人材配置にデータは必要不可欠　テクノロジーで変わる、HR領域の今

今後、人材マネジメントに必要なデータとは

北崎茂氏（以下、北崎）：ここからは、先ほどのデータの話を少し掘り下げていきたいと思います。

今後、人材マネジメントをより効率的にきちんとやっていくためには、どのようなデータが必要になってくるのか。みなさんのご意見をお伺いしたいと思います。

森正弥氏（以下、森）：例えば、社員の育成にどのようにデータを使うかということで、最近少しおもしろい例がありました。

（最近）「社員の研修をeラーニング化していきましょう」ということがありますよね？　その中でも、コンテンツや勉強の材料をシステム上に置いておいたり、グループディスカッションなどの複数の選択肢を用意しておくんです。

そこで、その社員はどこから手を付けるのか。選択肢があった場合に何を集中的にやろうとするのかがわかっていくと、「この人にはこのようなコンテンツの提供の仕方をしていくと育成できる」ということがわかります。

グループディスカッションがすごく好きな人もいれば、読み物が好きな人もいるわけで、そのような人に苦手な研修なやり方を当てても、あまり効果が望めなかったりします。

そのようなデータは普通に取れるはずで、（研修に）活かしていくことができるので、実はデータが取れているところから見ていくことが重要かなと思います。

北崎：育成に限らず、人材マネジメントでオーダーメイド化が進むという流れなのでしょうか？

森：できるようになってきていますし、効果を考えたらそのようなことをやったほうがいいと思います。技術的にはぜんぜん可能ですし、最近はもう少し先の世界にきています。

セキュリティの関係上、社員のIDにさまざまなセンサーを入れていたりするケースはけっこう多いと思うんですよね。

例えば、その人がいつどこにいるか、誰と話をしているかというデータも、社員が利用をオッケーしてくれれば分析はできるんです。分析をしたときに、その社員の満足度とさまざまな行動や研修データを突き合わせていくと、「この人はこういうときに満足度が下がるからフォローが必要だ」と言えるようになっていきます。

今、取れるデータはテクノロジー的にはいっぱいあるので、先入観を持たないでやっていくことがけっこう重要だと思います。

北崎：私も今後はどのようなデータが取れそうなのか、非常に興味があります。おそらくウェアラブルなどはイメージとして持ちやすいのかなとは思いますけど。

森：2000年ころからMITで始まってきたのは、エンプロイーのハピネスとエンプロイーのパフォーマンスは基本的には正の相関があるという分析です。

そのあといろいろな会社さんでそのような分析が進んできて、移動量とコミュニケーション量と、パピネスとパフォーマンスの関係がだいぶ関係しているということがわかってきています。

（そして）実は移動している情報や誰とコミュニケーションを取っているかという情報は、今は普通に取れるようなインフラをいろいろな会社さんがもう備えていて、使えるような状態にあります。

定性情報を定量情報に落とし込む

北崎：人事の立場から、曽山さんはそのようなデータを使われる予定はありますか？

曽山哲人氏（以下、曽山）：まだ技術的にそのようなものを導入すると、社員がドキドキしちゃうんじゃないかとかいうイメージもあって（笑）。

北崎：（笑）。

曽山：意外に好意的に取る社員もいるということでしたが、まあ両方だと思います。どちらかというと、社員は自分が得になることだったらデータを出してくれるので。

例えば「Geppo（ゲッポウ）」という毎月のアンケートは、毎月3つしか聞かないんですけど、1つ目は先月の成果、2つ目は毎月質問を変えていて、「会社のバリューやミッションが部署にどれくらい浸透されているか」などをいつも天気図の快晴から土砂降りまで、5段階で聞いていて、定性情報を定量化して聞くということはかなり使えます。

例えば、「あなたの部署で率直に言い合える雰囲気はありますか？」という質問に天気図で答えてくださいとやると、個人の回答と部署の回答の平均がけっこう逆だったり。そのようなことが見えるので、まずは簡単にデータが取れるもので毎月集計を取っていくことはすごく大事だなということが1つ。

これからAIやテクノロジーが進む中で、人事や経営の役割で何が重要かというと、感情のマネジメントをどれだけ経営側ができるかというのがすごく大事です。

感情というのは命令しても動かないので、なるべく自発的な環境を作らなければいけない。そうなると、本人たちの感情が出てきそうな質問を毎月投げて聞いていくのがすごく大事だなと思っています。

社員にアンケート協力を仰ぐ方法

北崎：社員の方は毎月4つか5つくらいの項目を入力することに負荷は感じていないんですか？

曽山：現状でいうと、96パーセントが回答してくれている感じです。これのポイントは、「業務だ」と言っているんです。

北崎：（笑）。

曽山：これは業務だと。ラジオボタンを3つ押すだけだからと。フリースペースでキャリア相談をしたい場合は書く。このアンケートは人事と役員しか見ないというルールになっています。

なので書かなくてもいいんですけど、毎月500件から1000件くらいのフリーコメントを書いてくれて、何か言ってくれたり「相談にのってくれ」ときたりするんですけど。

これは経営として意思決定して、「業務でいいですね？」と言う。その代わりリマインドしていくような感じですけど、もう習慣になってきてしまっています。

北崎：地味に啓蒙活動されてきたということですね。

曽山：そうです。例えば、社員とのセミナーのときに「Geppo見てるんですか!?」ってたまに不満があるけど、「試しに『曽山さんランチ行きましょう』と書いてみて」と言ったら、翌月に10人くらい書いてきてくれました。

（それで）速攻で「何日に！」とメッセージを送って、この10人のハートはガッチリ捕まえられるわけです。これがエモーショナルマネジメントなので。このように、大きく取って個別にアプローチするということをやると「なんか協力しようかな」となります。

北崎：なるほど。施策を打って終わりじゃなくて、そのあとにけっこう地味な活動をやられてますね（笑）。

曽山：感動を提供するというのはけっこう大事だなと思います。

北崎：なるほどなるほど。おもしろいです。

曽山：人間臭いところを（笑）。

北崎：人間臭いところを通っていきましょうという話ですね（笑）。

HRテクノロジーはデータ連携・活用へ

北崎：カオナビさんはいろいろなデータを取り扱っているかなと思うんですけど、どうですか？

柳橋：僕も人間臭い話でいうと、最初に「カオナビ」の活用例として考えたのが、「部下を名前で呼ぶこと」でした。例えば、社長が新入社員を呼ぶときに、「おい、君！」って呼んでたら、呼ばれたほうはテンション上がらないですよね。

きちんと「田中くん！」と名前で呼んであげることが重要で、入社したばかりの社員が、社長に「田中くん！」と名前で呼ばれたら、モチベーションも上がるでしょうし、絶対がんばりますよね。「顔と名前の一致」が、人材マネジメントの第一歩だということが、僕らの出発点でした。人間臭く地道な話ですが、そのような努力はすごく大事だと思っています。

HRテクノロジーとデータ連携という話でいうと、今のHRテクノロジーの業界というのは、「第2章の入口にきた」と思っています。第1章とは何かというと、今までローカルのパソコンでやっていたことをインターネット上でできるようになったこと。そちらのほうがコストパフォーマンスや効率が良いということで、クラウド化が進んでいます。給与計算などの重要な業務もクラウド上でできるようになりましたよね。それが第1章です。

そして今は第2章の入口と言いましたが、この第2章は「連携」だと思っています。給与計算のサービスと勤怠管理のサービス、そして「カオナビ」のような人材マネジメントのサービスをつなぎ合わせると、顔写真を見ただけで、どのような勤怠でどのような給与実績があるかが1発でわかるようになる。

「カオナビ」に限らず、いろいろなサービスが出てきているので、ユーザーがそれをつなぎ合わせて使うことができるようになってきました。

そして僕は第3章もあると思っています。それは「技術による発展」です。サービス連携が進み、データが効率的に蓄積されるようになっていくはずなので、例えば、そのデータをAIがどうするか、ディープラーニングがどうするかというステップを踏んで発展していくのではないでしょうか。

データの一括統合は時代にそぐわない

北崎：おもしろいですね。データ連携はこのあとの1つのキーワードになってくるのかなと思うんですけれども、一方で思うのは、2000年頃に人事でERPが流行った時代があったと思います。

あれの謳い文句は、どちらかというと、1つのデータベースの中にすべてのデータを入れ込みましょうと。いろいろなクロス分析ができますよという話だったと思います。

柳橋さんがおっしゃられたデータ連携という世界は、そことは違う世界を目指されているんですか？

柳橋：そうですね。ここはいろいろなご意見があるところかもしれませんが、僕は、データを1個の箱に統合する、システムを統合する、という考え方は時代にそぐわなくなってきているのではないかなという実感があります。

そうしてしまうと、コストがすごく高くついてしまうのと、あとは機動性がなくなってしまいます。新しく何かをしようとしたときに、あらゆるシステムが統合されて大きくなった箱では、改修するにもコストや時間がかかり、どうにもできないという状態になってしまう。

個人的には、システムを統合するより、いろいろなデータやサービスをうまくつなぎ合わせて、連携させて使うほうが良いのではないかと思っています。

北崎：連携させるという言葉は、なんとなくイメージはつくんですけど、具体的にどのような状態になるんですか？

柳橋：今でいうと、いわゆる「API」というものがあります。我々もやっていますが、いろいろなサービスで、ほかのサービスを連携させるための「API」という技術的なボタンを用意しています。その技術を使ってつなぎ合わせれば、データの連携もスムーズにできます。ごく近い将来、それが普通の時代になってくるでしょうね。

北崎：1つの箱に入れるのではなくて、それぞれ最適化された箱をちゃんとつなぎ合わせられる状態になってきて、1つの仮想のデータベースのようなかたちで見ていくということですか？

柳橋：そうです。

部門間のデータ連携は難しい？

北崎：人事のデータもさることながら、先ほどのウェアラブルのような話も出ていたと思います。人事以外でもだんだんデータの活用範囲が広がっていくのではないかと思うんですけど、そのあたり、仲川さんはいかがですか？

仲川薫氏（以下、仲川）：先ほど申し上げたとおり、働き方改革やダイバーシティ、イノベーションなどをやっていこうとすると、人事のデータだけではなくて、マーケティング、それから生産といった部門とのデータ連携も非常に重要になってきています。

生産性向上のためにマーケティングや生産部門で今まで収集されてきたデータと人事のデータをいかにくっつけるか。

単純な話、例えば売上データと評価データをくっつけるということも重要になってくるのですが、なかなかこれも難しくて……。やはり企業の中でも部門ごとに壁がありますので、なかなかそこも難しいと。

ただ実際に、イノベーションを起こしていく、生産性をより上げていくためにはそこはやらないとダメなのかなと思います。

いきなりそこまで行くと1歩が踏み出せないところがありますので（笑）、まずは人事内のデータ活用から進めるということでもいいのかなと。ただ、最終目標はそこまでいきたいです。

北崎：なるほど。森さんはいかがですか？

森：実は今、人工知能の世界だと進化がいきすぎてしまっていて、例えばデータがなくても人工知能が作ってくれるという、わけのわからない世界が始まりつつあって、この分野が今非常に熱いんですけど。

例えば、社員数百人というところであるならば、1個1個自分でも肌感覚的にマネージャーとしてあるいは経営者としてわかるところがあると同時に、データで見たほうがいろいろわかるという部分もあります。

自分自身のマネジメントをさらに強くしていくためにデータを使っていくときに、周りのデータにも手を出していくべきだと思います。やはり時代はどんどん進んでいるので。

そういう意味でいうと、単純に採用管理研修というところを少し越えて、働き方を変えていく、あるいは新規事業をやっていくためにどうしたら人材を登用できるのか、あるいは社員全体のハピネスを追求するのか、というところにどんどんデータを使っていくチャレンジをしてもいいのかなと思います。

北崎：どちらかというと、人事のシステムに入っているデータというのは、私の認識だと人事オペレーションを回すためのデータ、異動を完成させる、給与を支払うというものから、一人ひとりをハッピーにしていったり、エモーショナルなデータに徐々に変わってきているのかなと思います。

具体的に、「このようなものが将来、データとしてより活用されるんじゃないのか」という未来予想図をどなたかに語ってほしいと思うんですけれども。森さんが手を挙げそうな感じがありますね（笑）。

森：そうですね（笑）。将来的には、今、データを人工知能が作るという技術がきています。例えば「試しにこうなったらどうなるの？」というシミュレーションがしやすくなっています。人工知能の領域的には、今そのような技術が整いつつあります。

そういうときに、従来のマネジメントやデータの使い方というところから、もっと新しい世界に対してオープンなマインドを持っていかないと、新しい技術の活用ができないと思うんです。過去のやり方ももちろん大事なんですけど、新しいやり方に対してオープンであるということが大事だと思います。

北崎：非常に難しい話のように聞こえるんですけど、そこまで複雑なことをやっていくと、今までの人事に求められている能力だったりとかコンピテンシーを相当変えていかなければいけないのかなと思うんですけれども。そのあたりでかなり分析を進められている、サイバーエージェントさんはどうですかね？　人事の在り方はけっこう変えてますか？

曽山：配置転換をどんどんやるということはあります。「配置が今のところで本当に100パーセント合ってるんだっけ？」という自問自答を自分に投げると、いや、ぜんぜん合ってないという感覚なんです。「その部署でその人の才能ってフルに活かせてるのかな？」ということがあるので。

なので「Geppo」でもなんでもいいんですけど、どんどん配置を変えて、一番ヒットするところを探していくということをやらなければいけません。なので今、HRテックやHRサイエンスによって（人材配置を）支えていける方法はないかと議論しています。

具体的には例えば、今、山田太郎君は営業にいるけど、2〜3個別の職種転換を会社内でやるとしたら、どれが適合性があるんだろうということは、今はぜんぜんやれてないんですけどぜひやりたいなと思います。

データに基づいた人材配置の重要性

北崎：なるほど。おもしろいですね。柳橋さんはどうですか？

柳橋：配置というところでいうと、データに基づいた配置というものがありますね。例えば、当社が提供している「カオナビ」というサービスは、顔写真が並ぶ画面が特徴なのですが、脳科学的には顔を見ながら人材配置を考えると配置の精度が上がると言われています。

あと、単純に（職種の）得意や不得意という問題以外に、相性のようなものもあるじゃないですか。そこをどうやって手当していくのかというところはすごく興味があります。

北崎：リクルートさんは、SPIなどを持っていて得意領域なのかなと思いますけど。

仲川：配置に関して、今までは企業の中でジェネラリストを育てるためになんでもできる人材を目的とした配置をしていたと思うんですけど、これからはもう少し戦略的に、ジェネラリストで薄くなんでもできる人材というよりかは、後継者育成のためにこれはやっていてもらわないと困るとか。

あとはジェネレラリストに加えて、バーストタイプというどんな課題でもどんどんこなしていく人材を育てるような戦略を持って異動させていくことが重要になると思います。

専門家を育てるのか、そのような人材を育てるのかは非常に悩ましいと思うんですけど、今までのジョブローテンションのやり方で配置を考えるというのとは少し戦略的な意味合いが変わってくるのではないかと思います。

あとは相性でいうと、よくあるのは上司との関係性になるかと思いますが、これからは1対1の相性ではなくて、そのチームにどのような人材を存在させていくのか。

目的にもよると思うんですけど、相性のいい人たちだけだとたぶんダメで、イノベーションが起こらない。なので異分子の人たちをどう存在させて、少しでも違う方向感を出すとか議論を呼ぶとか。そのようなことが非常に重要になってくると思います。

北崎：今おっしゃっていただいた話、私もいくつかのクライアントさんを見ているのですが、やはり人が辞める要因は性格の距離だったりするんですよね。

上司と自分との性格の距離がうまく働くパターンもあれば、遠すぎてしまうとやはり性格が違うのでモチベーションが上がらなかったり、ということが出てきます。

おそらくその中心として、性格適正検査のデータの活用などが今後どんどん進んでいくのかなと思います。

今までお話を聞いたところでいくと、今後異動のところで、AIやレコメンデーションが効いてくるでしょうという話。さらにウェアラブル（のデータ）もたぶん効いてくるでしょうという話があったかと思います。

今後、HRテクノロジーという領域を使って、どのように人事が変わっていきそうなのか。未来展望のようなお話をひと言ずついただきたいなと思います。では、森さんからお願いします。

