この連載について
「採用」「配属」「育成」「評価」「組織」など、人事や職場の未来が変わろうとしている。AIが企業と人材をマッチングさせる、アプリで即時に同僚を評価する、今何を学べばより仕事がうまくいくのかを機械がレコメンドするーーetc. HRテックの進展により、これまで労務管理が中心だった人事から経営と一体化した「攻めの人事」が可能になりつつある。その背景には、各社で繰り広げられる熾烈な「ニューエリート獲得戦争」があった。本特集では、テクノロジーを駆使した、ニューエリートの採用術、引き止め術、評価の方法などについて、深彫りしてゆく。
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HRtechもかなり広がりを見せてきているので、整理の軸も色々。一般的には採用→配置→育成→評価→エグジットといったプロセスで整理することが多いと思いますが、ここではだれを対象とするか、目的は何かという考え方での整理をご紹介。
まず、toB向けかtoC向けか。toB向けであれば人事向け/織全体向けSaaSや労働力の獲得支援がメイン、toC向けであればキャリア支援などがメイン。
その中でもたとえばtoB向けSaaSのトレンドであれば、①人事の生産性効率化を主な目的としたツール(HRIS=人事情報管理やATS=採用管理)、②個人の能力最大化を主な目的としたツール(TMS=タレント管理やHCM=人財管理やLMS=学習管理)、③組織のエンゲージメント向上を目的としたツール(People AnalyticsやEngagementやOnboarding)。
全体的にHRtechは、人事という機能と対象とした効率化の流れ(=コスト削減)から、より企業全体でのエンゲージメントやオンボーディングといった組織パフォーマンス向上の流れ(=付加価値創造)へと移行してきている気がします。
個人的には、最後の「キャリア台帳」の考え方についてはとても興味を持っています。個人が組織のみに依存しない時代、学歴から「学習歴」が重要になっていく時代に、個人が自身のキャリアを形成し自分の価値を自らプライシングしていくうえでの重要な概念になっていくと思います
自身の学びの歴史や、キャリア、自己研鑽に関する個人情報の可視化されてしまう社会はどんどん進んでいます。個人的には、消したい失敗も多々あるのですが…笑。
期待したいHRテックの一つは、記事中で紹介した「マイクロラーニング」です。最高の講師は、社内にいるーー。社内のハイパフォーマーの仕事ぶるを手軽にスマホで撮影し、気軽にアップし、そこでチャットなども展開できる仕組みが登場していますが、このような小さな学びが広がれば、成長の機会はぐっと広がるはずです。
また現在は会社単位でのラーニングシステムが多いですが、こうした仕組みをフリーランスや業務委託の人も使える仕組みにどんどんとなっていけばいいと感じています。
真面目にコメントすると、
先日のリクルートさんのリアルなケースからも見える通り、各サービスがうたっているいるほど大きなインパクトを出せていないような気がします。
特にAIと言っている部分。
1社ごとにデータが少ないハイパフォーマーのAI分析からの面接の自動識別などはデータ量から考えると、精度もかなり疑わしいなと思いますね。
・1000人社員がいて、ハイパフォーマーが10%だとして一定年齢で区切ると考えると、サンプルがせいぜい数十で何をAIに学ばせるのだろうか?それって普通に今まで人事が見てるようなこと以下なのでは?
・さらにそれを職種で分けるとさらに減るのでは?
