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性格分析・分類のやり方と利用方法

AI worksは、2種類の性格分類・分析方法をおこないます。

まず一つは(感情重視型・思考重視型・行動重視型・内省重視型・意見重視型・リアクション重視型)の6分類方です。

これは元々NASAがアポロ計画で乗務員3名の選別で採用されていた手法で、同時期のライバルのソ連ソユーズ計画で狭い空間に数日間閉じ込められていた乗務員の意見対立によるトラブルを他山の石として問題解析したことに始まります。

アポロ宇宙飛行士の最も良好な組む合わせは(思考重視型・思考重視型・リアクション重視型)か(思考重視型・思考重視型・感情重視型)の組み合わせが良かったようです。基本的には冷静沈着な思考重視型に適性があるのですが、3人全員がそうなると、ギスギスするので、発想が人と異なり表現力のあるリアクション重視型を一人混ぜるとか、人間的な魅力のある感情重視型を一人混ぜるとか組み合わせの工夫が行われました。

このことは一般の職場でも言えるようです。採用・配属で一考いただけたらと思います。

二つ目は性格分類で最もよく広く知られているビッグ5理論です。

世界中の性格分析結果で人の性格は5分類に大きく分けられるという考え方です。AI worksでもこれを発展修正し8分類(知的好奇心、誠実性、勝気外向性、協調性、受け身怠惰、横暴非常識、弱気ネガティブ、排他的)にAI BERTを使って分類・分析することが可能になりました。

上記2つの分類結果をご提供いたします。

アンケート方式による適性検査では各設問に対して(そう思う・ややそう思う・あまり思わない・思わない)という4択が多く用いられますが、この方式では、被験者の気分(気分が乗っている、反対に嫌なことがあった)に左右されますし、アンケートの依頼者(会社側)の意図を深読みして、素直に答えていない、などの問題点があります。

当システムは、膨大な学習データより最適な回答をAIが機械的に予測しますので、アンケート方式では得られない、安定性が得られます。

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