詐欺と戦う、投資好き

私が発見したサイバーセキュリティに関する情報を報告するブログで、株式投資について調べた情報についても書くブログです。

いまどき分析もしないでイメージだけで採用し、説明会でクビを切る企業には行かない方が良い。したがって、自動車工場には行かない方が良いことになる。

AIが変革する日本の人事・キャリア開発制度
取材・文:仲里淳、写真:銭田豊


金融分野のFinTech、
教育分野のEdTech、
保険分野のInsTechなど、
さまざまな業界に
テクノロジーによる革新の波が押し寄せている。

伝統的な分野であるほど
そのインパクトは大きく、

新たなルールの誕生
パラダイムシフトが起きている。

企業の人事業務でも
HRTech
(
Human
Resources
Tech
)
として、
データに基づいた人材
採用
育成、
AIによる
高度なマッチング
など
変化が始まっている。

このHRTechにおいて、
コグニティブ・テクノロジー
を柱に
人事業務
効率化
高度化
を進め、
支援するのが

Watson
Talent

だ。


同ソリューションを担当する
日本IBMの河野英太郎氏に、
HRTech
IBM Watson Talent」
人事業務
どう変えるのか聞いた。



HRTech──人事・人材分野に到来するテクノロジーイノベーション


──テクノロジーによって
人事業務を革新しようとする
「HRTech」
が注目されています。


FinTech、
EdTech、
InsTech
など、
さまざま
X-Techが
ブームになっています。

これまでは
FinTechのように、
テクノロジーとの相性がいい
分野
先行していました。

ここへきて、
人に関する領域にも
ようやくスポットライトが当たり始めた
という印象です。


2016年10月
米国で開催された、
HRTech関連
世界最大級イベント
HR
Technology
Conference
&
Exposition
2016
には、
8500人以上
もの
人が
参加しました。

フル参加すると
20万円
ほどもする
参加費
にもかかわらず、
イベント
大盛況でした。

日本では
まだそこまでではありませんが、
HRTech
勢い
を感じています。


HRTech
扱われるトピックは、
日米で
大きな違いはありません。
「従業員や候補者の体験向上」

「アナリティクス(分析)」

「コンシューマー化」
の3つ
主要テーマ
です。

コンシューマー化
というのは、
個人向けに提供されている
優れた
ソフトウェア
サービスを、
企業でも
取り入れよう
という動きです。

ソフトウェアの分野は、
まず
個人向け市場で
目覚ましい革新が起こり、
その波が
しばらくして
企業にもやってくる
傾向にあります。


個人向け
さまざまな
ソフトウェア
サービス
使いこなしている
若者が、
会社に入ったら
あまりに
古めかしくて
使いづらいシステム
であることに
愕然とする
という話は
珍しくありません。


そこで、
個人向け
成功している
ソフトウェア
サービス
を、
企業向け
にも
提供しよう
というわけです。



──イベントで強く印象に残っているソフトウェアやサービスはありましたか。


「HireVue(ハイアービュー)」という、
ウェブ面接のサービスは
興味深いですね。

人材採用のための
録画面接サービス
で、
移動時間
交通費
などが
ネックにならないように、
わざわざ
企業に行かなくても
面接
受けることができます。

応募者は、
与えられた課題に対して
自分
面接動画
撮影し、
ウェブ上
アップする
というものです。

リアルタイム
面接
ではなく、
何度でも
撮り直せる
ので、
自分が
ベストだ
と思った動画
アップできます。


企業の担当者は、
アップされた動画
都合の良い時
チェックできる
のが利点です。


他には、
採用内定者に
(VR)
体験してもらう
ソリューション
ありました。

これは
まだ
実用化の段階ではなく、
あくまでも
候補者の体験→向上
の一例ですが、
HRTechの可能性
示しています。



──今後、
人事の仕事はどのように変化するのでしょうか。

これまでの人事業務は、
個人の経験と勘
に頼るところが
多くありました。

特に
日本では、
職人のような世界で、
人材配置や組織編制
などを
人事部門
取り仕切ってきました。

しかし、
グローバル化によって
人材の流動
進むと、
「私を信じろ」
という
今までのやり方
通用しません。

勘頼みの人事から、
データに基づく
科学的人事へと
転換する必要
あります。

HRTechによって
人事業務
データ化
数値化
行われると、
客観的
根拠
に基づいた議論
できるようになります。

それを支援するのが
コグニティブ・テクノロジー
であり、
Watson
なのです。
「分析」
「キャリア開発」
「採用高度化」
を実現する新しいツール



──HRTechや人事業務向けに提供する
IBM Watson Talent」
について
教えてください。


IBM Watson Talentは
企業の人事担当者に向けた
製品
で、
カウンセリング
アシスト
という
2つの大きな役割
あります。

カウンセリングは
人事業務そのものを
効率的にするもの
で、
アシストは
人事が
社員に対して
打ち出す
施策
品質を
向上させるためのもの
です。


IBM Watson Talentは
現在、
Watson
TalentInsights
Watson
Recruitment」
Watson
Career
Coach
という
3つのツール
構成されています。

