8月22日、Docomo Innovation Village
HR Tech勉強会 ~AI時代のIT人事ソリューション~
を聞いてきたのでメモメモ
■Innovation Villageの紹介
・革新的なベンチャー企業とドコモ・NTTと
Villageコミュニティ
■HR Tech勉強会 ~AI時代のIT人事ソリューション~
・自己紹介
「タレントマネジメント概論」ダイヤモンド社
(1)HR Techとは何か
登場の背景
従来の人事:経験と勘;A君の後任→記憶に沿って人事(あいまい)
働き方改革で、人と接しなくなったら?
人材育成・獲得競争:バックオフィスから経営戦略へ
人が採れなくなってきた、タレントマネジメント
テクノロジーの進化
ソーシャル、モバイル、ビッグデータ、クラウド
→HR Tech
・HT Techの定義
最先端テクノロジーを利用したマネジメント
経験・勘ではないマネジメント:レコメンド
リアルタイムコミュニケーション
オペレーション効率化・簡素化
適切な仕事の振り分け、給与、アピールするチャンス
ビジネスモデル
ATS,LMS,HRIS→管理部門→求職者・労働者←LMS
採用・コミュニケーション
(2)HR Techの動向・事例
市場:180億(だいたい200億くらい)
2020年に600億くらい?→販売管理と類似
約3倍の成長が見込まれる
欧米(海外):投資額 2011年 2億9600万ドル
今:2400億円程度の投資
ビズリーチ:4400万ドル集めた
・カテゴリ
採用
求人マッチング
採用管理
手続き
社会保険、
勤怠、
給与
タレントマネジメント
社内コミュニケーション
福利厚生
データ分析
採用 配属 育成 退職
管理・評価/福利厚生
、情報共有・コミュニケーション
・学ぶ速度は5倍から10倍になる:AIに教えられるから
※いまのHR Techは、フローに沿ってソリューションがある
・効果3つ
データの可視化:最適化
定型業務の削減:ATSを用いた採用の向上→高度化
組織活性化
モチベーション、要因分析
重要視:セキュリティ、使いやすさ
・HR Techのポイント
ツールからプラットフォームへ
定量分析に加え、定性分析の導入加速
実際の活用方法を含めたソリューション提供
・HR Techが挑む課題、抱えている課題
挑む課題
時間・プロセスの短縮
エンゲージメントの強化:海外では、健康診断のデータまで
精度の向上:学習させる必要 ビズリーチ はーもす(おいかけ)
抱えている課題
データの収集方法:データ化されていない→課題(スキャニング等)
文化・風土への挑戦:考えている幅→人材マネジメント
(4)最新のHR Tech事例紹介
日立さん→類似がシリコンバレーにある
ウェアラブル:センサー
→会わない人、会ってる人の定量化→自然にデータが取れる
非公式組織
(5)質疑応答
規模:プロセスによる
手続き簡素化:少人数でも
人にフォーカス:社員の顔と名前が一致しなくなるくらい 100人以上
AI:枠組みから出た仕事は難しい
高速処理、パターン化はできる
AIは技術になったらAIじゃない
例:AIじゃなく、テキストマイニング
評価は?
次の世界を作れる人が評価される
評価には、どういうアウトプットを使うべき?
はいパフォーマーの分析
ハイパフォーマー:人が人をきめる
→この人は、どういうものをもってるんだっけえ?
ログとのひも付け
空気をデータでとる、復元する
自然とデータをあつめることがポイント
海外:エンゲージメントが多い
HR techは勝ち負けできている
→勝ったところは、プロセスと時間の削減
データをためているところが、次にかつ
導入には:手間削減が一番説明しやすい
タレントマネジメント、教育に振っても、
そもそも、そんなシステム半年、1年に1回しか使わない
→何が見えるのか?
月に1回触るようなところ
勝ち組は、絞ったところ→パートナーシップ?
データの垣根
100名、500名、750~1000で求めるものが違う
上のマーケットを採るなら、強みを捨てないといけない
データを売ることはあり得るか?