さらに、1人1人で例え有効だとしても、チームで働くことを考えると多様性などの観点でも問題ではと思うので、この瞬間人事の目利きのサポートになるかも微妙だなと思います。
テキストマイニングなどの分析も即対策を打てそうですし。(要はSEOと同じことができる)
あまり何でもかんでも新しいテクノロジーだからと有用性の定量議論が抜けた楽観論は危険な気がします。
一方でダイレクトリクルーティングなどのバリューチェーンが変わったようなところは大きな変化だったり、ピュアボーナス(これはボーナスが重要というより肯定感が重要だと思いますが)のようなモバイルインターネットによるUXの変化が高価に劇的な影響を与えたりは大きいと思います。
なので、現在のところ、HRテックの領域で大きな変化をもたらしているのはデジタル化/SNS/モバイルインターネットであって、
・AIはデータ量の問題で各社でやっている現状ではまだ難しく、今後ビッグデータを集めれるサービスでAI学習を深めることが必要
・ブロックチェーンは技術そのものがまだまだ初期段階
という状況ではないかと思います。
にしても面接は5分で判断…本当コレ、笑
HRテックはいろいろなサービスが乱立している中で、個人的には「企業横断」と「エンゲージメント向上」が鍵だと見ています。
【以下、過去コメントの転載】
https://newspicks.com/news/2412052/
企業内に埋もれている人事データで色々なことができそうだし、テック系の細かいツール・サービスはかなり出てきているけれど、ものすごく変わる感がいまひとつなHR分野。社員数が多い企業でないとどうしても分析対象のデータが限られてしまうのと、エンゲージメントを始め生身の人間でないとどうにもならない部分が多いのが要因だと思っています。
データで「科学する」系の話は、会社横断でデータを持っている・蓄積できる事業者がどんどん強くなっていきます。タレントマネジメントや採用の分野で少しずつ進んできている印象です。
エンゲージメント系の話は、ツールは人間の代替ではなくあくまで補足・補完と捉えるべきだと思いますが、見ていて楽しいとか役に立つとか、よりマーケティング的な発想があればツールの力も強くなると思います。メールやプッシュ通知で情報が届いても、もうお腹いっぱいだよって思ってしまいます笑
いずれにしても動きはあるもののとにかく乱立している感があります。
このような時代になると人材に対する会社のポリシーも浮き彫りになりますね。 会社のヴィジョンやポリシーはAIには作れない。そこは人が作るわけですから。企業にとっての最適な人材とは・・・例えばある一定の時期、すごい馬力で働いてほしいのか、それとも持続可能性のある働き方で長く働いて成果をだしてほしいのかなど。それはそれぞれのビジネスの性質や、その企業のステージごとに違ってきます。
いずれ「労働時間が短い人は制約人材」という考え方も時代遅れになると確信しています。労働時間の多寡で評価や報酬が決まるのはおかしい。いずれ「制約人材」という失礼なワードもなくなるでしょうね。
「うちは古い体質なんでねぇ〜」とか寝ぼけている場合じゃない!
「最終的には機械ではなく人なんですよ」のマジックフレーズは意味をよく考えてから使うべきです。
テクノロジーも活用した、新しい時代の人事業務の話ですかね。
経産省としても、また個人的にも、
このような新しい業務遂行の形は、
人事を経営に貢献させるものとする「戦略人事」の観点からも
重要であると考えています。
最後の「人材データは誰のものか」論は、
色々な国で議論になっており、
個人情報というものへの国民感度が
問われているように思います。
そして、働き方や人事に拘わる制度・体制がエンティティベースから個人中心のアクティビティベースに転換されていく中で、その歪を解消するための様々なサービスやアプリが今後も色々と出てきそうですね。
最後に触れられていますが、その中で特に重要となってくるのが、キャリア(つまり個人の時間投資)ログのデータ構造化やデータポータビリティに関する制度設計だと思っており、他の領域のデータ政策と併せて日本がどのようなスタンスを取るべきなのかは、グローバル化している労働市場において極めて重要な論点になってくるはずです。
VUCAやアジャイルなど刻々と変わっていく環境の中で、リアルタイム性がとても重要になってきていますね。やり方の変更や評価の即時フィードバックなど、旬を逃さないこと。
そういう意味では、マネジャーはよい意味でゆとりを持ち、全体を観察しながらタイミングを逃さずに入り込む。そういう観察眼とフットワークが大切な素養になりそうです。