ビッグデータの分析・活用技術を生かせる分野として
今いちばん面白いのは「人事」

データ活用を中心にコンサルティングに取り組んだ野村総研時代

早稲田大学大学院理工学研究科を修了されていますが、在学中はどのような研究をされていたのでしょうか。

コンピューターの並列処理のアルゴリズムを考える研究室に在籍していました。並列処理の効果が高い分野としてはニューラルネットワークがあります。コンピューターに人間の脳の働きを模した動きをさせるもので、近年AIでよく知られるようになったディープラーニングの初期のものです。私が取り組んでいたのは、それを画像認識などに応用しよう、という研究。非常に魅力的なテーマでしたね。1990年代の初頭ですから、AI研究としては比較的早い時期から取り組んでいたことになるかもしれません。

大学院修了後、野村総合研究所に入社された理由をお聞かせください。

大学院では基礎研究を行っていたので、研究室の仲間は、メーカーの研究所などを志望する人が大半でした。しかし、私は研究だけをするのではなく、自分の技術を金融や流通といった実際の社会に生かせる仕事をしたいと思っていました。それができそうな会社を探すなかで出合ったのが野村総研でした。

入社後は、主にマーケティング関連の案件を手がける企画やコンサルティングを行う部門に配属。当時、エキスパートシステムといわれていたAIを活用したソリューションの提案を行っていました。最初に開発したのは、保険会社の営業パーソンが端末に顧客の情報を入力すると、予想されるリスクとそれをカバーする最適な保険商品を自動的に表示し、提案できる仕組みです。

その後も、株価予測システム、証券会社の顧客育成パターン分析、カタログ通販向け顧客分析システム、コンビニエンスストアがどこに出店したらどれくらい売上が上がるかを予測するシステムなど、主にAIによるデータ分析・活用を軸とした仕組みを開発していきました。

野村総研には約14年間在籍されています。後の独立・起業につながる技術力もコンサルタントの業務を通して身につけていかれたのでしょうか。

コンサルタントはどんな技術を使ってでも顧客の課題を解決するのが仕事です。さまざまな技術論文を読んでは、それをもとに自分でプログラムを組んで顧客に提案していくことの連続でした。そうした業務に携わるなかで可能性を感じたのが「テキストマイニング」という、文章の形になったビッグデータを解析する技術でした。

きっかけは、ある通販会社から、特定の地域で急に売上が低下した原因を分析してほしいという依頼があったこと。コールセンターへの問い合わせの内容を調べれば何かがわかりそうだ、という見当はついたのですが、そのデータをもらってきたら、全部「文章」の形で記録されていたのです。数千もの問い合わせ記録をひとつずつ読んでいてはらちがあきません。

「なんとかならないか」と思ってたどり着いたのが自然言語処理でした。文章を単語に分割する技術で、それぞれの単語の出現頻度を分析することが可能になります。それを頼りに自分でプログラムを書いてデータを解析してみると、たしかに原因らしきものが浮かび上がってきたのです。この経験からテキストマイニングの技術は他の企業でも広く使えそうだと感じました。後の起業のアイデアにもつながっていきます。

その経験があってすぐに独立・起業を考えられたのですか。

すぐにというわけではなく、その後社内で事業化を提案し、実際に自分が責任者になって製品化しました。この段階ではプロのコンサルタントのためのテキストマイニングシステムという位置づけで価格が高く、一般企業が手軽に使える製品ではありませんでした。

それから、テキストマイニング技術を使ってさまざまな提案をしていくうちに考えが変わりました。コンサルタントを経由するよりも、むしろ一般企業の担当者が自分で使えるシステムを提供したほうがいいのではないか。「市場の声」「顧客の声」をダイレクトに感じて、マーケティングに生かしてもらうには、そのほうがいいと思ったんです。

また、データ分析は大手企業だけでなく中堅・中小でも必要なものです。ちょうど初期のクラウドサービスが普及しはじめていた時期でした。クラウドを利用すれば、相当に高度な技術でも手軽に使えるサービスとして提供できるのではないかと思い、独立・起業することにしたわけです。

