[事例ニュース]

2020年3月23日(月)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　福島市には、約2000人の職員がいる。毎年、約4分の1にあたる職員が定期的に異動している。住民サービスの質を高めるためには、職員が持つスキルを最大限に発揮できることや、職場における男女比率を均等にすることなど、複数の条件を考慮した職員の配置が必要になる。

　福島市は従来、こうした人事異動業務を人手で行っていた。このため、業務負荷が大きいほか、業務の属人化も課題となっていた。こうした状況を受け、人事異動案の策定にAIを活用する実証実験を開始した。

　実証実験では、人事給与システムなどのビッグデータを分析し、適切に職員を配置する。異動候補者の配置案を選定して検証することにより、人材配置の検討に要する時間を短縮するとともに、職員のパフォーマンスを最大化する。

　また、NECの「意図学習技術」（熟練者の意図を学習し、意思決定を模倣するAI技術、図1）を用い、過去の異動情報から、既存の条件や暗黙知となっているルールを探索して明文化する。こうして探索した条件と、過去の異動情報を突合し、AIに繰り返し学習させることで確度を高め、人事情報から既存の条件を満たした最適な人材配置ができるかを検証する。暗黙知のルールを検出した場合は、ルールも含めて検証する。

図1：意図学習技術の仕組み（出典：NEC）
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