「DEIB」ツールの理想と現実【後編】
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。
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
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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