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AIにより、自分の履歴書が”自動生成”される。検索に機械学習の仕組みを導入して、10万人の登録者の中から、自社に合う最高の新卒人材を見つけ出すーー。

人材を特集3回目はAIを駆使した採用の仕組みにフォーカスします。その仕組みの進化にも驚きましたが、何よりも感じたのがこれらテクノロジーを使いこなす人事担当者のリテラシーと、自社が欲しい人材像をいかに明確にすることがいかに大事か、ということ。

そして人材側は、なんといっても、自分を売り込む情報発信が欠かせないということです。つまりテック全盛の今はこうしたスキルが求められるのですね。日頃から、”楽屋芸人”と揶揄される私としては、なんとも複雑な気持ちを隠せませんが、変わっていかねばと思います。

【追記】
くどくてすみません、ちなみに、一昨日、今後の我々の仕事を取り巻く変化や、それに適応し、変身してゆく方法について書いた拙著、『仕事2.0』が発売されました。こちらも合わせて、よろしくお願いいたします。
www.amazon.co.jp/dp/B07F6XJZR9
scoutyを取材していただきました。

旧来、個人のデータは各人が所属してた組織のように、さまざまな場所に散らばり、不可侵なものとなってきました。
しかし今後、scoutyがそれを統合し、本人のもとにコントロール可能な形としてまとめなおし、ポータブルな形で提供していきます。
scoutyは単なる転職サービスでなく、個人のライフログのような形になっていきます。

さらにデータが集まれば、個人にとって可能な転職先も可視化できるでしょうし、どうすれば年収が上がるのか、といったこともデータから最適な提案ができるようになるでしょう。

最終的には、職業だけでなく、商談や商品のレコメンド、個人の人生の選択や意思決定のレコメンドも行えるようにしていきたいと考えています。
scoutyはやっぱり面白いですね。CEOの島田さんもコメントされている通り、もはやこれはライフログに近いシステムになっていく。そしてこれを技術力が可視化しやすいエンジニアだけでなく私のようなマーケッターなど別の職種の場合どうやって行くのかはとても興味深いです。
割と職歴とかSNS上の発信とかを総合すればある程度できるんじゃないかと言う気もします。結局、全員を可視化する必要なくて、履歴書を書いて自分で転職活動をするほどではないがSNSデータは引っ張ってくれてもいいと考える人の中からオファーすべき人を一定数ピックアップできれば採用活動上は問題ないでしょうし。
日の当たらない仕事でも誰かがきっと見ていてくれる、と言う言葉もありますが、これからは誰かではなくAIがちゃんと見ていてくれて、チャンスが生まれたらフックアップしてくれる、と言うことになっていくのかもしれませんね。
リファラル的に人間が関わる部分もなくなることはないのでしょうが、一方で多くの人の中から多くの人を採るプロセスは、このようにデータ・機械の活躍する場が増える流れが不可避だと思います。

これが進むと、AIに高評価してもらうためのweb上での自己発信の仕方、なんてノウハウもAIが導き出していたちごっこになりそうです。すでにツイッターやインスタはノウハウ化している部分もありますしね。

また、中国の芝麻信用の話題でもよく問題になるのは、何か落ち度のある行動を追跡されていた場合、それが長期に渡って評価に残り続けるということ。バランスを取っていくことが求められていると感じます。
アメリカのenteloのようなサービス(クローリング+プロフィール自動生成)。不動産でいうとiettyのようなサービス(勝手に探される)。

エンジニアのスキルシートとかはフォーマットもバラバラだったりしますし、(人力での)職務経歴書作成代行みたいなサービスもあるので、一定は代替されていくイメージはありますが、活用は徐々にという感じでしょうね。機械学習がどこまで進んでいくか。

AIを活用した「お任せ」系は不動産や金融を筆頭に情報非対称性が大きい領域でリテラシーがそれほど高くない人を対象にはまるとスケールするので、今後広げていくうえでは(リテラシーの高い)エンジニア以外の触手にどう広げていけるのかは大事でしょうね。

あと、日本ではまだまだ雇用の流動性が低いので、逆に非雇用のフリーランスや副業の領域だとよりマッチングしやすいかも
scoutyやOfferboxなどを始め、ここで言われるAI採用関連サービスを自社はじめ周囲でも活用し始める企業は増えています。

そこで多くの人事が気づくのが、求職者側も人事側も最後は自分が意思決定する必要があるということです。決めるために活用する、決められるのではないということは忘れてはいけないなと。

あと企業側でいうと、いま自社にいる人やこれから自社で求めていく人の特性が何なのかを事前に定量定性で把握しておくこと、その上で自社内の改善と向き合うことを忘れてはいけないなと思います
採用側の視点で見ると、こうした仕組みによって離職率が下がれば実質の採用コストも下がることになるので、メリットが大きそうだなと感じます。

一方で個人の視点で見ると、AIに適職を見つけられてしまうのは、なんとなく面白くない。長い人生でとらえれば失敗による回り道も悪くはないので、こうしたAIも使いようとバランスなのだろうと思います。
技術的には可能な段階が見えてきた「キャリア台帳」。
可能性を広げるか、リスクを避けるか。
労働者個人のオープン&クローズ戦略がキャリアに影響する時代になってきましたね。

以下引用
“「テクノロジーにより、一人ひとりの学習や仕事の履歴が記録された『キャリア台帳』が管理されれば、自分の『できること』や『足りない要素』などが可視化され、転職も、大人の学びもしやすくなる」世界を、実現しようとしているのだ”
データにもとづいたマッチングの仕組み、HRテックの世界にも本格的に入り込んできた感じがします。

ただ、定型データによって表現可能なスキルは、今後ますますコモディティ化が進むことも予想されます。
一通りのスキルを身につけることは必要ですが、一方で型にはまらない自分ならではの提供価値も求められてくると思います。
いい時代です。AIをどんどん活用して欲しいと思います。
私の要望として、採用する側の上司とのマッチングも見て欲しいです。会社を辞める理由の一番上位が、直属の上司と上手くいかないことです。大企業の採用であれば、優秀な人材を雇うと決めてから、何処に配属するか考えると思いますが、ベンチャーや中小企業や外資では、ポジションが最初から明確であり、上司は最初から決まっています。その【相性】が合わないと、適職・天職であっても、辞めてしまいます。効率的に採用するには、能力、性格の適正だけでは無く、一緒に働く人や特に直属の上司とのマッチングを見る必要があり、需要は高いと思います。
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。