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テクノロジーを活用して人材管理をする時代とは?

国内外に年間100店舗を超えるペースで出店する、うどんの大手外食企業で
全国800近くの店舗数を誇っている。 この企業の、とある店舗に勤務する
2016年度に入社した女性も、最初は皆、現場に勤務するのが習わしだ。

その経験を経て、新入社員はビジョンを定めていくという。

するとこの女性は(入社前から)本部の方へ行って、今の営業をサポートする
ような、裏方の仕事がしたいと思っているそうだ。 そして(店舗での)営業を
経験して、余計にその気持ちが高まったのだそうだ。

現在、こうした社員の声や思いに対して、企業がどう応えるかが大きな課題に
なっていることを、ご存知だろうか? 特に人事業界において有能なスタッフの
流出を防いだり、効果的な異動や配置などは重要な戦略の1つである。

そんな中、女性が休憩時間に取り出したのはスマホである。 スマホには、今
目標管理の目標と、キャリアビジョンを打ち込んでいるのだそうだ。 じつは、
これこそが、あらゆる企業に不可欠な技術といわれるHRテクノロジーなのだ。

HRテクノロジーとは、Human Resource Technology (ヒューマン・リソース・テクノロジー)
の略で、企業の人材採用・育成・配置・評価など、人事業務にクラウドや人工
知能などの技術を活用することである。

近年、さまざまな産業の分野で注目を集めているのだそうだ。色々な企業でも
給与システムとか、労務管理とか、ICTのシステムを使っているのだそうだ。

それは、テクノロジーが一気に進化したことで、人事の業界でも、いろいろな
サービスが生まれ始めたからなのだそうだ。

総務省が2017年に発表した調査結果によると、日本の総人口の推移は8年
連続で減少し続けており、2055年には、1億人を切る見込みなのだそうだ。

すなわち、労働力も減少する一方なのだそうだ。 この少ない労働力を、どう、
活かすか? それが、企業の成長を左右するともいわれている。

このHRテクノロジー、じつは既にグローバル企業では欠かせないものとして
認められているのだそうだ。

大手IT企業では、40年くらい前から使われており、年代と共に処理スピードが
格段に上昇したので、スピーディーに分析結果を手にすることが出来るように
なったのだそうです。

そういったところで、過去とはずいぶん変わってきているのだそうです。
HRテクノロジー、果たしてその技術が、どうやって強い企業をつくるのか?
注目のテクノロジーの最前線に迫ってみた。

東京に本部がある、うどんの大手外食企業では、先ほどの若手女性社員の
直属の上司が、モニターを熱心に見入っていた。 見ていたのは、若手女性
社員の履歴や希望が記された人事情報である。

これは、これまでのヒストリーや、この会社の中で彼女がどんな事をして来て
どんな評価を受けて来たのか、彼女がどんなことに興味を持っているのかが
このモニターの中に集まってきているのだそうだ。

この中で(彼女は)将来的には、やはり本社業務に興味を持ってるというのが
それが “なぜなのか?” というところと、実際に “どんな事がしたいのか?”
今は、 “そこに結びつく活動をできているのか?” ということを気にしている
のだそうです。

若手女性社員のビジョンを、ちくいちチェックするのは、上司の日常業務で、
この、人事に関する一切の情報をクラウド化したサービスが導入されたのは
4年ほど前なのだそうだ。

導入されたのは、顔写真を並べてクラウドで人材管理を行うツールである。

(人事異動は)よく言えば修羅場体験なんて言われ方で、急に、あっちへ行く
なんていう話は当然出てくるものである。 やはり、本人の指向性とかを見極
めて行う方がパフォーマンスは絶対に上がるはずである。

例えば、何か能力開発をしますという時に弱みの克服にかける時間と強みを
伸ばす時間が同じだとしたら、強みを伸ばす方が投資効率が良いと思う。

そういったもを一元管理するのが、価値があるところだと思っているそうだ。
その技術とは、一体どのようなものなのか? その技術を開発したのは、
とあるベンチャー企業である。

構築したのは、これまでの社員番号や名前が並ぶだけの人事システムとは
一線をかくしている技術である。

例えば、数百人規模位の経営者さんが、例えば今日、大阪に出張に行くので
大阪支社には誰がいるのかなどという時に、顔ぶれが並んで個人の情報の
詳細までもが一括で簡単に見られることができるのである。

