1on1ミーティング時のメモを用いたワークメンタリティの好不調の推定

人的資本経営において、従業員のメンタリティの好不調を把握し適切にサポートすることは重要な人事課題です。従業員が自身のメンタリティを回答するサーベイが実務上はよく用いられていますが、従業員の負担もあり高頻度の実施は難しいのが実態です。そこで、本研究では、近年盛んとなっている上司と部下との1on1ミーティングにおける面談メモを用いて、部下側のメンタリティを推定するためのモデル開発に取り組みました。3186件の1on1ミーティングメモとメンタリティサーベイのデータを用いて、3つの機械学習モデルを作成し分類精度を検証した結果、最も高精度だった事前学習済みBERTをファインチューニングしたモデルではF1 0.695という精度となり、人による推定精度との比較では専門家と同程度の精度であることが確認されました。

発表者

宇野渉
仲間大輔

出典

2023年度人工知能学会全国大会