──まず、IBM Watson TalentInsights
について教えてください。


1つ目のIBM Watson TalentInsightsは、
分析ツールです。

例えば、
人事部門に
データサイエンティストが
いると
理想ですが、
実際にいることは
めったにありません。

では、
人事部門の人材
データサイエンティスト
すぐに
育成できるか
といえば、
それも
難しい。

そこで、
簡単に
利用できる
分析ツール
役立ちます。

人事部門には、
本来の価値
発揮しないまま
眠っている、
膨大な情報
あります。

「ダークデータ」
呼ばれるもので、
正規化されていなかったり、
散在していたりして、
活用されずに
放置されている
情報です。

ダークデータ
従業員と紐づけて
IBM Watson TalentInsights
入れれば、
瞬時に
さまざまな分析
可能になります。


自然言語で質問できますが、
逆にIBM Watson TalentInsights
のほうから
「こういう質問をお持ちではないですか?」
「こういうことを知りたいのではないですか?」
「こういう視点で分析してみるといいですよ」
といった
提案もしてくれます。

また、
相関関係分析
簡単です。

例えば、
相関関係のある要素
何かを、
データとして
示してくれます。

それまで
感覚的には把握していた事象が
数値として
示されることで、
誰もが
納得したうえで
次のアクションを
起こせます。


図1


──続いて、
Watson Recruitment
について教えてください。


2つ目の
Watson
Recruitment
は、
人材採用
における
キャリア開発支援ツール
です。

求人情報と応募者の
情報̶̶
職務経歴、
職能資料
などを
読み込ませると、
その人に適したポジション
提示する
「マッチング機能」
備えています。

また、
空いているポジションが
複数あった場合に、
どこから
優先的に
採用すべきか
といった
分析もできます。

企業の人事担当者は
採用時、
すべての履歴書に
目を通さなければいけません。
それには
大変な労力を要しますが、
IBM Watson Recruitment
なら
大量のデータを
一瞬で
読み込んで
分析し、
包括的
判断
下せます。

勘と経験ではなく、
根拠に基づいた見極め
可能になるんです。


──最後に、IBM Watson Career Coachについて教えてください。

3つ目の
IBM Watson Career Coachは、
社員からのキャリア相談
に対して
助言を行う
採用高度化ツール
です。

従業員がチャットで
悩みを入力すると、
IBM Watson Career Coach
瞬時に
回答してくれます。


例えば
について、
あなたには
こんなスキルがあるから、
そのポストに
就きたいなら
これを勉強しましょう」
といった
アドバイス
提供できます。

IBM Watson Career Coach
に聞かなくても
探せる情報は
ありますが、
日頃から
意識していなければ、
その作業
数十分
かかるかもしれません。
IBM Watson Career Coachなら、
それを
1秒もかからずに
実現します。
待ち時間なく、
何度でも
嫌がらずに
答えてくれる
というのは、
コンピュータならでは
メリット
言えるでしょう。


また、
社員の離職理由として
上位に挙げられるのが
会社の中
キャリア
見出せない」
というものですが、
それを
解決する
ソリューション
にもなります。


AIによる
変革インパクトが
期待できる
日本の人事業務

──IBM Watson Talentを導入するうえで、
準備すべきこと
注意点
はありますか。


日本企業は、
海外企業と
評価制度が
大きく異なる
ことなどから、
HRTechの浸透は
遅れ気味です。

また、
関連するデータが
整備されているかどうかも
重要なポイントです。


人事の世界には、
「職能資格制度」
「職務等級制度」
というものがあります。

職能資格制度は、
日本企業にある
年功序列の考え方
に近く、
なんとなく人ありき
ポジションが決まる
傾向があります。

一方、
ポジションに対して
人を付けるのが
職務等級制度です。

職務ごとに
職務記述書
(ジョブ・ディスクリプション)
があり、
仕事でやること
と、
それに必要スキル
などが
定義されています。

このように
情報が
テキスト化されていれば、
IBM Watson Talentは
それを読み込み、
判断に活かすのです。


日本企業では
若手やベテラン
という風に
社員を
漠然と定義するケース
多いため、
IBM Watson Talent
導入する前に、
きちんと
データを整備する
必要が
あります。

そして、
IBMでは
そのための
ツールやメソッド
用意しています。


──IBM Watson Talentは
どのような変革をもたらすのでしょうか。


まず、
人事業務においては
IBM Watson Talent
に任せられる仕事
すべて任せ、
その代わりに
社内制度の策定
人事施策
など、
その他の取り組むべき
仕事
集中できます。


人事業務が
改善すれば、
社員の働く環境
仕事とのマッチング
向上し、
会社が
成長します。
その先にあるのは、
まさに
日本が目指している
「一億総活躍社会」
実現です。


日本の労働人口
この先減少していきますが、
政府は
2020年の名目GDP
600兆円
にすることを
目標に掲げています。

達成に向けて、
IBM Watson
のような
効率化を目指す
ソリューション
一層
求められるでしょう。


会社の方針
社員の利害
一致しているかどうかを測る、
エンゲージメント調査
というものが
あります。

エンゲージメントが高い
業績が
高く、
低く、
にくくなります。

ところが
日本は
世界第3位の経済大国
でありながら、
他国に比べて
エンゲージメント
低い状態
続いています。


しかし、
逆にいえば
まだまだ
改善の伸びしろ
大きい
とも言えます。


IBM Watson Talent
本格的な日本展開
これからですが、
人事業務の改善
貢献できるように
取り組んでいきます。