人材の流動化
人事データのポータビリティ化
HR Tech勉強会 ~AI時代のIT人事ソリューション~
を聞いてきたのでメモメモ
■Innovation Villageの紹介
・革新的なベンチャー企業とドコモ・NTTと
Villageコミュニティ
■HR Tech勉強会 ~AI時代のIT人事ソリューション~
・自己紹介
「タレントマネジメント概論」ダイヤモンド社
(1)HR Techとは何か
登場の背景
従来の人事:経験と勘;A君の後任→記憶に沿って人事(あいまい)
働き方改革で、人と接しなくなったら?
人材育成・獲得競争:バックオフィスから経営戦略へ
人が採れなくなってきた、タレントマネジメント
テクノロジーの進化
ソーシャル、モバイル、ビッグデータ、クラウド
→HR Tech
・HT Techの定義
最先端テクノロジーを利用したマネジメント
経験・勘ではないマネジメント:レコメンド
リアルタイムコミュニケーション
オペレーション効率化・簡素化
適切な仕事の振り分け、給与、アピールするチャンス
ビジネスモデル
ATS,LMS,HRIS→管理部門→求職者・労働者←LMS
採用・コミュニケーション
(2)HR Techの動向・事例
市場:180億(だいたい200億くらい)
2020年に600億くらい?→販売管理と類似
約3倍の成長が見込まれる
欧米(海外):投資額 2011年 2億9600万ドル
今:2400億円程度の投資
ビズリーチ:4400万ドル集めた
・カテゴリ
採用
求人マッチング
採用管理
手続き
社会保険、
勤怠、
給与
タレントマネジメント
社内コミュニケーション
福利厚生
データ分析
採用 配属 育成 退職
管理・評価/福利厚生
、情報共有・コミュニケーション
・学ぶ速度は5倍から10倍になる:AIに教えられるから
※いまのHR Techは、フローに沿ってソリューションがある
・効果3つ
データの可視化:最適化
定型業務の削減:ATSを用いた採用の向上→高度化
組織活性化
モチベーション、要因分析
重要視:セキュリティ、使いやすさ
・HR Techのポイント
ツールからプラットフォームへ
定量分析に加え、定性分析の導入加速
実際の活用方法を含めたソリューション提供
・HR Techが挑む課題、抱えている課題
挑む課題
時間・プロセスの短縮
エンゲージメントの強化:海外では、健康診断のデータまで
精度の向上:学習させる必要 ビズリーチ はーもす(おいかけ)
抱えている課題
データの収集方法:データ化されていない→課題(スキャニング等)
文化・風土への挑戦:考えている幅→人材マネジメント
(4)最新のHR Tech事例紹介
日立さん→類似がシリコンバレーにある
ウェアラブル:センサー
→会わない人、会ってる人の定量化→自然にデータが取れる
非公式組織
(5)質疑応答
規模:プロセスによる
手続き簡素化:少人数でも
人にフォーカス:社員の顔と名前が一致しなくなるくらい 100人以上
AI:枠組みから出た仕事は難しい
高速処理、パターン化はできる
AIは技術になったらAIじゃない
例:AIじゃなく、テキストマイニング
評価は?
次の世界を作れる人が評価される
評価には、どういうアウトプットを使うべき?
はいパフォーマーの分析
ハイパフォーマー:人が人をきめる
→この人は、どういうものをもってるんだっけえ?
ログとのひも付け
空気をデータでとる、復元する
自然とデータをあつめることがポイント
海外:エンゲージメントが多い
HR techは勝ち負けできている
→勝ったところは、プロセスと時間の削減
データをためているところが、次にかつ
導入には:手間削減が一番説明しやすい
タレントマネジメント、教育に振っても、
そもそも、そんなシステム半年、1年に1回しか使わない
→何が見えるのか?
月に1回触るようなところ
勝ち組は、絞ったところ→パートナーシップ?
データの垣根
100名、500名、750~1000で求めるものが違う
上のマーケットを採るなら、強みを捨てないといけない
データを売ることはあり得るか?
人材の流動化
人事データのポータビリティ化