ダイバーシティーを支援する「DEIB」ツールの失敗しない選び方と“限界”

ベンダー各社の参入で選択肢が充実し始めた「DEIB」ツール。企業は何を意識してDEIBツールを選定すればよいのだろうか。DEIBツールの見落とせない限界とは。

公開 2021年04月01日 05時00分

更新 2023年01月24日 19時54分

著者

Patrick Thibodeau

[TechTarget]

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　前編「『DEIB』ツールとは？　3億ドル市場に急成長のダイバーシティー支援手段」は、さまざまな人材の活用を支援する「DEIB」（Diversity, Equity, Inclusion and Belonging）ツール市場の現状を紹介した。後編となる本稿は、DEIBツールの選定ポイントと限界を解説する。

DEIBツールの選定時は「開発チームの多様性」を見るべし

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　AI技術、特に機械学習を用いたツールを利用する際に意識する必要があるのは、教師データや分析アルゴリズムに存在する無意識のバイアス（差別、偏見）だ。AI技術を取り入れたDEIBツールも同様で、それらの要素にバイアスが存在する可能性がある。調査会社RedThread Researchの共同創設者であるスタシア・ガー氏は、教師データや分析アルゴリズムについて「十分な透明性のないベンダーが多い」と指摘する。

　ロサンゼルスを拠点にDEIBのコンサルティングおよび従業員トレーニングサービスを提供するファルザナ・ナヤニ氏は、DEIBツールの導入を検討する際に、導入を検討するDEIBツールの開発チームのメンバーに多様性があるかどうかを確認する必要があると話す。「開発チームに多様性がない場合、バイアスがあることはほぼ確実だ」（ナヤニ氏）

DEIBツールの導入だけでは不十分

　人事業界アナリストであり、人事の専門家向け教育機関Josh Bersin Academyの責任者であるジョシュ・バーシン氏は、企業における多様性と公平性の実現を成功させる要素として、DEIBツールの貢献は「ごくわずか」だと考えている。

　バーシン氏によると、DEIBの取り組みに成功する企業は雇用者だけでなく、販売先や開発する製品、事業を展開する都市、価格など、さまざまな要素の意思決定にDEIBの考え方を取り入れている。職場の状況分析や履歴書の匿名化、スキルベースの評価といった取り組みも重要だと同氏は説明する。

　多様な候補者が関心を持つ企業になるためには、企業文化にDEIBの概念を取り入れる必要がある。DEIBツールは「解決策を生み出すものではない」とバーシン氏は指摘する。

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Patrick Thibodeau

人材管理とERP（統合業務）パッケージの分野を主に取材している。20年以上、企業IT分野の記者として活躍し、IT専門メディア「Computerworld」「InformationWeek」の他、雑誌『Federal Computer Week』（FCW）に記事を掲載。American Society of Business Publication Editors（ASBPE：米国ビジネス出版編集者協会）から全米ジャーナリズム賞を複数回受賞している。