HR Technologyカンファレンス2017

HR Tech(HRテック) ~人と組織の新しい可能性を創る~

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HR Tech 基礎講座 | 2016.09.30

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HRtech基礎講座 第2回 「HR Techがもたらす変化」

HR Techの例

HR Techの分類

前回(第1回)でトレンドについて解説したHR Techであるが、採用、育成、タレントマネジメント、労務管理、福利厚生など、適応できる範囲は広い。たとえば「採用」に限定しても、少なくとも以下のように分類される。

ご覧の通り、その多くはAIやディープラーニングの活用、自然言語解析技術の向上、通信インフラの発達、ソーシャルグラフ活用などにより、選考時のミスマッチ低減や、より最適な人材の獲得を目指している。

母集団形成
アグリゲーション型求人サイト 複数の求人媒体をクローリングして情報を収集。
求人票分析求人票分析 求人票に記述されているテキストを分析し、効果を予測できる。
採用特化型CMS 自社の採用サイトや求人ポジション画面を制作できる。
ソーシャルリクルーティング SNSやソーシャルグラフを活用し、人材を発見・評価・スカウトできる。
リファラルリクルーティング 社員紹介による採用を、活性化・管理・省力化できる。
スカウトツール 登録者DBを検索し、企業内採用担当が自らメッセージを送信できる。
職種特化型求人サービス エンジニアやデザイナーなど、職種ごとに最適化された求人サービス。
転職口コミサービス 企業ごとに、元従業員などの口コミなどを掲載・閲覧できる。
社員以外の採用 契約社員とフリーランスのマーケットプレイス。
選考
実務スキル評価 実務スキル評価 問題を解いてもらい、エンジニア候補者のスキルレベルを測定できる。
動画面接(リアルタイム) リアルタイム動画による面接。録画したものをベースに分析可能。
動画面接(投稿) あらかじめ設定した設問に対し、動画により24時間回答受付が可能。
候補者管理
採用管理システム 採用管理システム 候補者、職務、入社後評価データなどから、より最適な候補者をシステムが選出。

また、採用以外の人事業務はどのように変わっていくのか。まだ試行錯誤段階のサービスやプロダクトも多いが、以下のような発展が考えられる。

人事業務従来の姿今後の可能性 (あくまでも一例)
採用 コース別採用を実施し、候補者を大まかに分類。「面接官の主観」や「候補者の回答内容」への依存度が高い選考。 取得データに応じ、候補者一人一人に合わせた採用広報、選考項目、担当面接官を実現できる。ビッグデータ・ディープラーニングによる選考精度の向上、多面的な評価の実現。
育成・研修 入社年次や階級により、一律的に研修に参加。 個人ごとの業務習熟度や育成課題、今後のキャリア志向に応じた、最適な研修メニューを選出。
配属 属人的な「勘と経験」により、主観的に判断。 本人だけでなく、該当部署社員たちの「適性・評価・属性」データや業務特性を定量化して、本人と部署との相性を解析。主観と併せて判断する。
評価 考課者の主観に偏った評価。数少ないデータ項目による分析。(分析の精度が粗いことがある) 取得できるデータ項目の増加や、より多面的なハイパフォーマー分析により、人事評価項目や採用ターゲットの見直しにつながる。
労務管理 書類作成や役所への届け出など、付加価値が低いオペレーション作業に工数がかかっている。 入退社手続きや、社会保険・雇用保険の手続きを自働化。書類を自動作成できるほか、役所への申請をWEB上で完結できる。
健康管理 健康管理は自己責任。健康診断結果と、本人との面談結果により判断。 簡易サーベイや、ウェアラブルデバイスなどから取得したデータにより、個人ごとのコンディションをリアルタイムに可視化できる。
働き方 遠隔地マネジメントの負荷を懸念し、在宅勤務・リモートワーク導入が進みづらい状態。 コミュニケーションインフラの充実や、セキュリティ技術向上により、リモート状態におけるマネジメントやコミュニケーションのしやすさが向上。
リテンション 予期せぬ退職申請が発生し、慰留や後任の補充に追われる。(リカバリーが難しい状態から対応開始) 人事データ・業績データ・満足度調査データなどを元に、従業員ごとの退職リスクを分析することで、ハイパフォーマー流出を未然に防ぐ。
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