360度評価における不適切コメントの自動判定とテキスト生成モデルによる学習データ拡張効果の検証

企業での人材育成の重要性が高まる中、360度評価が多くの企業で導入されている。本研究では、運用上の負荷を下げることを目的とした、自動判定するモデルの開発を行い、さらに、不均等データの学習において生成AIの活用可能性を検証した。

本研究では、実際のアノテーションデータを用いて微調整したBERTモデルを提案し、80%という高い想起率を達成することを確認した。さらに、テキスト生成モデルを用いたデータ補強の効果を検証し、人手による単語辞書を用いたデータ補強がBERTモデルの精度を向上させることを実証した。

関連する記事

論文 2026/08/24

離職意思と静かな退職はどう異なるか ―内的・外的エンプロイアビリティとの関連の探索的検討―

論文 2026/08/24

Correcting between-group mean differences using a sum-score-based differential test functioning index

論文 2026/08/24

Research on the impact of self and colleague’s attitudes towards autonomous work behavior in Japanese organizations