もともと独立志向はお持ちだったのですか。

小学生のころ、兄のあだ名が「社長」で「社長ってカッコいいな」くらいの漠然としたものでしたが、いつかは面白いビジネスを見つけて社長になりたいとは思ってましたね。そのため、やりたいことが見えたら決断は比較的あっさりできました。会社の先輩には心配してくれる人もたくさんいましたが、自分は「なんとかなる」と楽観視していました。

自社の人事課題解決のために開発した「タレントパレット」

ゼロからのスタートだったと思いますが、事業が軌道に乗るまではどのような経緯を経たのでしょうか。

まず取り組んだのは、テキストマイニングの技術を初期コストのかからないクラウドで広く使ってもらうこと。とはいえ、最初の1年間ほどは資金も十分とはいえない状態だったので、受託開発や知り合いの企業のコンサルティングなどを引き受けながら、同時並行で自社サービスを開発していく日々でした。

試行錯誤もありました。クラウド版のテキストマイニングシステム「見える化エンジン」を完成させ、展示会などに出してみたのですが、最初はなかなか売れませんでした。パッケージと比較したら圧倒的な低価格なので、それだけで十分ニーズはあると踏んでいたのですが、本質はそこではなかったのです。価格よりも「顧客の本音がわかる」ことが企業にとってどれだけメリットのあることなのかを、きちんと提案していくことが大切なのだとあらためて気づかされました。

また、セキュリティー面が大きなハードルになることもわかりました。クラウドサービスなので、よくわからないベンチャー企業に自社の顧客データを渡すことを懸念する企業がたくさんあったのです。ただ、よくヒアリングするとその不安はかなり漠然としたもの。いろいろな企業から不安な点を聞き出し、チェックリストにして、すべてクリアできていることを示していきました。そうすることで徐々に安心して利用してもらえるようになったんです。

利用企業が増えると利益も順調に伸び、CRM/MAの「カスタマーリングス」などの新製品を開発する余裕も出てきました。創業4年目くらいには軌道に乗ったといえる状態になったと思います。

2016年リリースの人事向けサービス「タレントパレット」が高い評価を得て、利用企業も順調に拡大中とお聞きしました。HR領域のサービスに進出されたきっかけは何だったのでしょうか。

8年目の2015年頃になると、当社の社員数は100人前後にまで拡大していました。みんなで楽しく働ける、良い雰囲気の会社だと自負していたのですが、その時期から急に退職する人が増えていきました。それも普段から十分コミュニケーションをとって、目も輝いていたような人がいきなり辞めたいと言ってくるのです。

そういう場合、もう心が決まっているので引き止めることは難しいのですが、退職理由をきくと、経営陣の我々が解決できる問題であることが多かった。相談してもらえなかったことを悔しく思うことがたびたびありました。

そんな自社の人事課題の解決方法を調べているうちに、社員の状態を把握・理解するシステムは意外にないことに気づきました。多少近かったのはES（従業員満足度）調査ツールくらい。それなら、社員が日々どういう業務を行っていて、どんな状態なのかをデータで把握できるシステムをつくってはどうかと考えました。

もともとデータ分析やテキストマイニングに関してはプロがそろっているわけですから、技術的にはまったく問題ありませんでした。そんな経緯で開発したのが「タレントパレット」です。

現在の「タレントパレット」の画面

つまり、自社の具体的なニーズをもとに開発されたサービスというわけですか。

その通りです。現在はタレントマネジメントシステムという位置づけですが、そもそもは経営層やマネジャー層がデータで社員の状態を理解するためのシステムです。たとえば、モチベーションが低下している兆候が見えたら、すぐに「何かあった？」などと声をかけることができます。マーケティングで顧客ニーズを「見える化」するのと同じ手法で、ITによって社員を「見える化」したわけです。

データが蓄積されてくると、そのデータは社員の異動や抜てきといった人材活用の意思決定にも応用できます。すぐに他社でも活用してもらえそうだと考え、導入しやすいクラウドサービスの形で2016年にリリースしました。高く評価してくださる企業も多く、2021年6月末時点で623社に導入されています。

