【HRテックカンファレンス2024】参加レポートVol.4『How to Gain a Talent-Centered AI Advantage(人材中心の AI 優位性を獲得する方法)』

HRテックカンファレンスとは？

2024年9月24-26日にかけて、アメリカ・ラスベガスにて開催される世界最大の人事テックイベント、HR Tech Conference & Exposition 2024。

HR Technology Conference & EXPOは、HR Tech領域ベンダーが出展するエクスポ（ブース出展）、各企業の事例やインフルエンサーがトレンドを語るカンファレンス、明日のトレンドをつくるpitch（ベンチャー企業のプレゼン大会）等が行われる【世界最大のHR Techイベント】です。

HR Techという言葉が注目されてから久しく、日本でも効率化・自動化・最適化等をテーマに魅力的なサービスが展開されています。しかし、日本の市場規模が1,200億円程度とされる一方、世界のマーケットはは2018年時点で146億8,000万ドル（およそ1兆6000億円）とまさに桁違い、しかも年10〜11%で成長しており、2025年には300億ドル（約3兆2000億円）に達する見通しでした。なかでもアメリカでは、平均従業員一人当たりで300ドルの投資がなされているとのことで、各企業が重要な投資分野と位置付けており、それに伴いベンダーも魅力的なサービスを提供し続けています。

参加できたセッションについてはラフな文章ではありますが皆様に共有をさせて頂きます。ご参加された方は社内レポートなどの参考にして頂ければと思います。

スキル理解とAI活用によるタレント管理と組織の未来設計（By Eightfold AI）

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日時： 2024-09-24 14:53:54
スピーカー：Jason Cerrato、人材中心の変革担当副社長 - Eightfold AI
コース名：人材中心の AI 優位性を獲得する方法

キーワード

スキル理解 AI統合 タレントセンタードデザイン スキルベースオーガニゼーション タレントマーケットプレイス タレントインテリジェンス Eightfold AI

主な学び

1.     スキルの理解と管理: スキルの理解は、タレント獲得とタレント管理の両方において重要であり、これらが一致することが理想的である。しかし、業界や従業員、応募者の間でのスキルの理解が一致することは保証されていない。

2.     テレコミュニケーションスキルの理解: テレコミュニケーションスキルは、企業のワークフォース開発において重要な役割を果たす。

3.     AIとデータの統合: AIは組織のデータを統合し、ユーザーと同じプラットフォームでコミュニケーションを取ることを目的とする。

4.     タレントセンタードデザイン: タレントセンタードデザインは、組織の未来の働き方をデータに基づいて設計するための概念。

（スキルとは何か？を理解する上ではこちらを参考に）

知識の説明

1. スキルの理解と管理

·       キーポイント

o   スキルの単一の定義や理解は存在しない。

o   スキル情報をリアルタイムで収集し、理解するシステムが必要。

o   スキルの理解はタレント獲得と管理の両方で重要。

·       説明
スキルの理解を深めるためには、様々な情報源からスキル情報を収集し、それをリアルタイムで解釈するシステムが必要です。これにより、タレント獲得と管理の両方でスキルの理解を統一することが可能になります。

·       AIによるスキル情報の統合

        AIはスキル情報を現実の状態で収集し、キャラクター化、集め、組み合わせ、関係性を創造する。

1.     AIはスキル情報を収集し、統合する。

2.     AIはスキル情報を分析し、理解を深める。

2. テレコミュニケーションスキルの理解

·       キーポイント

o   テレコミュニケーションスキルの理解は企業の発展に寄与する。

o   企業のリーダーはダイナミックに企業の歴史を発信する。

·       説明
テレコミュニケーションスキルを理解することで、企業のワークフォースを効果的に開発し、リーダーが企業の歴史をダイナミックに発信することが可能になります。

3. AIとデータの統合

·       キーポイント

o   AIはデータを統合し、ユーザーインタラクションを促進する。

o   ディープラーニングAIはコンテンツを理解し、学び始めることができる。

·       説明
AIは組織のデータを統合し、ユーザーインタラクションを促進することで、組織内のコミュニケーションを円滑にします。ディープラーニングAIは、コンテンツを理解し、学ぶことで、より良い意思決定をサポートします。

