mento for BusinessのAIサマリー機能が部門優秀賞を受賞、コーチングの効果向上に貢献

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

PR TIMES より

記事の要約

mento for BusinessのAIサマリーが部門優秀賞を受賞
コーチングセッションを自動要約するAI機能を実装
メモ不要で会話に集中できる環境を提供

mento for BusinessのAIサマリー機能の開発と受賞

株式会社mentoは、マネジメントコーチ「mento for Business」のAIサマリー機能が第9回HRテクノロジー大賞で人材マネジメントサービス部門優秀賞を受賞した。AIサマリー機能は大規模言語モデルを活用してコーチングセッションを自動要約する機能で、セッションの要点や約束した行動、キーワードなどを効率的にまとめることが可能になっている。^[1]

AIサマリーは、コーチングに特化したLLMのカスタマイズにより高精度な要約を実現し、メモを取る必要なく会話に集中できる環境を整備することに成功した。コーチング受講者の負担を増加させることなく、効果の再現性と本質的な効果を高めることに貢献している。

mentoはこれまでに累計40,000時間以上のコーチングを提供しており、約200名の登録コーチを抱えている。パナソニックや伊藤忠、電通をはじめとする大手企業を中心に導入が広まっており、中間管理職を含む数十名から100名規模まで個別最適な育成施策を一斉に提供することが可能だ。

mento for BusinessのAIサマリー機能まとめ

項目	詳細
主な機能	コーチングセッションの自動要約、要点・アクション・キーワードの抽出
技術特徴	コーチング特化型LLM、高精度な要約機能
導入効果	メモ不要、会話への集中、効果の再現性向上
対象企業	パナソニック、伊藤忠、電通など大手企業
提供実績	累計40,000時間以上、登録コーチ約200名

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LLMについて

LLMとは「Large Language Model（大規模言語モデル）」の略称で、大量のテキストデータを学習して自然言語を理解・生成できる人工知能モデルのことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

膨大なテキストデータからパターンを学習し言語を理解
文章の生成や要約、翻訳などの複雑なタスクを実行
特定の用途に特化したカスタマイズが可能

mento for BusinessのAIサマリー機能では、コーチングに特化したLLMのカスタマイズにより、セッションの要点やアクションアイテムを高精度に抽出することを実現している。特に会話の文脈を理解し、重要なポイントを的確に要約する能力は、コーチングの効果を高める重要な要素となっている。

AIサマリー機能に関する考察

AIサマリー機能の導入により、コーチとクライアントの双方がメモを取る必要がなくなり、より深い対話に集中できる環境が整備されたことは画期的である。コーチングの本質である「対話」に焦点を当てることで、クライアントの気づきや行動変容をより効果的に促進することが期待できるだろう。

一方で、AIによる要約の精度や文脈理解の深さには、まだ改善の余地が残されている可能性がある。コーチングでは非言語コミュニケーションも重要な要素となるため、将来的には音声や表情の分析機能を組み込むことで、より包括的なセッション記録が実現できるかもしれない。

今後は蓄積されたデータを活用し、クライアントの成長パターンや効果的なコーチング手法の分析にも活用できる可能性がある。データに基づいたコーチング手法の最適化や、より効果的な人材育成プログラムの開発など、AIとコーチングの融合による新たな価値創造が期待できるだろう。

参考サイト

^ PR TIMES. 「「mento for Business」AIサマリーが部門優秀賞を授賞。第9回HRテクノロジー大賞授賞式に出席しました | 株式会社mentoのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000039.000048788.html, (参照 24-10-24).

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