
主催:東洋経済新報社
共催:プラスアルファ・コンサルティング
基調講演
「AI時代」の働き方改革・デジタルトランスフォーメーション
~経営×人事×AIの融合が導く"企業"と"働く人"の新しい関係~
商務情報政策局
総務課長
伊藤 禎則氏
産業構造をAI等が変える第4次産業革命と超高齢化が「日本の働き方を大きく変える」と提起した経済産業省の伊藤禎則氏は「長時間労働是正にとどまらず、働く人のモチベーション、エンゲージメントを高め、生産性を向上させることが、働き方改革第2章のテーマ」と訴えた。その人事戦略のポイントとして、労働時間や勤続年数に代わり成果とスキルで評価すること、働く人の多様なニーズに対応してフリーランス、テレワーク、兼業などのメニューを拡大し、働き方をパーソナライズすること、の2点を挙げて、「そこではAIとデータ活用が威力を発揮する」とテクノロジーに期待した。一方で、働く側にも「プロフェッショナルとなる責任が生じる」。とくに人生100年時代で75~80歳まで働くことが一般的になれば、自らキャリアを設計し、スキルを更新する必要があると指摘。企業には「新たな社会的責任として、社員に成長機会を提供することが求められる」という考えを示した。
講演
日本の人事を科学する
~人事部門におけるデータ活用とPDCAサイクルの必要性~
教授
経済産業研究所(RIETI)
ファカルティフェロー
大湾 秀雄氏
人事経済学が専門の早稲田大学の大湾秀雄氏は、デジタル化の進展に伴い、ダウンサイドのリスクが限定され、アップサイドの収益ポテンシャルが大きい「スター事業」のビジネスに占める割合が高まると指摘。スター事業では、従来型の堅実な人材より「異彩を放つリスキー人材が求められる」と述べた。しかし、とがった個性の人材は嫌われやすいため、1人の担当による面接を多段階行う階層的選抜では排除されがちになるとして、スター事業の採用活動では、構造化された質問を共通に尋ね、複数の面接者チームの協議による選抜を推奨。適性検査も、外部ベンダーの基準に頼ると画一的人材に偏るとして、自社に合った独自の尺度を設定する必要を訴えた。また、人事データ分析は、個人にひも付けして選抜の参考にするよりも、全社的な改善点の探索や、人事施策の効果測定に活用すべきと強調。ハイパフォーマー分析で、その能力の特徴を把握し、研修や採用に生かしている企業の事例を示した。最後に「社員のためという原則を守らなければ、不信感を抱いた従業員が調査に正直に回答せず、正しい情報を得られなくなる」と注意を促した。
講演
科学的人事を実現するデータ×テクノロジー活用戦略
~理論に基づく意思決定に必要なマーケティング思考とは~
取締役副社長
鈴村 賢治氏
マーケティング分析を手がけてきたプラスアルファ・コンサルティングの鈴村賢治副社長は「人事部門が管理する社員情報が、経営や現場のマネジメントに活用できていない」と、管理から活用へのシフトの必要を訴える。そこで、マーケティングでは当たり前のCRM(顧客関係管理)システムで顧客情報を分析、活用する手法を人事領域に適用するタレントマネジメントシステム「タレントパレット」を開発した。人材情報活用の第一歩では、社内に散在するあらゆる社員データをクラウド型システムに集約して「社員を見える化」。スキルや年齢などに応じて、異動やプロジェクトチームに抜擢する人材のピックアップを容易にし、異動後の組織への影響もシミュレーションして最適配置を実現する。さらに、足りないスキルをレコメンドして学ぶeラーニング機能と組み合わせ、育成にも活用。また、経歴、評価など既存の人事データに不足する部分を補うため、無料で使える独自の適性検査を組み込み、全社員の適性データも収集できる。そして活用できていないアンケート、面談記録など膨大なテキスト情報をテキストマイニング技術により見える化。こうしたデータを蓄積すれば、ハイパフォーマー社員と特性が類似する人材を採用したり、離職者と類似する社員をケアすることも可能だ。鈴村副社長は「人材情報はテキストなど定性的データが多いことが活用の妨げになっていたが、見える化すれば、経営などに気づきを与えられる。科学的人事のプラットフォームとして『タレントパレット』の活用を」とアピールした。
パネルディスカッション
科学的人事へシフトした実践企業に聞く、目的・課題とその解決策
セレブレイン
代表取締役社長
高城 幸司氏
モデレーターの人事・組織コンサルティング、セレブレインの高城幸司氏は「科学的人事は、これからの人事、経営を大きく変える可能性があると感じた」とまとめた。
クロージングあいさつで鈴村副社長は、今春に書籍『科学的人事の衝撃』を出版、テレビCMや研究会開催を通じて、人材データを活用した人事を推進する決意を示した。