「タレントパレット」が多くの企業に受け入れられたのはどんな点だと思われますか。

企業の役員クラス、人事部長クラスの方々に話をうかがうと、「意思決定にあたって判断材料を求めても、人事がそれにうまく応えられない」とおっしゃいます。「タレントパレット」は、単なる業務効率化のためのシステムではなく、「意思決定を支援し、科学的人事戦略を推進するシステム」だと説明すると、とてもよく理解してもらえます。実際、社員数やグループ企業の多い大手では、何か人事施策を実行するにしてもきちんとしたエビデンスが求められます。そういった現代の企業の方向性と「タレントパレット」のコンセプトがうまくマッチしたのだと思います。

同時に、直近では100～200人規模の中堅・中小企業でも導入が増えています。最初は、社員情報を簡単に検索できるデータベースとして使いたいという理由であっても、しだいに評価の高い人・そうでない人の差は何なのか、ハイパフォーマーを育てるには何が必要なのかを分析できる点に興味を持ってもらえます。データを人材活用・人材育成にも使いたいという思いは大手も中小も変わらないのではないでしょうか。

人事周辺の「ちょっとした違和感」に向き合うことが大切

現在の日本企業の「人事」に関する課題をどのようにご覧になっていますか。

まだまだデータ活用が進んでいないこと、また、その基盤となるデータ自体も断片的になっていて整備されていないことでしょうか。きちんと分析するには年単位で時系列の推移を見ていくことが大原則ですが、データを蓄積できておらず最新情報しかないといったことも少なくありません。

日本企業の人事には、長年にわたって勘と経験を研ぎ澄ましてきた歴史があります。そのノウハウ自体はすばらしいのですが、現代の企業経営はさらにその上をいくグローバルな環境で戦わなくてはなりません。その差を埋めるものとしてデータ活用はより不可欠なものになっています。

データ活用への意識自体は高まってきていると思います。「タレントパレット」の「科学的人事」という考え方を説明すると、経営に近い方ほど理解してくれます。ただ、「具体的に何から始めたらいいのか」「日々の業務にまぎれて取り組む余裕がない」といった悩みもよく耳にします。難しいバランスの中で何とか前に進めていこうとしている状況ではないでしょうか。

HRテクノロジーをはじめとする日本のHRソリューション（人事向けサービス）業界の現状や課題についてはどのように捉えていらっしゃいますか。

HRテクノロジーはそれぞれのサービスに特色があり、特定分野できめ細かいサービスを提供する企業が次々と生まれています。非常に盛り上がっていて、これ自体はとても歓迎すべきことだと思っています。

「タレントパレット」もそういったHRソリューションのひとつと見られることが多いのですが、大きな違いもあります。それは、社員の基本的な人事情報、勤怠情報に加え、スキル、評価、適性といった複数の領域にまたがるデータを扱うことです。それらを一元管理し、見たいデータを自在に組み合わせて分析できるのが特色です。当然、機能も多岐にわたります。ひとつの分野に特化していくサービスが多いなかで、これは独自の立ち位置だと思っています。

コロナ禍や働き方改革、労働人口の減少、テクノロジーの進展などによって、職場は大きな変化を迎えています。その中でこれからのHRソリューション業界に求められるものは何だとお考えでしょうか。

さまざまなソリューションが競い合う時代ですが、それでも実際に自分で人事の実務を行っていると、ちょっとした違和感に気づくことがあります。そこに新たなビジネスチャンスがあるのではないでしょうか。

たとえば、当社でも中途採用で、人材紹介を利用することがあります。人材紹介会社は、欲しい人材のスペックにあわせてレジュメを送ってきてくれて、採用まではきちんとフォローもしてくれます。

しかし、入社後に活躍したかどうかはもう責任の範囲外です。私はここにちょっとした違和感を覚えます。もちろん、入社後の情報の扱いに課題があるからなのですが、採用する側は優秀な人を採りたいだけではなく、長く活躍してほしいのです。入社後の活躍度にあわせて紹介手数料が決まっていくようなサービスがあってもいいのかもしれません。

