この連載について
「採用」「配属」「育成」「評価」「組織」など、人事や職場の未来が変わろうとしている。AIが企業と人材をマッチングさせる、アプリで即時に同僚を評価する、今何を学べばより仕事がうまくいくのかを機械がレコメンドするーーetc. HRテックの進展により、これまで労務管理が中心だった人事から経営と一体化した「攻めの人事」が可能になりつつある。その背景には、各社で繰り広げられる熾烈な「ニューエリート獲得戦争」があった。本特集では、テクノロジーを駆使した、ニューエリートの採用術、引き止め術、評価の方法などについて、深彫りしてゆく。
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人材を特集3回目はAIを駆使した採用の仕組みにフォーカスします。その仕組みの進化にも驚きましたが、何よりも感じたのがこれらテクノロジーを使いこなす人事担当者のリテラシーと、自社が欲しい人材像をいかに明確にすることがいかに大事か、ということ。
そして人材側は、なんといっても、自分を売り込む情報発信が欠かせないということです。つまりテック全盛の今はこうしたスキルが求められるのですね。日頃から、”楽屋芸人”と揶揄される私としては、なんとも複雑な気持ちを隠せませんが、変わっていかねばと思います。
【追記】
くどくてすみません、ちなみに、一昨日、今後の我々の仕事を取り巻く変化や、それに適応し、変身してゆく方法について書いた拙著、『仕事2.0』が発売されました。こちらも合わせて、よろしくお願いいたします。
www.amazon.co.jp/dp/B07F6XJZR9
旧来、個人のデータは各人が所属してた組織のように、さまざまな場所に散らばり、不可侵なものとなってきました。
しかし今後、scoutyがそれを統合し、本人のもとにコントロール可能な形としてまとめなおし、ポータブルな形で提供していきます。
scoutyは単なる転職サービスでなく、個人のライフログのような形になっていきます。
さらにデータが集まれば、個人にとって可能な転職先も可視化できるでしょうし、どうすれば年収が上がるのか、といったこともデータから最適な提案ができるようになるでしょう。
最終的には、職業だけでなく、商談や商品のレコメンド、個人の人生の選択や意思決定のレコメンドも行えるようにしていきたいと考えています。
割と職歴とかSNS上の発信とかを総合すればある程度できるんじゃないかと言う気もします。結局、全員を可視化する必要なくて、履歴書を書いて自分で転職活動をするほどではないがSNSデータは引っ張ってくれてもいいと考える人の中からオファーすべき人を一定数ピックアップできれば採用活動上は問題ないでしょうし。
日の当たらない仕事でも誰かがきっと見ていてくれる、と言う言葉もありますが、これからは誰かではなくAIがちゃんと見ていてくれて、チャンスが生まれたらフックアップしてくれる、と言うことになっていくのかもしれませんね。
エンジニアのスキルシートとかはフォーマットもバラバラだったりしますし、(人力での)職務経歴書作成代行みたいなサービスもあるので、一定は代替されていくイメージはありますが、活用は徐々にという感じでしょうね。機械学習がどこまで進んでいくか。
AIを活用した「お任せ」系は不動産や金融を筆頭に情報非対称性が大きい領域でリテラシーがそれほど高くない人を対象にはまるとスケールするので、今後広げていくうえでは(リテラシーの高い)エンジニア以外の触手にどう広げていけるのかは大事でしょうね。
あと、日本ではまだまだ雇用の流動性が低いので、逆に非雇用のフリーランスや副業の領域だとよりマッチングしやすいかも
これが進むと、AIに高評価してもらうためのweb上での自己発信の仕方、なんてノウハウもAIが導き出していたちごっこになりそうです。すでにツイッターやインスタはノウハウ化している部分もありますしね。
また、中国の芝麻信用の話題でもよく問題になるのは、何か落ち度のある行動を追跡されていた場合、それが長期に渡って評価に残り続けるということ。バランスを取っていくことが求められていると感じます。
そこで多くの人事が気づくのが、求職者側も人事側も最後は自分が意思決定する必要があるということです。決めるために活用する、決められるのではないということは忘れてはいけないなと。
あと企業側でいうと、いま自社にいる人やこれから自社で求めていく人の特性が何なのかを事前に定量定性で把握しておくこと、その上で自社内の改善と向き合うことを忘れてはいけないなと思います
一方で個人の視点で見ると、AIに適職を見つけられてしまうのは、なんとなく面白くない。長い人生でとらえれば失敗による回り道も悪くはないので、こうしたAIも使いようとバランスなのだろうと思います。
可能性を広げるか、リスクを避けるか。
労働者個人のオープン&クローズ戦略がキャリアに影響する時代になってきましたね。
以下引用
“「テクノロジーにより、一人ひとりの学習や仕事の履歴が記録された『キャリア台帳』が管理されれば、自分の『できること』や『足りない要素』などが可視化され、転職も、大人の学びもしやすくなる」世界を、実現しようとしているのだ”
このシステムの最大の落とし穴は、『自社』についての定義が不明瞭である点。
もし、『自社』をなんらかの形で平均値として算出できたとしても、そこに実在の上司や同僚はいない。
また、最初の職場でマッチしたとしても、異動によって変化する職場でのマッチングは保証されない。
人と仕事のマッチングスキルは、AIの能力の問題ではなく、ロジック設計やパラメーター選定をする人事側の問題です。