「ChatGPT」は人事の仕事を脅かすのか【中編】
ChatGPTを仕事に使うのが怖くなる“致命的な欠点”はこれだ
OpenAIの「ChatGPT」の利用が、人事部門の間で進むのではないかとの見方がある。だが人事業務に使う上で、ChatGPTには無視できない技術的な問題があるという。それは何なのか。
人工知能(AI)技術ベンダーOpenAIのAIチャットbot(AI技術を活用したチャットbot)「ChatGPT」への期待感の背景にあるのは、ChatGPTが幅広い分野に関する質問に回答できることだ。こうした利点を業務に生かそうと、人事部門の間でChatGPT活用の機運が生まれつつある。だが専門家によれば、人事部門にとってChatGPTには明確な欠陥や、将来的に弱みになり得る点がある。ChatGPTの何が問題なのか。
ChatGPTの見落とせない“致命的な欠点”はこれだ
併せて読みたいお薦め記事
連載:「ChatGPT」は人事の仕事を脅かすのか
ChatGPT登場に揺れる各所
調査会社RedThread Researchの共同創設者兼プリンシパルアナリスト、ステイシア・ゲール氏は、人事データの分析にChatGPTを利用する場合、ChatGPTの
- データ同士の関係性の理解力
- データの重要な変化の認識力
が問題になり得るとの見解を示す。ChatGPTは時に事実を誤認する。一部の専門家は、ChatGPTの回答にバイアス(偏り)があることを発見した。これはChatGPTの利用を検討する人事部門にとっては危険な兆候だ。
Textioの共同創設者兼CEOであるキーラン・スナイダー氏は、同社公式ブログのエントリ(投稿)に「特定の職業や属性について、ChatGPTは従業員の性別を勝手に想定して回答を生成している」と書いた。同社は、求人広告や人事評価書の内容に偏りがないかどうかをチェックする支援ツールを提供するITベンダーだ。スナイダー氏が挙げた検証例によると、ChatGPTは「陽気な受付係」は女性、「強健な建設作業員」は男性と断定していた。
調査会社Nucleus Researchのアナリスト、エブリン・マクマレン氏は、ChatGPTは「あくまでも効率化のためのツールであり、人間の代わりに考えることはできない」と指摘する。マクマレン氏は、ChatGPTやそのベースとなる自然言語処理AIモデル「GPT-3.5」を人事ツールに導入するための競争が起こると指摘。その一方で、既存の一般的な人事ツールにAI技術が取って代わることはないとみる。
「ChatGPTは人事部門にとっての脅威ではない」とマクマレン氏は主張する。例えばChatGPTを職務記述書の要約に使用することは可能だ。ただし自然言語処理や機械学習を用いて、こうした単純なタスクを処理しようと取り組むベンダーは既にある。「より高度なタスクについては、やはり人間同士のやりとりが必要だ」(同氏)
次回は「人事部門の仕事はChatGPTに奪われる可能性はあるのか」という懸念を考察する。
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社MatrixFlow] 「物流リソース最適化」ガイド:人員・配車・傭車を出庫依頼の確定前に決めきる -
製品資料
[株式会社キーエンス] なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは -
製品資料
[株式会社セールスフォース・ジャパン] 「CRMは設計と無関係」は本当か? PLMとの融合で実現する高速開発 -
事例
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] AIエージェントの時代にどう備える? 「新たな働き手」を支える3要素とは -
製品資料
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] “横並びの自動化”から脱却、AI活用で生産性と競争力を高める秘訣
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか? 失敗に学ぶAI定着
-
2
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
3
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか? Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
4
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか? 脱メインフレームの真相
-
5
情シスの約8割が転職や退職を意識 調査で分かった“辞めたくなる最大の理由”
-
6
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”? データが明かすAIの裏側
-
7
情報漏えいはなぜ繰り返されるのか 今すぐ見直すべき「境界」
-
8
「Wi-Fi 7」経由でWindowsが乗っ取られる? 最高権限奪取の恐怖
-
9
「結局使わなくなる」Microsoft 365 Copilotを半年で定着 キリンの3施策
-
10
「中堅・中小企業のネットワーク・セキュリティ運用実態」に関するアンケート
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化? 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険? 避けるべき理由と具体的な対策
-
3
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
4
財務部門がAIを最大限に活用する方法 無駄のない戦略的リーダーシップへの道
-
5
LLMが兵器化? 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
6
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
7
なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
8
生成AIを開発に導入しても効果が見えない? 実証実験で分かった成果と課題
-
9
経産省DX指針から読み解く、受発注業務デジタル化ロードマップ
-
10
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ?
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー