世界では既に一般化しつつある、データ活用による「攻め」の人材戦略

——日本企業では人材を経営資源とした戦略実例がまだまだ少ないと考えています。一方、グローバル企業では以前からかなり精力的に人材戦略に取り組み、デジタル化によって様々な変革を起こしていると聞きます。

　そうですね。もともとの発想は「人材管理」がスタートだったと思います。日本と異なり、欧米企業の雇用はかなり流動的ですし、昇給体系も複雑ですから、それらをきめ細やかに管理するツールが必要でした。さらにグローバル化が進み、多国籍企業ともなれば、多通貨・他言語といった複雑なビジネス要件に対応する必要があり、人材管理システムも進化してきたという背景があります。

　しかし、近年になって、そうした人材管理システムに取り込まれ、蓄積されてきたデータを上手く利用することで、より戦略的な人材活用が実現できるのではないかと、様々な取り組みが急速に進みつつあります。

　たとえば「評価システム」と「給与システム」のデータを連携させて、その関係を分析して見ることで、より評価と密接に連動した給与システムを実現することができます。「この人は評価が高いけど、その割に給与をもらっていないから次回は少し昇給させようか」といったフレキシブルな対応が一目で判断できるわけですね。また、経歴や職種、評価、在籍年数、上司の数などから独自のアルゴリズムで計算し、離職しそうな人を見つけ出すという仕組み「Workday タレントインサイト」も注目されています。優秀な人材を育成・確保するために、不満材料を察知して取り除き、長期の就業を促すというものです。

——世界と日本とでは、かなり雇用形態も人事システムも違っていると思いますが、それでもそうした分析は有効なのでしょうか。

　もちろんシステムによって異なると思いますが、ワークデイの「Workday」には多数の顧客企業から収集された膨大なデータが既に蓄積されており、世界標準のトレンドと、地域別のトレンドの双方と付き合わせて、データを分析・比較することが可能です。つまり、インプットとアウトプット、加えてそれに伴う是正を行うことで、機械学習的に傾向を判断し、日本企業独自の見方や考え方を活かせるというわけです。

　たとえば、「離職しそうな人」を見つけるアルゴリズムも、もしかしたら世界と日本とでは異なるかもしれません。離職しそうな人の理由や、理由から推測した解決策も、例えば上司が変わればいいのか、部門を変えるべきなのか、異なる可能性もあります。それらを加味して、「キャリアから見た、次に委ねるべき職務」を自動的にリコメンドしてくれるわけです。また、部門長が情報を共有できれば、逆に人材をスカウトすることも可能でしょう。いわば「求人＆求職システム」を社内に持つようなものです。

　この活用については、当然ながら会社の人事に対する考え方などで違ってくると思いますが、海外の企業の場合は、「いかに優秀な人材を逃さず保持するか＝リテンション」に注力するケースが多いようです。ただし、終身雇用がまだ多い日本企業でも少子高齢化が進み、人口流出は時間の問題です。 “釣った魚に餌をやらない”わけにもいかず、確保した人材を効果的に適材適所で配置する「エンゲージメント」を強化する必要が生じています。そこにコストや手間をかけずにいかに効果的な施策をとっていくか、企業には大きな課題といえるでしょう。

金 翰新氏（ワークデイ株式会社 代表取締役社長 ゼネラルマネージャ）