本当はここまでできる！IBMから見た世界最先端HRテクノロジーとは　【人事領域でのデータ活用最前線！(3)】

※この記事は2016年10月18日に開催されたイベントの録音を元に作成されたレポートです。

今回は、株式会社セプテーニ・ホールディングス、日本アイ・ビー・エム株式会社の2社に登壇いただき、“人事領域でのデータ活用最前線”についてお話しいただきます。

登壇者：日本アイ・ビー・エム株式会社　IBM Kenexa担当　民岡 良 氏、別当 類 氏

HR Technology Conference 2016から見る注目キーワードとは？

民岡 良氏（以下、敬称略）：日本においても、“HR Tech”が注目を集め、採用やタレントマネジメント、リーダー育成、など幅広い領域で新しいテクノロジーの導入が進み始めています。

HR Techとは、Human Resource x Technology の造語で、AIやBig Data解析などの技術を使って人事業務を行う手法を指します。 しかし、アメリカと比べると、国内のユーザーの関心や理解はまだ十分とはいえません。

そもそも、日本にはHR Techに特化したイベントがありません。こうした事実が、HR Techが身近に感じられていないことを示しているように思います。

しかしながら、客観的なデータから得られるインサイト（洞察）に基づいた意思決定や高度なタレントマネジメントが必要とされる今、HR Techの活用は間違いなく、人事担当者にとって不可欠なものになっていくでしょう。そこでまずは、「HR Techによりどこまでできるか」について知る必要があります。

今回は、世界最大級のHR Techのイベント「HR Technology Conference 2016」にて披露された、注目すべきテクノロジーのキーワードと、最先端の活用事例を紹介するとともに、IBM Kenexa / IBM Watson Talentの強みについてもご説明します。今年で19回目となるHR Technology Conference（以下、カンファレンス）には、8,500名を超える来場者が集い、大変盛況でした。

カンファレンスを巡った結果見えてきた、注目すべきトレンドを次の4つのキーワードにまとめます。

1. Employee Experience（従業員体験の向上）
2. Candidate Experience（応募者体験の向上）
3. Consumerization（コンシューマライゼーション）
4. Analytics（分析）

Employee Experience（従業員体験の向上）

従業員体験の向上とは、従業員の満足度やエンゲージメントを高めることで、業績アップや離職率低下をめざすというものです。

カンファレンスで特に目を引いたのは、世界最大級の給与計算アウトソーシング会社ADP（オートマティック・データ・プロセッシング）社のVR（Virtual Reality）を活用したOnboarding（オンボーディング）でした。

オンボーディングとは、新しく入社した社員に、研修コンテンツや社内手続きに必要な情報、組織に馴染むための社員紹介や組織文化といった情報をメールやWEB、アプリなどで配信し、その社員にいち早く活躍してもらうためのサービスです。

VRのオンボーディングを会場で試してみましたが、リアルな映像と音により、あたかもオフィスに出向き、入社一日目を迎えたかのような体験ができます。案内役が上司を紹介してくれて、PCの使い方などを教えてくれたり、最後には、サプライズで「おめでとう！」と仲間が祝福してくれて紙吹雪が舞い落ちてくるという凝った内容でした。

職場以外の場所で、事前にこうしたオリエンテーションをしておくことで、職場の様子や求められる役割を実感できるため、入社後もスムーズに職場に慣れ、活躍しやすくなります。

次に、「高頻度なPulse Survey（パルスサーベイ）の実施とアクションプランの確実な遂行」も従業員体験向上のトレンドになっています。IBMからもパルスサーベイを実施するためのツールを提供しております。

社員にオンライン上でサーベイを実施し、得られた回答を解析します。バンドルされている分析ツールにより、サーベイ結果から仮説を構築し、分析結果を一目でわかるグラフィックによって明示するだけでなく、具体的なエンゲージメント向上策を提案することも可能です。

ここで注目したいのは、サーベイの結果を出して終わりではないということです。あぶり出された問題を解決するためのアクションプランまで生成されること、それがマネージャーなどによって本当に実行されたかどうかまで監視・管理できることがポイントです。

今後は、「AIを活用したキャリアパスの提案」という形も増えていくでしょう。 例えば社員が「この部署に4年いるけれど新しいプロジクトも任せてもらえていない」などと、AIに現状の課題や悩みごとを伝えます。

するとAIがこの社員の過去のキャリアやスキルと、自社内に蓄積されている様々なポジションに関するデータをつき合わせながら、「今の部署にこのままいると、新たな経験を積む機会は少ないでしょう。

あなたの●●の強みや経験を活かして●●の部署に異動希望をしませんか」と、最適なキャリアパスのアドバイスをくれるのです。 今後リリースされるIBM Watson Talentの製品には、以上のような機能が実装される予定です。