記録し、誤った入力を訂正できるようにします。共通モデルを一律に良い、悪いと決めることが目的ではありません。自社の状況での振る舞いを理解し、同じ誤りが繰り返される前に見つけることが重要です。
導入前に確認したいこと
- 同じ事例で同じ誤りが起きていますか。
- 独立した評価者がスコアを問い直せますか。
- 誤情報を訂正して再評価できますか。
MIT Newsを参考にした独立した論評です。MITとの提携や推奨を示すものではありません。
