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経営(ヒト・モノ・カネ)に関して定量的な分析を発信する 株式会社トランスのブログ

AI×性格診断による未来予測結果一覧

本記事は、いろいろな企業(パターン)における
機械学習(AI)×性格診断による、評価・退職の未来予測結果
をまとめて整理します。
※関連記事は「性格診断の未来予測は再現性があるのか?(まとめ)」よりご覧ください。

 

 

「未来予測」の表の見方

※数字は一部丸めて表示しています。
※四捨五入の関係で合計値が合わないことがあります。

「入社後評価」の予測

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上記の表の場合、
機械学習による予測が高評価」で「実際も高評価」の割合が「全体の17%
と読み取ることができます。

また「正解率」は、「高評価」「普通評価」「低評価」の予測がそれぞれ実際の予測とあっている場合のため、今回だと「17%」+「26%」+「16%」=「59%が「正解率」となります。

 

「退職」の予測

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上記の表の場合、
機械学習が退職と予測」したのは「13人」、うち「実際に退職」したのは「8人
と読み取ることができます。

※この場合
・「退職率」(全体人数のうち実際に退職した割合)は「10%」(30人/300人)

・「再現率」(退職と予測し、実際に退職だった割合)は「62%」(8人/13人)
・「正解率」(退職・在職の予測があっている割合)は「91%」((8人+265人)/300人)
となります。

 

「入社後評価」の予測結果

※「総合評価」は主に、各期ごとの点数評価を踏まえて総合的に上長が判断した評価
※「点数評価」は主に、各期ごとの人事評価の点数

100人 × 総合評価 → 正解率59%

※使用データ:SPI適性試験)のみ

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※関連記事:性格診断だけで入社後の評価をどれだけ予測できるのか?

 

200人 × 総合評価 → 正解率58%

※使用データ:SPI適性試験)、職種

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実際の総合評価に偏り(低評価が少ない)がある企業での予測結果です。
実際の「低評価」の人数が少ないため、共通した特徴が見つけ出せず、機械学習で「低評価」の予測精度が低くなっています。総合評価の場合でも、しっかりと誰が低評価者なのか、会社における認識をそろえられると、より予測精度が上がる可能性があると感じます。

300人 × 総合評価 × 管理職 → 正解率57%

※使用データ:NMAT適性試験)、職種

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※関連記事:性格診断結果から「マネージャー」の評価を予測できるか?

 

2000人 × 点数評価 → 正解率51%

※使用データ:性格診断等級

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※関連記事:AI×性格診断で「入社後評価」をどれだけ予測できるか?

 

「退職」の予測結果

※「再現率」=「実際に退職した人」÷「退職と予想した人」
※数字については、企業が特定できないよう、全体をキリの良い数字に丸めています。

300人 × 3年以内退職率 → 再現率62%(退職率の6.2倍) ※正解率91%

※使用データ:SPI適性試験)、職種

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3年以内退職率が10%(全国平均は約30%)の企業のデータです。
機械学習で退職と予測した13人中8人(62%)が実際に退職しています。また退職者30人中8人(27%)の退職を今回のモデルで予測することができています。

2000人 × 3年以内退職率 → 再現率49%(退職率の4.0倍)※正解率88%

※使用データ:性格診断職種

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 ※関連記事:入社前に「早期退職」をどのくらい予想できるか?

300人(営業) × 3年以内退職率 → 再現率73%(退職率の6.1倍)※正解率90%

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100人(コンサルタント) × 3年以内退職率 → 再現率48%(退職率の1.8倍)※正解率72%

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このモデルは「実際に退職した人」のうち「退職を予測できた人」が41%となっており、性格診断によって「退職者全体の約4割を予測できる」モデルになっている点が優れています。