従業員モニタリングにおける人工知能：未来はここにある

さまざまな産業が、生産性の追跡、会社方針の遵守の確認、セキュリティの向上を目的として、従業員監視にAIを導入している。

従業員モニタリングにおけるAIの最大の利点のひとつは、膨大な量のデータを人間よりもはるかに速く処理できることだ。人間の管理職が生産性レポートやKPI、タイムシートの確認に何時間も費やすのに対し、AIは数分でこれらのデータを分析し、業界別や役割別のベンチマークと比較する。パーソナライズされたパフォーマンス評価を行い、弱点や改善点をピンポイントで指摘することができる。AIを活用した時間管理システムは、プロジェクトやタスクに費やされた労働時間や時間を監視することができる。AIは潜在的に、十分に活用されていないリソースを強調し、プロジェクトの遅延や予算超過の可能性さえ予測するように訓練することができる。

業績を追跡・評価するだけでなく、AIは従業員のエンゲージメントと福利厚生の向上にも役立つ。例えば、仕事のパターン、活動、コミュニケーションを分析し、燃え尽きや離職の兆候をいち早く察知することができる。そのような兆候とは、活動レベルの低下、否定的な発言、通常業務の遂行時間の増加、早退や遅刻といった勤務時間の変更などである。従業員モニタリングのAIは、このような微妙な変化をキャッチし、管理者に警告を発することができる。管理職は積極的に追加サポートを提供したり、仕事量を調整したり、研修プログラムを提供したりすることができる。

AIを搭載した監視システムは、データ漏洩、内部脅威、詐欺などのセキュリティリスクを特定するように訓練することができる。センチメントや行動パターンの監視と同様に、AIは従業員の行動レポートをスキャンして、異常なログイン試行、疑わしいファイルのダウンロード、機密データへの不正アクセスなどの異常を検出することができます。疑わしい行動を検出した場合、直ちに管理者に警告することができる。AIのおかげで、組織はセキュリティを大幅に向上させることができる。

人事や管理職は、AIを活用した分析ツールから貴重な洞察を得ることができる。これらの洞察は、人員計画、人材開発、業績管理についてデータに基づいた意思決定を行うのに役立つ。人工知能は、トップ・パフォーマーと苦戦しているパフォーマーを明らかにし、両者の改善点を指摘する。この未来のテクノロジーを利用することで、組織は採用・育成戦略を最適化することができる。さらに、AIを活用した分析により、管理職は潜在能力の高い従業員を発見し、その育成に投資することができる。

従業員モニタリングにおけるAIの一例が、クレバーコントロールの未来技術であるAIスコアリングです。この革新的なツールは、単純なデータ収集にとどまらず、従業員の生産性とエンゲージメントに関する微妙な評価を提供します。

AIは、CleverControlソフトウェアによって収集されたデータの一部、すなわち、使用されたアプリケーション、ウェブサイト、および従業員の役職と会社の業界に関する情報を分析します。このデータにより、従業員の実際の勤務を完全に把握し、業界や役割のベンチマークと比較することができます。その結果、AIは非生産的な活動や異常な活動、集中力の低下を指摘し、個々の生産性スコアを出すことができる。

AIスコアリングは、マネージャーが手作業でログを確認する手間を省くだけでなく、従業員の仕事を客観的に評価します。これにより、管理職は業務量の配分、業績の評価、改善点などについて、データに基づいた意思決定を行うことができます。

クレバーコントロールとそのAIスコアリング機能の詳細については、以下をご覧ください。 クレバーコントロールAI採点

このように、AIは業績評価の自動化から個々の従業員の能力開発戦略の立案まで、従業員のモニタリングにおいて計り知れない可能性を秘めている。しかし、コインの裏側は常に存在する。

AIには、プライバシー、データ・セキュリティ、モニタリングにおける倫理といった重大なマイナス面が隠されている。

プライバシー侵害の可能性とセキュリティ侵害の可能性は、従業員監視におけるAIに関する2つの主要な懸念事項である。AIシステムは、個人情報、電子メールやメッセージング・プラットフォームのデータ、ビデオ監視、さらにはキー入力など、膨大な量の従業員データを収集・分析することができる。しかし、雇用主がどの程度まで従業員を監視できるのか、また監視すべきなのか、疑問を抱かざるを得ない。このレベルのAI監視は、多くの従業員にとって押しつけがましく感じられ、信頼を損なう可能性がある。

その上、AI監視システムが収集する膨大なデータセットは、サイバー攻撃の格好の標的だ。データ漏洩は従業員の機密情報を暴露し、金銭的損失から個人情報の盗難に至るまで、深刻な事態を招く可能性がある。

残念なことかもしれないが、人間には偏りがあり、マネジャーも例外ではない。従業員管理における偏りを避けるために、組織はAIに頼ることを望むかもしれないが、AIは本当に客観的なのだろうか？AIのアルゴリズムはデータに基づいて学習され、そのデータに偏りがあれば、AIシステムは従業員の評価においてその偏見を永続させ、増幅させる可能性さえある。その結果、従業員、特に社会から疎外されたグループの従業員が不当に扱われたり、差別されたりする可能性がある。

また、AIのモニタリングに過度に依存すると、従業員をデータ・ポイントに矮小化しかねない。このようなアプローチは、創造性や協調性、個人的に好む仕事のパターンなど、仕事の個々の側面をないがしろにすることは言うまでもない。

信頼はバケツの中で失われ、滴り落ちることで取り戻されるものである。 デビッド・ジョンソン フォレスター・リサーチの主席アナリストである。"

従業員モニタリングにおけるAIの潜在的なマイナス面は、雇用主と従業員の協力によって軽減することができる。AIモニタリングは従業員にとって秘密であってはならない。従業員はAIモニタリングがなぜ使用されるのか、どのようなデータが収集されるのか、どのように使用され保護されるのかを知るべきである。

この将来技術の導入に関する意思決定プロセスに従業員を参加させることは、信頼を確立する良い方法である。

組織は、業績評価においてAIの評価だけに頼るべきでない。AIが作成した結論は、個人的な観察や同僚の意見と組み合わせるべきである。そのようなパフォーマンス評価のみが、包括的で客観的なものとなりうる。最後に、モニタリングは固定的なものであってはならない。雇用主は定期的にその有効性を見直し、従業員の懸念に対処し、フィードバックや進化する倫理的配慮に基づいて調整する姿勢を持つべきである。

AIは従業員のモニタリングに革命をもたらす未来のテクノロジーであることは間違いない。生産性の向上、従業員の福利厚生の充実、企業のセキュリティ強化、管理職への貴重な知見の提供など、新たな可能性を切り開くものだ。

しかし、どんな強力なテクノロジーでもそうであるように、従業員モニタリングへのAIの統合には課題がないわけではない。プライバシーへの懸念、アルゴリズムによる偏見の可能性、データ・セキュリティ、従業員の信頼の低下は、積極的に対処しなければならない現実的なリスクである。

今後、従業員モニタリングにAIをうまく導入できるかどうかは、バランスの取れた透明性の高いアプローチにかかっている。組織は、従業員とのオープンなコミュニケーションを優先し、データの使用とセキュリティに関する明確なポリシーを確立し、AI主導の洞察が仕事の人間的要素を低下させるのではなく、力を与えるために使用されるようにしなければならない。