新しい時代に人事が果たすべき役割

森：データが蓄積して、技術が進んでさまざまな分析やシミュレーションをしてくれるようになってきた場合、「じゃあHRは何をするんだ？」という話があります。

そこでけっこう「重要なのは勇気かな？」ということがあって、新しい事業をやりたいと言っている人を「今までだったら登用できないけど、今はAIの技術があるんだからなんとかなるっしょ！」という気持ちでどんどんチャレンジしていくとか。

新規事業を生み出していくところにHRが積極的にチャレンジしていくことで、AIやデータを使ってやってくれることと、人としてやるべきことの役割分担をどんどん後押しさせていくことが重要かなと思っています。

北崎：なるほど。ありがとうございます。

仲川：「HRテクノロジーをどのように活用していくのか？」ということで、導入する・導入しないもそうですし、データを開示する・開示しないということもそうなんですけど、結果的にはその企業がどのような未来を想像して、どのような理念に基づいて、どのような文化で経営をしていくのかということが、非常に判断力に関わってきて、すごく重要なことだと思います。

テクノロジーを活用することももちろんそうなんですけど、結果的に人事の方たちの中で議論になるのは、企業理念であったりカルチャーであったり、これからどのように経営をされていきたいかということに集約されていくのかなと思います。

例えば、AIでエントリーシートを見るにしても、企業の活躍人材を分析するにしても、やはりその会社に合うかどうかという個別性が非常に高いんです。

「この企業でうまくいったから」といって同じことをやってもなかなか難しい部分もあるので、ぜひそのような議論をベースにしていただいて、テクノロジーをうまく活用していただければなと思います。

北崎：ありがとうございました。

柳橋：HRテクノロジーという以前に、僕は「変化の激しい時代になってしまったんだな」とすごく感じます。そもそも世代的な価値観が違っていたり、文化的にも外国人の方との価値観がぜんぜん違っていたり。これまでやっていた人事の概念は、全部通用しなくなってきています。

おそらく今日入社して、明日辞めるような人というのはザラに出てくる時代になってきてしまっていて、人事にもスピード感が求められてきています。今までやってきたことをいかに小さいサイクルにして、高回転で回すかという発想が求められているのではないでしょうか。

1つの制度を考えるにしても、1年単位で考えて来年からスタートします、というサイクルでは、すでに遅い印象です。

（なので）今週企画して、来週実行するくらいのスピード感が必要ではないかと。ダメだったらやめればいいんです。僕はサービスやデータの連携も、その感覚で進めていけばいいんじゃないかと思います。まずやってみて、ダメだったらやめればいい。うまくいったら（フローに）載せればいいと。

そのような感覚が、変化に対応していくためには大事なことではないかなと。そのときに、HRテクノロジーを手段として活用していくべきではないかと思っています。

北崎：ありがとうございます。

HRテクノロジーは手段に過ぎない

曽山：HRテックにしても、人事制度を導入するにしても、大事にしていることがあります。それは何かというと、経営における人事課題の絞り込みがすごく大事だなと思っています。

例えば、今は採用に注力すべきなのか、それとも中間のマネジメントの強化なのか。たくさん課題があるんですけど、全部やろうとすると結局何もできてないというケースが多いので。

そこを経営と合意して、「これをやったら業績が伸びるはずだ」という実感があるなら一緒に手伝ってくれるはずなので、どれだけ絞り込めるかというのが人事部門のトップの役割だと思っています。

北崎：ありがとうございました。ちょうど時間になりました。今回みなさんからいろいろなお話が聞けたのですが、共通して言えることは、HRテクノロジーは実は主語ではなく、手段であると。

今、多様化している人材などをうまく活かしていくために、人事としての仕事の在り方をまず変えていく。そのために結果として、今、HRテクノロジーをすごくうまく活かせるタイミングにきていると解釈しました。

私は人事のコンサルティングを20年くらいやっているんですけど、ここまで人事が注目されることはこれまでありませんでしたので、人事の方にとってもいいチャンスだと思っています。そのような観点で、うまくテクノロジーを使って、人事の在り方をもう一度考えていただきたいなと思いました。

本日貴重なお話をいただいた4人のパネリストの方に、改めて拍手をお願いいたします。どうもありがとうございました。

（会場拍手）