「人と組織をアップデート」をテーマに、HR Tech業界の今を伝えるべくスタートした動画セミナー「HR Techチャンネル」。業界の最新ニュースや最前線で活躍するゲストを迎えての対談をお届けしています。

今回のゲストは、株式会社日立製作所のピープルアナリティクス専門部門立ち上げ、ソフトバンク株式会社のHR Tech・ピープルアナリティクス導入を経て、現在は株式会社BtoAで活躍する中村亮一さん。「HRのデジタルトランスフォーメーション」について、基本的な考え方、導入の心がまえ、陥りやすい失敗例までざっくばらんにお話しいただきました（前後編のうち後編）。
参考：BtoA中村亮一氏が考えるHRDXとは【HR Techチャンネルレポート】前編

ゲスト：
中村亮一氏
株式会社BtoA（https://betterengagee.com/）　VP of Business Development
大学卒業後、日立製作所に入社し、人事総務を担当。2017年4月よりピープルアナリティクス専門部門を立上げ、心理学を用いたエンゲージメント研究に従事。2018年10月よりソフトバンクにてHR Tech・ピープルアナリティクスの社内導入など、人事部門のデジタルトランスフォーメーション推進を担当。2020年3月、エンプロイー・エクスペリエンス・プラットフォーム『BetterEngage』を提供する株式会社BtoAに入社。

聞き手：
櫻木 諒太
HR Techナビ編集長／一般社団法人日本デジタルトランスフォーメーション推進協会（JDX）事務局長
2010年より中小企業支援機関で販路開拓支援に従事。2015年から一般社団法人中小企業情報化協議会（現在の「JDX」）でICTを活用した地域活性化や中小・ベンチャー企業の支援を担当。2018年からHR Techナビの立ち上げから運営、2030年のHRを見据えたカンファレンスJapan HR Tech Conferenceの事務局などをつとめる。

データ活用における考え方のポイント

――データの整備についてお聞きします。データ収集には社員の協力が必要不可欠ですが、心がけるべきことはありますか。

職務経歴は社員本人に入力してもらうしかないですが、皆忙しいので、使い勝手が悪い、頻度が多い、入力する目的が明確でないと、まさに「シラけられて」しまいます。入力することにより自分に合った研修やオープンポジションがリコメンドされるとか、そういったメリットがあると協力を得やすいですね。

――既存の部署の在り方自体が、データ収集の弊害になることもあると思うのですが、組織づくりについてのお考えを聞かせていただけますか。

専門の部署をつくったほうがいいと思います。一つの部署内で最適化されても、他部署とデータが違うと結局うまくいきませんからね。必要な権限をそれぞれに与えたうえで、横断的にやっていくことが重要です。

あと、50～100人くらいの規模の会社が「うちはまだ小さいから必要ない」と言うのを聞くきますが、増える課程で煩雑になるので社員が少ないうちからどういうデータを蓄積するのかということを考えて手を打っておく方がいいと思います。

――HRDXはまだまだプレイヤーが少なくて、属人化を無くそうとして属人化しているみたいなスパイラル感がありますが、やはり専門の部署を作って育成する体制を整えるのが大事なのでしょうか。

そうですね、属人化はよくないですし、引継ぎがちゃんとできるようにデータの保存形式をルール化しておくなどしたほうがいいですね。内部でできなければ、専門家に外注という選択肢もありますし、いずれにしてもまずはデータ活用について一度議論してみることが大事です。

――他に、HRDXやデータ活用を進めるにあたり、大切にすべきことがあれば教えてください。

ITリテラシーを身に付けておくことは大事です。それから、管理者よりも若手のほうがデジタルに詳しいケースも多いと思いますが、ぜひ得意な人に任せて管理者の方がサポートしてあげてください。私も日立やソフトバンク時代にHRDXをうまく進められたのは、上司のサポートのおかげによるところが大きかったと感じています。

データ・ドリブンなHR推進に潜むリスクとは

――例えば、人材採用AIで女性差別が行われた企業のニュースなども聞きますが、データ・ドリブンなHRを推進するうえで気を付けるべきリスクはどのようなことですか。

ピープルアナリティクスではハイパフォーマー分析を行うことがよくありますが、そもそも「ハイパフォーマー」の定義が教師データとして相応しいのか、という疑問が出てくることがあります。

こんなことを言っては良くないかもしれないですが……「『活躍予測します！』という業者は信用しないほうがいいよ」と、僕はソフトバンク時代によく言っていました。なぜかというと、バイアス作りになる可能性があるから。

それで僕は基本的に、うまくいっていない人たちのほうを分析して配置換えを考えるなど、ローパーフォーマーを生み出さないためのアクションを大切にしています。

あと、データ分析においては「どこに線を引くか」が重要なポイントになりますが、急に80％とかのところに線を引くと多様性が生まれなくなるので、30％くらいのところがいいのかなと思っています。

また、社員から「自分の分析データを見せてほしい」と言われることがありますが、決してオススメしません。というのは、データを見て自分の点数が低かったりしたら、途端にそのデータを信用しなくなるじゃないですか。だから、名簿化しない、もしくは名簿化しても見せるのはごく限られた人だけにしたほうがいいですね。

HRDXに取り組む上で意識すべきこと

――視聴者の方から質問がきました。「ピープルアナリティクスを導入すると、これまでの人事業務のプロセスが変わるのか、既存のプロセスの精度が上がるのか、どちらですか？」

両方あると思います。例えば僕が日立で採用に携わっていた時は、ピープルアナリティクスによって、採用選考のフローを全て見直しました。また、これまで社内で優秀だと言われてきた人たちが「なぜ優秀なのか」がデータで可視化されることにより、プロセスの精度が上がっていくことはありますね。

――私もイチ従業員として体感していたのですが、ある程度大きな規模の会社になると、どうしても人事と現場に距離感があったりしますよね。人事施策を考えるうえで「現場をシラけさせない」ために、中村さんはどのようなことを意識されていましたか。

現場に寄り添うことは大切です。ただ、人事部門のプロとして知識を身に着け、情報収集をしたうえで、主張すべきことは曲げずに、アナログとデジタルのバランスを考えながらうまく伝えることが重要だと思います。そういうことをちゃんと言える人のほうが現場の人から信頼を得たりしますよね。

――最後にもう一つ、視聴者の方から質問です。「中村さんが、もしも投資家からいくらでもお金を出してもらえるとしたら、一番作りたいHR techサービスは何ですか」。

僕は、社員データは社員自身のものだと思っているんですね。だから社員に価値を返したいという意味では、データがどんどん集まって、社内のオープンポジションのリコメンドがあったり、社外へもチャンスがあったり、これから終身雇用がなくなっていく中、会社の枠を超えてネットワークが構築されるようなことがあってもいいのではないかと考えています。その方が「人の可能性」は広がりますよね。将来的にそうした仕組みが作れたらいいなと思います。

HRDXで人のポテンシャルを生かす未来へ

デジタルトランスフォーメーションの導入には、会社がどのように変わっていこうとしているのかを見据え、関わる人たちが日頃から危機感を持つことが大事です。その上でデジタルを活用し、公正性、再現性、生産性が生まれることで、人事業務が高度化していきます。ぜひ皆さんも、小さなことからでいいのでスタートしてみてください。

最後に、これは「人の価値の移り変わり」を表した図です。これからは「才能」の時代になることを表しているのですが、天才を探せという話ではなく、一人ひとりのポテンシャルに合ったものを提供していけるようになりましょうということ。最新テクノロジーとアナログ経験則をミックスしながら、真剣に考えていくことが大事です。この世界をみんなで盛り上げていければいいなと思っています。

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