つまり、企業の経営者において、企業に働いてくれる人材が、誰がどこにいて
何が出来るのか?という情報をパッと知りたい時に知れるということが大事な
時代になってきているのである。

新しい人事システムでは、それを叶えることができるのです。

そういう人間の持っている記憶を繋げるという機能が、本来は人と人が会うと
繋がるはずだが、人数が多いと、そうもいかない。

そこでデータの顔写真を見るだけでも繋がってきて“だからこう声を掛けよう”
とか、“だから、この人とは相性が良いのではないか?” など、あくまで人を
管理するような、または人を活かすような目的のシステムである。

よって、必ずしもデータだけに基づかずに、人の持っているパワーを引き出す
ために、データ化された顔写真は重要ではないのかということである。

じつは、2016年に実施された、経営者へのアンケートでは、6割もの経営者が
社員の顔と名前が一致しないことがあると回答しているのだそうだ。

この人事システムのツールでは、1クリックで出身地・出身校・スキル・本人の
希望など全ての情報を引き出すことができるのである。

他にも、それぞれの情報を、より詳しく新しいものへ更新するために定期的に
アンケートを簡単に作成し、社員一同に送信している。 その結果を、分かり
やすくグラフ化することも可能なのである。

登録された社員の顔写真を元に、新しい部署を作って配置・抜てき・異動の
シュミレーションを行うこともできるのである。

人がいない時代で、雇用した人材に頑張ってもらわないといけないという時に
今、何を考えているのか?とか、何がやりたいのか?何で悩んでいるのか?
そういったメンタルな情報や希望を、しっかりと管理することも大事である。

特に若い人であれば、その希望も、どんどん変わってしまうので、それを
リアルタイムで捉えることが必要になってきている。

この技術を開発したベンチャー企業の社長は、これまで紙もしくは表計算
ソフトをベースにしていた人事情報では、情報のスピードと新鮮さに欠けると
自らの経験を糧に起業したのだそうだ。

人口が減って来て、かつ、産業構造がサービス業にシフトしてくると画一的な
人材マネジメントや人事のやり方をしても、全然結果が出ないという時代が
来ていると思っている。

そのためもう少し1人ひとりの個性や得意分野などを、経営する側は、ちゃんと
把握して、そこに最適な人材マネジメントをしないといけない時代というのが
確実に来ていると思う。

これから必要な人事とは、1人ひとりの個性や特技を把握すること。 それが
出来れば生産性の向上を生み出すことも出来るという。 自分に合った環境と
自分に合った職業の方が、圧倒的に成果は出やすい。

しかし100人分を経営者は理解できているのかというと、なかなか難しいもの
である。 こういうところに、テクノロジーが必要となってくるのである。 完全に
100%は出来なくても、その精度を高めていくというのは出来るはず。

大手企業の様な、人数が多ければ多いほど、グローバル展開している企業
ほど人事管理が難しくなるので、そういうところを、人事サービスでサポート
していきたいと思っている。

この技術は、分かりやすいインターフェイスで社員の顔と名前が一致しない
という企業の人事課題に着目したことが評価され、経済産業省も後援する
第2回HRテクノロジー大賞の統合マネジメントサービス部門で受賞しました。

また、この大会の審査を行ったうちの1人が、HRテクノロジーは今こそ日本の
企業に必要な技術であると力説している。 年功序列のシステム自体も、そも
そも冷静に考えれば、おかしい話しである。

なぜなら、歳を取ったら給料が上がるって、どういうこと?みたいな、もちろん
年齢と共に経験を活かせるビジネスをやってる場合は、経験すればするほど
生産性・業績に貢献出来ると思う。

ところが、今のように世の中がガラリと変化している中で、必ずしも経験が
活きるよりも、むしろ若くてエネルギーのある人の方が業績を、もっと上げたり
すると思う。

そういう意味では、生産性をベースに給与というのは支払われるべきであり、
そもそも根幹のところからして旧来の日本型の経営の在り方は、論理的に
考えると、おかしいのである。

これまでの工場生産型の働き方から大きく変わりゆく時代。HRテクノロジーで
人材は、どう変わって行くだろうか?




