NIKKEI——日本經濟新聞中文版

　　在授信和人事等依靠負責人的經驗和直覺的領域，出現了嘗試把評分作為判斷標準的行動。但是這種評分到底有多大可信度呢？眼下還看不到正確的答案。

　　擔心遭到員工的反對

　　越來越多企業開始引入新系統，使用人工智慧分析員工的郵件內容，預測違規跡象和離職的可能性。一家大型製藥公司討論把該系統作為防止研究數據洩露的殺手劍，但是有反對意見認為「員工得知自己將被監視後很可能強烈反對」，該公司最終放棄引入這一系統。即使通過數據分析能夠提高業務效率，但如果損害了員工的工作積極性，將本末倒置。

　　利用人工智慧分析公司內部人士調動情況的人力資源公司Recruit Career選擇了「不過度依賴人工智慧」的方式。

　　該公司通過自主的人工智慧系統對員工的性格等進行分析，然後計算能力評分，並預測每個員工所適合的工作性質。例如「（某員工）能夠發揮自身特色的是銷售工作」。但是預測結果不會告知員工本人，僅供參考。人事部經理加藤宏紀表示，「越是重要的事越需要由人來決定」。

　　對此，不同的員工出現不同的意見。2018年秋季跳槽到該公司的女性（24歲）被分配到開拓新客戶的銷售部，這不是其所期望進入的部門。但是「意外地發現自己很適合拜訪客戶的銷售工作」。一方面，被調到策劃部門的30多歲男性則表示「公司認為我謹慎的性格適合這個崗位，但是我卻不這麼認為」。

　　在利用人工智慧方面需要由人來作出判斷和決定。3月，日本政府匯總的人工智慧社會原則顯示出「以人為本」的想法。利用由數據算出的評分的場合越多，人的責任反而越重。何時、何地、如何使用這種評分的判斷變得越來越難。