米シカゴで10月に開催されたHRテクノロジーカンファレンスは、企業における人事業務のIT(情報技術)支援に主眼を置いた世界最大のイベントである。

会場には「400」を超えるブースが並んでいたといいます。また、参加者は8500人と、昨年の5000人から大幅に増えました。関心の高さが読み取れる大きな盛り上がりとなりました。

この分野で先行している米国では、AI(人工知能)活用を見据え、人事関連のビッグデータの蓄積が本格化していた。

日本経済新聞(会員用)から一部要約してご紹介します。

仮想通貨から「金融(Finance)×テクノロジー」FinTechまで、駆け足どころか飛来物でここまできました。
今度はHRテックが進化しています。「人材(Human Resource)×テクノロジー」

人を補助するためにと言われていた人事のIT化は、ITが主権になる性能と技術です。私に関係ないとハッキリ断言できるでしょうか?

“HR Tech”                             「人材(Human Resource)×テクノロジー(Technology)」

日本国内でも、あらゆるところで「金融(Finance)×テクノロジー(Technology)」を意味するFinTechという用語を見聞きするようになりました。
アメリカからは少し遅れていますが、日本でも投資額は増えています。

その中でも特に注目するのは“HR Tech”
造語である「人材(Human Resource)×テクノロジー(Technology)」のことです。

2014年には15億ドル、
2015年は24億ドル超もの資金が、
HR Techに投資されており
隆盛の兆しを見せています。

HRテックの人事業務領域は多岐にわたります。人材の採用や育成・人材の評価・給与計算など、効率化や高度化を図るものだけではありません。
ここは人しかできないと思っていた“社員のモチベーションを週次で把握するシステム”

そんなものまで含まれているといいます。米国だけの話ではなく、日本国内でも発表になっています。

ここまでくると進歩していることに気が付きます。
これまでは、人事領域において勤怠管理など業務の効率化が目的とするサポート体制でした。しかし、今回はAIによる解析と“予測対応”が柱にかわっていることです。

「現代では、全ての会社がIT企業であるように、全ての人事部門のリーダーはテクノロジーリーダーである」という主催の発言は、今後の社会を象徴するかのようでした。

参考資料:日本経済新聞(会員は全文参照可能)
http://www.nikkei.com/article/DGXMZO08756080V21C16A0000000/

HR テック「3つの発展」

もしHRテックは初めてという方にも。
HR Techの基本概念を簡単にご紹介します。

「3段階の発展」
①Descriptive(説明や分類)→②Predictive(予測)→③Prescriptive(対策)

「3段階の支援」
①テクノロジーを用いて今を正確に理解し→②将来発生するかもしれない事を予測し→③予測事項の対策を講ずる
※全てテクノロジーで支援

説明されていた例題がとても理解しやすいのが、
①現状の退職者の傾向を把握し→②退職する予備軍の予測→③必要な字残材流出防止のために対策を講じる。

となります。近年注目されているのは、例の②から③にかけの活用を期待。

アメリカの調査会社からは、人事において予測分析を行う企業は、今後の利益を20%向上させると発表しています。

すでに一般ユーザー企業で試行されはじめているようです。
しかし、その他の①で留まっている企業もいます。ここにむけてのパネルディスカッションも盛況だったそうです。

そして、このような対応は「人事」ではなく、情報システム部門がかかわっているという点にも注目すべき点かと思われます。

参考資料:日本経済新聞(会員は全文参照可能)
http://www.nikkei.com/article/DGXMZO08756080V21C16A0000000/
http://www.nikkei.com/article/DGXMZO08756080V21C16A0000000/?df=2

AI活用で採用業務が効率アップ

退職者の予測以外には採用に関してのソリューションも多くみられました。

今まで当たり前に行っている“目視で候補者を見つけだす作業”が、すでに過去になろうとしています。

採用領域においては社外で蓄積されたデータも活用しやすく、採用業務は、AIの活用が見込まれる分野といえそうです。

採用データーはAIにより数多くの情報にて整理し判断する元となるものが存在します。

国内でもAIを活用したマッチングサービスだとしている採用サービスが登場しています。

しかし、自社が蓄積しているだけの分析対象がほとんどです。
蓄積済みの人事データが少なく中小企業が利用するのはなかなか難しいところです。今後はこの問題をクリアしていくかに課題が残されています。

何百人とチェーン店を扱う人事にも活用されています。各所の働く人との統一化は大事になります。試験や研修や管理に関しても大きな採用モデルを構築していくことが可能です。

大事なことは「パフォーマンス評価に注目」という発言があったことです。

様々な場所に行くと、
目新しいサービスに心奪われます。
導入し効果をあげなければ
意味がありません。
基本を忘れないことが重要です。

採用・評価・退職など人事データーを集めることは非常に時間がかかることです。
自社でとどめない閉鎖的にならず、独りで行うべきではないと伝えています。
日本国内でも、人事データの蓄積にすぐにでも着手すべきだと確信したとくくられていました。

参考資料:日本経済新聞(会員は全文参照可能)
http://www.nikkei.com/article/DGXMZO08756080V21C16A0000000/?df=2
http://www.nikkei.com/article/DGXMZO08756080V21C16A0000000/?df=3

まとめに…

AI・ITが発達し、なくなる仕事があるとされています。
しかし人が施さなければならないものは残ります。

そのための「人事や採用」に集中されてくると感じます。
人が仕事と売り上げを運びますが、それをできる人が必要であり、ほしい人材をより厳選して採用していくという道が見えてきます。

厳しい言い方なのかもしれませんが、いてもいなくても同じならいらないということは、より強い社会になっていくのかもしれません。

本当はどの大手も
人が不足していると言われています。
それは人数がいればいいものではなく、
必要とする人だけが
“不足”している
ということだということです。

数日後回しにすることが怖い社会になってきましたね。

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仮想通貨まとめ編集部の志水 / 5403 view

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仮想通貨まとめ編集部の志水

税理士事務所兼、マネージメント・財務・
会計・経営・人財コンサル業に
20年近く勤務してきました。

投資も含め、仮想通貨によく似たコインや
権利収入などの相談も受けてきました。

数字は過去を知り、
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