「タレントパレット」を使えば、入社後のスキルの成長なども記録できます。ここから人材紹介の新しいビジネスモデルが生まれるかもしれません。これは一例ですが、まだまだ見過ごされている違和感、課題に向き合って新たなソリューションを提案していく余地は大いに残されていると思います。

「人の創造性」を高めるシステムを提供していきたい

貴社では「タレントパレット」に集まった情報をより幅広いHR領域に生かしていく事業構想をお持ちとうかがいました。今後の展望についてお聞かせください。

チャンスがあれば取り組んでみたい分野には、「採用」「研修」「福利厚生」「ヘルスケア」などがあります。特にヘルスケアは、企業と個人の間でまだあまり情報共有ができていない分野で、そこに大きな可能性があると感じています。

具体的にいえば、職場での健康診断はごくあたりまえのものですが、その結果に企業がどこまで関与していいのかはかなり微妙な問題です。何かの兆候があったとき、企業は社員に再検査を強く求めてもいいのか。場合によっては検査結果を企業が知っていること自体よく思われないことかもしれない。

しかし、社員が健康リスクを抱えていることがわかって手をこまぬいていていいのか。さまざまな問題があります。実際に企業の経営層や人事で課題を感じている人は少なくないでしょう。ならばそれをシステム化して、スムーズに情報共有できるようにする、ということがひとつのアイデアです。もちろん相互にメリットがあることが共有されていることが前提ですが。これも「社員を理解する」という当社のサービスの機能でかなりカバーできるはずです。

研修や福利厚生も、基本はデータによる社員理解がベースになります。個々に必要なスキルをどう身につければいいのか。チームをまとめるための福利厚生イベントは部署ごとに何が効果的か。データを使えばそれがわかりますし、実施した後の継続的な効果測定も可能になります。

貴社のHR関連事業の割合は将来的にもっと増やしていく計画なのでしょうか。

現在「タレントパレット」とその関連ビジネスで全社の売上の約半分といったところです。今後さらに増えていく可能性は大いにあると思います。

HR領域のビジネスを手がけて、あらためて感じているのは、人事が非常におもしろい分野だということです。初期の頃からニューラルネットワークやAIに取り組んできたからこそ、人の勘や経験のすごさがよくわかるからです。人の創造性を超えるのはそう簡単なことではありません。人事はそういった、人のすごさをいちばん生かせる分野だと思います。

しかし、データの基盤を持たずに人事の仕事を行ってしまうと、人と人とがお互いに信頼できなくなったり、間違った判断につながったりするリスクもあります。だからこそデータでサポートしていくことが重要です。当社のサービスはいずれも、人にかわって最終的な答えを出すブラックボックスではありません。あくまでも気づきを与えて意思決定をサポートするためのシステムです。

「タレントパレット」も、もともと当社が持っていたデータ分析技術、見える化技術の応用です。それを生かせる分野は今後も人事だけとは限りません。さらに技術を磨いて多くの企業の成長につなげていきたいと考えています。

最後に、人材サービス、HRソリューションなどの分野で活躍されている皆さんに、働く上で大切なこと、若いうちにやっておくべきことなどについてアドバイスをお願いします。

人を生かすHRはそれ自体が非常に面白い分野です。そこにITを組み合わせることで、さらに企業の競争力や人材の可能性、働く人たちの幸せを拡大していくことができます。そのためにも業務効率化だけでなく、人のクリエイティビティーを発揮させるソリューションがより重要です。まずは、そんなダイナミックな分野に貢献できる仕事だという意識を持って取り組んでほしいと思います。

また、私が新卒の学生さんたちに伝えているのは、おもしろい仕事をしよう、ということ。仕事を面白がるためには自分で枠をつくらず、壁を取り払って飛び込んでいくことが大切です。それができれば視野が格段に広がります。そして、私たち経営者の役割は、メンバーが面白いと思える仕事や打ち込める環境を提供すること。これはどこの企業でも変わらないのではないかと思います。

（取材：2021年9月29日）