韓国雇用情報院は10日、「効果的なオンライン・オフライン就職支援のための求職者診断ツール体系化方策」研究報告書を通じて、求職者の就職可能性や就職意欲、就職障害要因などを総合的に分析し、カスタマイズされた就職支援を提供する統合診断体系の構築方策を提案した。
政府は2023年に「雇用24」を立ち上げ、ワークネットや雇用保険、HRD-Netなどを統合した雇用サービスプラットフォームを構築した。求職者は「雇用24」を通じて、求人情報の検索だけでなく、職業訓練や失業手当、就職支援事業など多様なサービスを一か所で利用できる。
「雇用24」の個人会員は2024年10月に928万人から昨年5月には1119万人に増加するなど、利用規模が拡大している。現在も会員の特性に応じたカスタマイズされた訓練情報や求人情報などを提供している。しかし、利用者が必要な政策やサービスを直接探さなければならない場合が多く、より精緻なカスタマイズ推薦機能が必要だとの指摘がなされている。
雇用情報院は今回の研究で、失業手当や国民就業支援制度、求職者跳躍保障パッケージなど各事業で活用されている診断ツールが分散運営されていると診断した。診断目的や測定方法が異なるため、求職者の特性を総合的に把握したり、サービス間の連携に限界があるという。
求職者の特性をより体系的に分析し、カスタマイズされたサービスを連携させるために、統合診断体系の構築が必要だとの判断である。
そのため、長期失業リスクが高い求職者を早期に選別し、集中支援するデータに基づくプロファイリング体系の導入の必要性も提起された。
すでにアメリカ、オーストラリア、ドイツなどの主要国は、長期失業リスクが高い求職者を選別し集中支援する統計的プロファイリング体系を運営している。特にドイツなどの欧州諸国は、1対1の相談中心の雇用サービスを維持しつつ、限られた予算と人員を効率的に活用するために、統計的分析を活用した「選別と集中」戦略を並行していると説明されている。
雇用情報院は、我が国も単純な資格審査中心の雇用サービスから脱却し、データに基づいて求職者の特性やリスク要因を把握し、それに応じたサービスを提供する方向に転換する必要があると強調した。
そのために、雇用行政データベース（DB）と説明可能な人工知能（XAI）を活用して就職可能性を予測し、限られた雇用サービス資源を効率的に配分すべきだと提言した。長期失業リスクが高い求職者にはより集中した相談や職業訓練、就職斡旋サービスを提供し、相対的に就職可能性が高い求職者には迅速な求人マッチングを支援する方式である。
最終的には、AIが求職者の特性やリスク要因を分析し、相談員がそれに基づいて支援戦略を設計する「AI協働型雇用サービス体系」の構築が目標である。
ソ・ヒョンジュ雇用情報院職業キャリア開発研究室上級研究員は「AIが求職者の特性を分析し、相談員がそれを基にカスタマイズされたサービスを設計する『AI協働型雇用サービス体系』を構築すべきである」と述べた。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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