アセスメントエンジン

Everyone loves an impartial assessment.

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アセスメントエンジン

アセスメントエンジン

– 偏りのない社員・商品の正当な評価のために –

サービス内容

自社の製品や社員を本当に公平に評価するためには

1.事業のコンセプト、目的に沿った評価項目づくり
2.統一した評価基準

が必要です。1.は評価されるべき製品、社員が高く評価されるようにルールづくりをしていく必要があるということ。2.はどの対象も等しいルールで評価され、偏見がないことが要求されています。感情によらず事物を評価することは評価する側にとってはもちろん、評価される側にとっても納得性があるという点でメリットになります。

アセスメントエンジンでは、評価に必要な要素1.2.をデータを用いて数学的に実現します。まずは目的に沿うように評価に必要な20~30の変数(属性や成績)を熟慮しその変数を決定します。次に教師データとなるような評価データを用意し、ニューラルネットワークを用いて各変数の重要度や関係性を考慮しモデル式を作成します。

 

POINT1

「評価ルールのあぶり出し」

アセスメントエンジンでは「ルールを構築する」というよりも「言葉に出来なかったルールを数式化する」という部分に価値があります。よって、勘や経験によって判断を下してきている業界や既に離職した社員の過去の評価ルールを再現したいといった要望にも答えることが出来ます。

 

POINT2

「評価ルールの明確化・透明化」

評価ルールが明確になることにより評価に透明性が加わり、すべての社員が現在の評価ポイントを把握、随時確認出来ることにより目標を持って業務に携わることが出来ます。

 

事例

条件が異なる店舗(社員)の営業成績評価

駅近くにある店舗と駅から少し離れた住宅街にある店舗では顧客のタイプや売上規模が異なります。その場合売上に影響を与える要素を確定し、各変数同士の複雑なトレードオフを加味した上で自動で評価点を算出するシステムを提供します。

衣服コーディネートの自動評価

洋服のコーディネートはアイテムの合わせ方によって大きく評価が異なってきます。合わせ方をすべてルール化するよりも正解となる組み合わせを人工知能に学習してもらい、アイテムを合わせると「評価点を算出」したり「何を合わせるとより良くなるか」をレコメンドしてくれるシステムを提供します。

感覚で行っていたマッチング作業の自動化のために

画像認識技術を用いたサービス展開のために

確率を用いた根拠ある経営判断のために

問題をなんとなくではなく理論的に解決するために

保有するデータを用いてビジネスの新しい方向性を