【HRテックカンファレンス2024】参加レポートVol.2『スキルベース・オーガニゼーションは男女格差を解決できるか?』

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。

スキルベースのフレームワークは男女格差を解決できるか?

---

日時： 2024-09-24 10:30:30
スピーカー：ダニ・ジョンソン、共同創設者兼主席アナリスト - RedThread Research
コース名：スキルベースのフレームワークは男女格差を解決できるか?

キーワード

スキル データ HR 男女格差 DEI スキルベースオーガニゼーション

主な学び

1.     スキルの重要性: スキルがどのようにして競争の場を平等にするかについての議論。

2.     データの重要性: データに基づいた意思決定がどのようにして組織のスキル評価を改善するかについての議論。

3.     技術の役割: 技術がどのようにしてスキル評価と意思決定を支援するかについての議論。

4.     データの重要性とHRの役割: データ分析の重要性とHRが果たすべき役割についての説明。

5.     AIとHRの関係: AI技術がHRに与える影響とその活用方法についての説明。

6.     リーダーシッププログラムと文化: リーダーシッププログラムの選考プロセスと文化の形成についての説明。

7.     メンターシップとスポンサーシップ: メンターシップとスポンサーシップの重要性とその実施方法についての説明。

8.     オンラインコースとマネージャーの役割: オンラインコースの利用促進とマネージャーの役割についての説明。

9.     スキル評価と自己評価: スキル評価と自己評価の方法についての説明。

知識の説明

1. スキルの重要性

·       キーポイント

o   スキルは競争の場を平等にする。

o   スキルはビジネスに強い理由を提供する。

o   スキルベースの組織はデータに基づいた意思決定を行う。

·       説明
スキルは、教育や経験に依存せず、多様性と包括性を促進する。データに基づいた意思決定を行うことで、偏見を減らし、公平な評価を行うことができる。

·       Sarah Morganの経験

        Sarah MorganはLevel Agencyの人事運営副社長であり、HRの専門家としての経験を持つ。

1.     HRの専門家として、スキルの重要性を強調。

2.     キャリアコーチとしての経験を通じて、スキルがどのように役立つかを説明。

·       Katie Koopの経験

        Katie KoopはSeacatのチーフピープルオフィサーであり、AIとスキルの交差点について日常的に議論している。

1.     AIとスキルの交差点についての議論。

2.     スキルがどのようにして組織の多様性と包括性を促進するかを説明。

2. データの重要性

·       キーポイント

o   データは偏見を減らす。

o   データは意思決定を支援する。

o   データはトレーニングと開発の効果を評価する。

·       説明
データを使用することで、組織は偏見を減らし、より公平な評価を行うことができる。データはまた、トレーニングと開発の効果を評価し、改善点を見つけるのに役立つ。

·       ヒートマップの使用

        従業員調査データを使用して、離職率の高い部門や機能を特定する。

1.     ヒートマップを使用して、問題のあるエリアを特定。

2.     データに基づいて改善策を講じる。

·      プロモーションプロセスの評価

        プロモーションプロセスや開発プロセスにおけるバイアスを評価する。

1.     データを使用して、プロモーションプロセスのバイアスを特定。

2.     改善策を講じることで、公平な評価を行う。

3. 技術の役割

·       キーポイント

o   技術はデータ収集と分析を支援する。

o   技術は意思決定を支援する。

o   技術はトレーニングと開発を支援する。

·       説明
技術を使用することで、組織はデータを収集し、分析することができる。これにより、意思決定が支援され、トレーニングと開発の効果が向上する。

·       ExcelとChatGPTの使用

        小規模なHLISシステムを持つ組織が、ExcelとChatGPTを使用してデータを追跡し、分析する。

1.     ExcelとChatGPTを使用してデータを収集。

2.     データに基づいて意思決定を行う。

4. データの重要性とHRの役割

·       キーポイント

o   データ分析は楽しい作業ではないが、重要である。

o   HRはデータ分析において大きな役割を果たすべきである。

o   スタートアップでは特にHRがデータ収集を主導することが多い。

·       説明
データ分析はしばしば不快であり、期待していた結果が得られないこともある。しかし、組織の未来を推進するためには無視できない。HRはこのプロセスの所有権を持ち、ビジネス全体で共有する必要がある。

