東北大学 言語AI研究センター センター長／教授
2001年から2018年まで日本電信電話株式会社コミュニケーション科学基礎研究所に研究員（特別研究員）として勤務．2018年，東北大学大学院情報科学研究科准教授に着任．2020年にデータ駆動科学・AI教育研究センター教授に着任し．2023年10月より言語AI研究センターの新設とともにセンター長に就任（現職）．2005年奈良先端大学院大学博士後期課程修了 博士（工学）．2008-2009年MIT CSAIL客員研究員．2017年より理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員．2020から2022年までGoogle LLC Visiting Researcher．
※ プロフィールの引用元は「Rakuten Optimism 2024」になります。
※ 同姓同名の登壇者も含まれておりますので詳細は以下の一覧をご確認ください。
AIが加速する創造性：クリエイティブの新境地
応募者の「活躍可能性」をどう見極めるのか エントリーシート・適性検査・面接――「選抜」を軸に考える新卒採用
新卒採用の売り手市場が続く中、企業間での競争が激化しています。本当に必要な人材と出会い、入社まで導くにはどうすればいいのか。この課題を解決するため、本セッションでは新卒採用活動の中でも、エントリーシート、適性検査、面接という「選抜」の部分に焦点をあてます。学生の資質や考えをどのように引き出し、合否を判断しているのか。2社の事例から、新卒採用の現状や課題を明らかにし、これからの新卒採用のあり方を考えます。
人材データを活用した課題解決の実践－5つのステップ－
DXや人的資本の情報開示が話題になる中、人材データの活用を進める企業が増えつつあります。適正な人材配置や労働生産性の改善といった人事の課題を解決するため、データを活用した事例も出てきています。課題解決はどのように進めれば成功するのか、十分な成果を上げるためのポイントは何なのか。本講演では具体的事例を交えながら、人材データを活用した課題解決の手順を5つのステップで説明します。
人材データベースシステムの企画・導入に向けてやっておくべきこと
人材データベースシステムの導入にあたり、押さえておくべきこと、やっておくべきこと、注意点は何でしょうか。本講演では、システム導入のプロジェクトを成功させるために、＜1＞システム導入の企画、上申時に整理、考えておくべきこと、見落としがちなポイント、＜2＞人材データベース整備に必要な要素とデータ活用、分析のための人事データ整備のポイントを解説します。（協賛/インフォテクノスコンサルティング株式会社）