「AIがあなたを点数化し、人事や転職までもAIが?」
あなたがネットでつぶやく、何気ないひと言や、個人情報が、知らないうちに
集められ、AIによって能力や人格まで点数化されてしまう。そんな事が現実の
ものとなっています。

AIを使った人材のマッチングサイトを運営する会社です。 キャッチコピーは
こちら。 ‘あなたのことを、あなた以上に知っています’

SNSのつぶやきから、転職の兆しを把握。
“仕事に対して疲れているかも知れない事が分かるので、転職どうですか?
って…”  転職したい気持ちまで、AIが見つけてくれる時代なのですね。

今、ブログ内容や閲覧履歴など、ネット上のさまざまな情報を、AIが分析。
能力や人格が評価され、会社の人事や転職などに使われ始めています。

“90%ぐらいは、ネット上の情報で、その人の人物像が分かる”

一方、AIによる点数化が問題に発展する事態も。 就活生が内定を辞退する
可能性を勝手にAIで予測し、企業側に売り渡していたのです。

知らない間に、自分たちの将来が脅かされたのではないか? 学生たちが
不信感を抱いています。

“憤りを通り越して、すごい不安というか、ちょっと寒気がする…”

AIが、人事まで応用される時代。 私たちに何をもたらすのか考えます。

去年、転職したシステムエンジニアの女性です。 転職のキッカケは、知らない
企業から突然、届いたヘッドハンティングのメールでした。

メールの内容 ‘はじめまして。IT技術の知見が特に豊富で、カバー範囲が
広い点に、とても感銘を受けました。もし、よろしければ、1度、弊社オフィスに
遊びに来ませんか?’

差出人は、女性が勉強中だった最新のプログラミング技術の事や、海外で
働いた経験の事まで、詳しく記していました。

“どうやって私を見つけたのだろうって、まず、1つビックリしたのと、今、自分が
やっている技術や、精通しているものを的確に把握されている”

自分の能力を、高く評価してくれていると感じた女性。 メールをキッカケに、
能力を存分に生かしたいと転職を決意。 今、新規ビジネスのシステム開発を
一手に担っています。

“転職して、ものすごく良かったですね。今まで持っていたスキルを使いながら
更にスキルアップをしつつ、仕事ができる”

実は、女性の能力を見い出したのは、別の企業が開発した人工知能でした。
都内にあるこの会社は、インターネット上の公開情報をAIで分析し、隠れた
優秀な人材を発掘するサービスを展開しています。

“個人が、天職を得るというところに、ちゃんと機能していない。より、今より
いい環境に行けると、逆に、こちらから突然、提案する”

AIが分析するのはツイッター・フェイスブックといったSNSやブログの記事です。

“キーワードを自動的に機械学習という技術で抽出している。いわゆる、AIと
いうものです”

AIを使った人材発掘の仕組みです。 転職した女性は、さまざまな場所で、
システムエンジニアの仕事について投稿していました。

システムは、バラバラに投稿された情報をつなぎ合わせ、女性という人物像を
生成。 得意な技術や技術セミナーへの参加歴、メールアドレスなどの情報を
割り出して行きます。

この会社では、143万人分のデータベースを構築しています。 自らのブログに
最新のプログラミング技術について、たびたび投稿を続けて来た女性。

AIは、その投稿を分析し、どのプログラミング言語を、どの程度、使えるのか?
10点満点で評価していました。 ブログ記事についた、いいねの数。 そして、
それをつけた人の技術的レベルも計算した上で女性の能力を見極めて行った
といいます。

“初心者からの、いいねと、上級者からの、いいねは、重みが違う。エンジニア
にとっては履歴書より実際、どういう活動をネット上で行っているか?の方が
重要だったりします”

今回、女性の同意を得て、評価シートを見せてもらいました。 技術力が3.39。

“3.39というのは、結構、高めです。全体の140万人のデータベースのうちの
トップ10%以上、という形になるので、かなり、いい人材という事になります”

“ネット上の自分の流して来たデータを使って、趣味嗜好も含んだデータを
マッチングに使えば、その人の天職に近いものをレコメンド(おすすめ)して
あげたり出来る”

このサービスを利用して、女性をヘッドハンティングした採用担当者は、AIを
使った人材発掘システムの効果を実感しています。

“転職市場が非常に加熱している状況ですので中堅以上のレベルの採用は
非常に難しくなっているのが現状としてあります。非常に助かってます”