5. AIとHRの関係

·       キーポイント

o   HR組織の8%がAIを使用している。

o   AIはデータ分析を支援し、HRの業務を効率化する。

o   AIのスキルを活用して従業員の発展を促進する。

·       説明
AIはデータ分析を効率化し、小さなHRチームにとってゲームチェンジャーとなる。AIを活用することで、従業員のスキル開発やキャリアパスの構築が容易になる。

6. リーダーシッププログラムと文化

·       キーポイント

o   リーダーシッププログラムの選考は公正であるべき。

o   文化と責任の重要性。

o   特定のスキルが求められるビジネスドリブンなアプローチ。

·       説明
リーダーシッププログラムの選考プロセスは公正であるべきであり、HRとビジネスのサポートが必要。文化を形成するためには、特定のスキルが求められるビジネスドリブンなアプローチが効果的。

·       リーダーシッププログラムの選考

        ある組織では、全てのマネージャーがリーダーシッププログラムに参加する人を選出したが、選考結果は偏っていた。

1.     選考プロセスが公正でないと、文化と責任が損なわれる。

2.     HRとビジネスのサポートが必要。

7. メンターシップとスポンサーシップ

·       キーポイント

o   メンターシップとスポンサーシップは意図的に行うべき。

o   プログラムには明確な基準が必要。

o   HRとビジネスのサポートが重要。

·       説明
メンターシップとスポンサーシップは意図的に行うべきであり、プログラムには明確な基準が必要。HRとビジネスのサポートが重要で、公正に実施されるべき。

8. オンラインコースとマネージャーの役割

·       キーポイント

o   オンラインコースの利用率はマネージャーの奨励によって高まる。

o   マネージャーの許可が不要なプログラムが効果的。

o   障害を取り除くことが重要。

·       説明
オンラインコースの利用率はマネージャーの奨励によって高まる。マネージャーの許可が不要なプログラムが効果的であり、障害を取り除くことが重要。

·       オンラインコースの利用促進

        ある組織では、地元のコミュニティカレッジと提携してオンラインコースを提供し、マネージャーが従業員に奨励した結果、利用率が高まった。

1.     マネージャーの奨励が利用率を高める。

2.     マネージャーの許可が不要なプログラムが効果的。

9. スキル評価と自己評価

·       キーポイント

o   自己評価はデータポイントの一つ。

o   結果を見ることが重要。

o   複数のデータポイントを使用して評価する。

·       説明
自己評価はデータポイントの一つであり、結果を見ることが重要。複数のデータポイントを使用して評価することが推奨される。

Q&A IBMのスキル評価フレームワーク

        IBMでは、従業員がスキルを自己評価し、マネージャーがそれを確認するフレームワークを使用していたが「そのスキルタグはどの程度信頼できるものなのか？」はよく議論になっていた。この点について見解はあるか。

1.     自己評価はデータポイントの一つ。

2.     そのスキルを活用した出たパフォーマンス（結果）を見ることが重要。

3.     複数のデータポイントを使用して評価する。

まとめポイント

・スキルベースでの内部登用（異動）や外部登用（採用）は、実績や学歴・役職などの従来の登用手法ではなく、企業が重要視していない（しかし実際はパフォーマンスに強く影響する）要素として次に重要視される要素ではある。従って、「労働力が不足している（＆採用競争激化）為に、異なる視点で人材を評価し、労働力GAPを埋め、競合との優位性を担保しようとする取り組み」である。
・実例では、マネーボールで有名になったMLBオークランドアスレチックスの事例などがまさにそう。セイバーメトリクスという「勝利に貢献しているのに他の球団が評価しない（給料が安い）選手を採用する」手法である
・上記を踏まえて、業界・職種ごとの構造的な男女格差が発生している場合、スキルベースでの登用アプローチはこの格差是正に向けた一つの効果的なアプローチとも言えるが、スキルとパフォーマンスの相関性が証明される必要がある。従って、「何をもってスキルの妥当性を測るか」が重要なポイントであり、自己評価・他者評価・第三者評価などのレベルに基づいてその妥当性が評価されない限り、格差是正への効果的な施策とはならないのではないか。

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