【データ・AI活用×海外事例】ドイツ大手物流”DHL”_ 従業員スキルの推定、部門と人材マッチング、個別の教育計画作成の自動化・最適化

💡要約

• 大手物流会社のDHLでは、人員配置最適化や社内教育が不十分であるために生じる無駄な中途採用コストの削減に力を入れていたが、人員配置最適化に向けた従業員スキルの推定に時間がかかることや、従業員教育が個別対応ではないため非効率であることに課題を抱えていた
• 従業員スキルの推定、部門と人材マッチング、個別の教育計画作成を自動化・最適化するシステムを導入することでこの課題を解決した
• その結果、採用コストを10％以上減らすことに成功しました

企業紹介

　DHLはドイツの大手物流会社で航空機を主体とした国際宅配便、速達郵便、貨物輸送などのサービスを提供しています。220以上の国で事業展開し、世界中で51万人以上を雇用しています。

課題

　同社は、人員配置最適化や社内教育が不十分であるために生じる無駄な中途採用コストを抑えるための施策として、すでに雇用している従業員の配置最適化や、配置換えに伴い必要となる教育の実施に力を入れるなかで、次のような課題を抱えていました。
・　人員配置最適化に向けて各従業員が持つスキルを業務に紐づけて整理したいが、大量の履歴書情報を一つずつ分析するのに時間がかかり進まない。
・　従来の教育計画は、各従業員のスキルや部門で必要なスキルを考慮できておらず非効率。

解決策

　従業員スキルの推定、部門と人材マッチング、個別の教育計画作成を自動化・最適化するシステムを導入することでこの課題を解決しました。

機能
■　履歴書情報から現状のスキルを自動で分析する
　AIの自然言語処理技術を使用して従業員の履歴書を自動で読み取り、現状のスキルを分析します。
■　従業員スキルと、そのスキルが必要とされる業務をマッチングする
　社内のあるポジションで必要なスキルに対して、配属候補の従業員のスキル情報をもとにAIが点数付けし、最適な候補を提案します。
■　昇進や移動を希望する従業員に対して、現状不足しているスキルを分析し教育内容を提案する
　従業員ごとに個別の最適なトレーニング計画を自動で作成し、関連する学習コンテンツを推奨します。推奨されたトレーニング計画や進捗は上司と共有することができます。

成果

　同社は、無駄な中途採用コストを10％以上減らすことに成功しました。

実際の実現方法

同社が導入したシステムを、「Liberty DSP」で再現することが可能です。

１．従業員履歴書・希望ポジションなどの面談情報・社内業務ポジション情報を、社内データベースから自動取得
２．AIの自然言語処理技術を使用して従業員の履歴書を自動で読み取り、現状のスキルを分析。定量的な評価を算出。
３．最適化シミュレーションで、従業員スキルとそのスキルが必要とされる業務をマッチング
４．最適化シミュレーションで、従業員スキルと希望ポジションにつくために必要なスキルから、最適なトレーニング計画を作成
５．結果データを可視化。または.CSV形式で出力
６．トレーニング計画を上司に自動共有

LibatyDSP

「Liberty DSP」は、Liberty Dataが提供する、蓄積→分析・可視化→事象予測→事業最適化までを一気通貫で有機的に自動遂行することを志向したデータサイエンスプラットフォームです。

サービスサイト＿「DSP for Chemoinformatics」　https://www.liberty-nation.com/dspchemoinformatics/
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参考記事：https://emerj.com/ai-sector-overviews/artificial-intelligence-at-dhl-two-applications/