Hiromitsu Takagi

AIが人間の目に見えるようなアルゴリズムは出力しないで出した答え，というものを「説明はできませんがこう出ました」と言って使えるのか，やっぱり理由は説明しないといけないのか。そのときAIの判断を記述するための「概念」はAiが作るのか人間が作るのか，などなど。

しかし信頼性は高いが妥当性の低いテストはいくらでも作れるのである。

ただまあ「同じ情報が入力されたら同じ結果が出る」という意味での信頼性は必要なところではとても重要になる。面接を心理テストに置き換えようと考えたのも主にその理由なんだし。

人間が面接して得られるのと同じ情報からAIが判断するなら（これは「心理テストが判断するなら」でも同じ），機械の方が（心理テストでいう意味の）信頼性は向上するだろうが妥当性は面接ととくに変わらないのではないか。

ただ現在のAIとか機械学習をめぐる言説では（人間と同じことをやるのだが）「人間よりも正確あるいは妥当な判断ができる」という含意があったり，あるいはそれを導入しようとする人が「人間より優れている」と言いたがるところも引っかかっているのだと思う。

採用試験の心理検査みたいなものについてもやってることはようは「面接の代行」なので，面接で判断していいことを機械が判断したらいけないと言うことはないわけで，価値判断は（機械がやるかどうかではなく）「どういう性質のデータからどういう性質の判断をしているか」で決まるのではないラジか。

いくらでも機械学習できてしまう今では，企業も研究者も，ちゃんと機械に学習させて価値のある，物事の間に関連のある質の高いデータをもつところに価値が生じる時代だと思います。ゴミを入れてもゴミを出すことしか学習されませんので。

こういう話が，「仕事がAIに奪われる」という話にもつながると思っています。そこに本当に何か関連があって人間の判断もある程度当たるのであれば，そのデータだけを抽出することができれば，機械に任せて判断させることもできる。

リクルートの話も同じで，「リクナビの動きから辞退予測ができる」プロのアナリストをリクルートが各社に派遣する事業を展開したら，それは問題視されるでしょうか。データを提供，プログラムを提供，判断できるプロの人間を提供，の違いです。

推薦試験の面接も同じで，受け答えを人間が判断しているだけですよね。その回答と退学に本当に関連があって，そのデータを人間が学習するか機械が学習すれば予測に使えます。人間の場合「こういう受け答えをする受験生は退学するんだよね」みたいな曖昧な直感になり，機械に学習させると確率を出す。

大学がたとえば推薦入試で「退学予測」をして退学しそうな学生を不合格にするとか言ったら同じ問題になるのかなあ。