コーポレートガバナンスや企業価値向上の観点から、取締役会にはこれまで以上に多様性が求められている。にもかかわらず、CEOが影響力を駆使することで、経営側に都合のよい同質的な人物が取締役会に専任されてしまうことが少なくない。本稿では、実在の取締役に関するデータセットを用いたアルゴリズムの訓練結果に基づき、優れたパフォーマンスを発揮する取締役の選出に機械学習モデルを活用する可能性を探る。
Source: ハーバード
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機械学習は取締役の選出プロセスをいかに改善できるか – HBR.org翻訳マネジメント記事
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