AIを活用し、表からは見えにくい採用予定者や社員のリスクを、見つけ出そう
という会社もあります。

“ネット上に、色んな情報があるので、それを収集し、スコアリングして、どう
いうリスクがあるかというのを出しています”

調査は、企業から提供された履歴書に記された名前、年齢、学歴といった
情報をもとに行われます。 対象者の同意を得た上で調べているといいます。

SNSで公開されている投稿の言葉遣い、投稿した時間まで把握。 本人も
気付いていない攻撃性や自己顕示欲、社会性などを数値化して行きます。

Q: 攻撃性とは、どういう事ですか?

“これは暴言を吐いたりとか、そういった投稿が多いと、このスコアが上がって
行くという事になります”

Q: では、自己顕示欲とは、どういう事ですか?

“自分の写真を多く投稿したり、毎日、何投稿もする。こういう人は、入社して
から、会社の情報とかをネットに書き込んだりする傾向が強くなる”

AIが解析する際に用いる独自のネガティブワードリストを見せてもらいました。
犯罪やコンプライアンス違反に関わる言葉だけでなく、は?や、何言ってんの
など、何気なく発する言葉にも対人関係のトラブルにつながるリスクが潜んで
いると言います。

“700キーワードぐらいあるですが、名前+キーワードをAIで自動的に検索して
いって、情報を読み込んで、そのあとにAIで本当に本人のものなのかを判断
して行く。この数を、人力でやろうとしたら、到底、出来ない”   更に…

Q: TWと出ましたが、これは何ですか?

“これは、ツイッターのアカウントが見つかったという事です”

この会社では匿名のアカウント、いわゆる裏アカの投稿も、フォロワーなどを
分析する事で、特定して行くと言います。

“友達とかが発言した内容・情報をもとに、裏アカウントを特定したりします”

Q: 友達の事も見るのですか?

“はい、そうです。これは、あの…あまり、これは言えないです…裏アカウント
で発言する場合、本当に自分の本性が出やすい”

実際、裏アカウントから情報漏えいや暴言が見つかる事もあったと言います。
現在、このサービスを利用している企業は、大手も含め100社以上。 年間、
およそ1万人ほどの調査を行っています。

“90%ぐらいはネット上の情報で、その人の人物像が分かると思う。ネットの
情報で信用をはかって行くような、そういう時代になって来ている”

AIが、能力から人格までも、あぶり出そうとする時代。 私たちは、どう向き
合えばいいのでしょうか?

Q: 法律では不正な手段による情報の取得や病歴、思想、出自といった、
要配慮個人情報の取得は禁止されている。 一方、ネット上で公開されている
情報などをもとに、その人の能力や人格を分析する事は、果たしてどうなのか
と、今、なっているわけですね?

現状の個人情報保護法では、公開情報てあっても、規制の対象とはなって
います。 ただしAIの分析などをする時には、利用目的、プライバシーポリシー
などで、企業がしっかりと、どういう目的で使うのかという事を記載しておけば
AIによる分析、能力や人格などを分析する事は現状では認められています。

ただし多くの利用者は、プライバシーポリシーを読んでいない。 そのような
事から、本当に、どこまでAI分析が行われていのるかという事が、1つ、現在、
議論になっているのではないかと思います。

きちんと利用目的を示して活用されているかどうかが、今、少し曖昧な状況に
なっている。 グレーな状況になっているという事なのですね。

今回、取材した2つの企業も、独自に個人情報保護の取り組みを進めている
という事でした。 例えば、どのように情報を集め、分析しているか?

採用される側にオープンにしたり、情報の取り扱いについて問題がないか?
弁護士に確認したりしています。

2つの企業によりますと、ルールに曖昧な部分があるとして、それぞれが
自主的な対応を迫られているという事でした。

AIの利用の在り方に重い問いを突きつけたのが、就職情報サイト、リクナビを
めぐる問題です。 学生がリクナビに登録して、企業情報を見ていたところ、
運営するリクルートキャリアという会社が閲覧履歴などからAIで内定辞退率を
はじき出し、それを企業に販売していました。

学生にとっては、味方だと考えていたリクナビによって、将来が左右されかね
ない事態が起きていたのです。



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