4. タレントセンタードデザイン

·       キーポイント

o   タレントセンタードデザインはデータに基づいて未来の働き方を設計する。

o   組織は水平的に変化しているため、タレントから学ぶことが重要。

·       説明
タレントセンタードデザインは、組織の未来の働き方をデータに基づいて設計するためのアプローチです。組織が水平的に変化している中で、タレントから学び、デザインを進化させることが求められます。

まとめポイント

・Eightfoldはタレントインテリジェンス・プラットフォームのパイオニアの一つであり、昨年度から注目されているサービスである。

・セッション内で、「スキルに単一の定義や理解は存在しない。スキル情報をリアルタイムで収集し、理解するシステムが必要。スキルの理解はタレント獲得と管理の両方で重要である」と述べているが、スキル定義が崩れているようであれば（またはフレキシブルに変わっていくようであれば）スキル評価の信頼性・またはパフォーマンスへの有用性を検証することが出来ず、そもそも使えない情報となってしまうのではないかと思う。例えば、ゴルフでいう「スイングスキル」。何が安定したボールを打つためのスイングなのか？とスコアリングされる。これは、特定のフレームワークがあるからこそだ。（ー頭の位置、ー腰の位置、ークラブの軌道、ー肩の位置、etc）
勿論、どのようスイングでも良いし、唯一無二で具体の正解はないものの、フレームワーク上の定義がなくてはスコアリングが付けられず、同じパフォーマンスでも0点の時があれば100点の時もあるというのは一貫性に欠けすぎて誰がそのスコアを信頼するのだろうか。
・従業員側にとっては、リアルタイムでのシームレス連携によって「いま最適な学習やキャリア」を見つけることが出来るのかもしれない。が、毎日自分のキャリアプランを見直す人は多くはない。中長期視点でのキャリアプランを考えたら、目の前の学習に集中する事の方が効果的なキャリア設計でもある。
・一方で、マネジメント側からすると、業界ごとの特性はあるものの、今以上にプロジェクトベースで様々な期間、予算、メンバー、流動性の高い環境でのパフォーマンス発揮が求められることが予測される。従業員が保有するスキルを把握しそのポテンシャルを把握出来る事は、チームデザインの観点からも有益である。（3か月後に始まるプロジェクトでAさん、Bさんが成果を発揮してくれる候補者として有望であるとわかる、など）
・という事は、①会社で手上げカルチャーを浸透させ、②キャリア設計はラティスアプローチであるという事をキャリアプランニングに対する考え方として自社で徹底しつつ、③スキル開発プランに従業員のマインドを集中させるプロセス、が理想に近そうだが、そもそも「人が足りているのか？」という状況把握があって初めてここまでのアクションの必要性が出る。従って、各プロジェクトの人員充足率（能力＆時間）を定量的に把握する事、Workforceダッシュボードの整備が最初のアクションとなりそうである。

最後まで読んでいただき有難うございました。
ご参加された方は社内レポートなどの参考にして頂ければと思います。

著者：松澤　勝充

神奈川県出身1986年生まれ。青山学院大学卒業後、2009年 (株)トライアンフへ入社。2016年より、最年少執行役員として組織ソリューション本部、広報マーケティンググループ、自社採用責任者を兼務。2018年8月より休職し、Haas School of Business, UC Berkeleyがプログラム提供するBerkeley Hass Global Access ProgramにJoinし2019年5月修了。同年、MIT Online Executive Course “AI: Implications for Business Strategies”修了し、シリコンバレーのIT企業でAIプロジェクトへ従事

2019年12月(株)トライアンフへ帰任し執行役員を務め、2020年4月1日に株式会社Everyを創業。企業の人事戦略・制度コンサルティングを行う傍ら、UC Berkeleyの上級教授と共同開発したプログラムで、「日本の人事が世界に目を向けるきっかけづくり」としてグローバルスタンダードな人事を学ぶEvery HR Academyを展開している。

保有資格：
・SHRM-SCP（SHRM）
・Senior Professional in Human Resources – International (HRCI)
・Global Professional in Human Resources (HRCI)
・The Science of Happiness(UC Berkeley)、他