人材の即応力はスキルの可視化から始まる

あなたの組織は適応力のある人材の構築に向かっているかと尋ねたら、ほとんどのHRリーダーは「はい」と答えるでしょう。しかし、現時点で、自社の人材が実際に何をできるのかを把握しているかと尋ねると、話は一気に複雑になります。それは、人材の即応力は複雑なものだからです。

しかしながら、「自社の人材が今、実際に何をできるのかを本当に把握しているのか」という問いは、十分に注目されることがほとんどありません。

人材の可視性は適応力のある人材を支える最初のケイパビリティですが、ほとんどの組織にとっては、現在築こうとしている基盤の中でも最も不安定な部分でもあります。

ほとんどのHRリーダーが身に覚えのある瞬間があります。それは、戦略的な取り組みが行き詰まり、会議の場で誰かが「この取り組みを遂行できる人材が社内にいるのか」と問いかける場面です。確かにいるはずだとは思っても、それを証明しようとすると、それを裏付けるデータが揃っていません。見つかるのは、役職名、研修の修了記録、そしておそらくは、人材の半数がまだ終えていない昨年のスキルアセスメントのデータくらいです。そこで組織は、社外採用という既定路線に戻ることになります。数か月が経過して機会は失われ、社内のどこかでは、その仕事を担えたはずの3人が、自分たちは見えていない存在なのだと感じ、別の職場を探し始めることになります。

それは、一見すると人材戦略の失敗に見えますが、実はデータ管理の失敗です。そして、組織がそのように対応しない限り、あらゆるスキル開発の取り組みも、人材マーケットプレイスも、社内の人財流動性プログラムも、期待された成果を上げることができないでしょう。なぜなら、その基盤は、求められる意思決定を支えるために構築されたものではないからです。

何度も繰り返される信頼の問題

スキルベースの人材戦略の失敗には、特定のパターンがあります。そのような人材戦略が完全に崩壊することは、ほとんどありません。むしろ、気づかないうちに信頼が失われていきます。しかもその経過は毎回ほとんど同じパターンとなります。

ある事業部門のリーダーが、クラウドアーキテクチャの経験を持つ人材は誰かと尋ねると、システムから長いリストが返ってきます。その中には、2年前に研修を修了した人もいれば、6か月にわたって本番環境のシステムを運用してきた人もいます。リーダーはその違いを見分けられないため、判断をためらってしまいます。しかしそのためらいは、意見に対する抵抗ではありません。そのデータでは求められている意思決定を支えられないからです。

ある学習チームが戦略的なスキルアッププログラムを開始します。6か月後、スキルギャップは埋まっているようには見えません。システムが記録しているのは能力の変化ではなく、修了状況であり、シグナルは前向きに見えても、成果は伴っていません。

人材マーケットプレイスは、新しい役割に対する社内候補者を提示しますが、マネージャーは、そのマッチングが妥当な理由を確認できないため、その推薦を受け入れることがありません。採用のスピード感は失われます。プラットフォームは技術的には稼働しているものの、業務上は意味を持たない存在になっていきます。

表だって破綻しているようには見えません。ツールは機能しており、ダッシュボードも更新されています。しかし、その根底にあるデータモデルでは、それを使用して下される意思決定を支えられないため、従業員は別の方法で補おうとします。記憶に頼り、個人的なネットワークを信頼し、非公式な会話で検証しようとします。それは、スキルベースのアプローチに抵抗しているからではなく、データが、自分たちの判断に置き換えられるほど信頼できるものになっていないからです。

これは、人材可視化の中核にある信頼性の問題です。この問題は、組織がスキルデータの本質を理解し、収集しやすいデータではなくその実態に即して基盤を構築するようになるまで、解消されない傾向にあります。

スキルデータが他の企業データよりも取得しにくい理由

ここでの根本的な原因はカテゴリーエラーです。それを認識すれば、解決策に向けたアプローチが大きく変わります。

ほとんどの企業データは、事実を記述するものです。つまり、支払いが処理された。商品が出荷された。契約が締結された、など、発生の有無で判断できる決定論的なイベントです。これらの記録は、一度記録すれば、以後も継続して信頼できものです。しかし、スキルの場合はまったく状況が異なります。スキルは確率的な評価であり、単純に記録できる事実ではなく、断片的な証拠から導き出される推論です。

ある人がクラウドアーキテクチャのスキルを持っていると言うとき、それは、実際に何を意味するのかを考えてみましょう。プラットフォームは何か、どの程度の習熟度なのか、そのスキルはどれだけ最新の状態なのか、それを裏付ける証拠はどのようなものか、といった点が検討事項として挙げられます。その人物は、14か月前に認定資格を取得したものの直近5か月は別の領域に取り組んでおり、最近は設定上の問題について同僚に助けを求めていたことが分かったとします。これらのシグナルから導くことのできる妥当な推論は、標準的なクラウド導入については中程度の信頼度があるものの、その信頼度は時間とともに低下しており、高度なアーキテクチャ業務については信頼度が低い、というものになります。しかし多くのシステムで、単一の項目として、「クラウドアーキテクチャ: スキルあり」と記録されるだけです。

人材の即応力にとって、この点はとても重要です。適応力のある人材のためには、あるスキルが組織内に存在するかどうかだけでなく、そのスキルが現在も有効なのか、どの程度のレベルにあるのか、そして組織内のどこに存在しているのかを把握することが不可欠です。このような点が不明瞭なスキル関連の記録は、本物のインサイトを提供することはできず、スキルを可視化できているという誤った認識を与えることになります。そして、それに基づいて行われる意思決定は、問題を解決するどころか、むしろ悪化させる傾向があります。

ワークデータの貧困: なぜ実際に発揮されたケイパビリティの多くがデータとして活用されないのか

システムが確率的なデータを適切に処理できるように設計されていたとしても、その根底にはさらに大きな構造上の課題が潜んでいます。ほとんどの組織は、そもそも、従業員が実際に何をしているかを把握していません。

自分の組織の中で、最も重要な戦略的な取り組みを、18か月間にわたって推進してきたプロダクトマネージャーを思い浮かべてみてください。その人物の実際のケイパビリティを示す証拠は、どこにあるでしょうか？その戦略策定の成果はあるツールに、ロードマップは別のツールに、ユーザー調査はさらに別のツールに保存されており、ステークホルダーとの調整はメールとチャットに分散しています。どのシステムも、保存されている情報が断片的であり、全体像を把握できていません。また「次の重要なプロダクト領域を率いるべき人は誰か」と問われても、それらの断片を統合して判断する仕組みもありません。

これを財務部門や営業部門と比較してみると、財務部門では、すべての取引がERPに即座に記録され、営業部門では、すべてのやり取りがCRMに記録されています。どちらの領域でも、ケイパビリティのシグナルが存在し、それが体系的に取得されています。一方、人材の領域では、業務が行われ、価値が生み出され、ケイパビリティも発揮されているにもかかわらず、そのほとんどは構造化されることはなく、活用可能なデータにもなっていません。システムは、人材に関する意思決定に必要となるケイパビリティシグナルの生成ではなく、業務管理を目的として設計されています。

これがワークデータの貧困です。これは、組織がこれまで取り組んできたあらゆる人材可視化の取り組みの根底にある構造的な現実です。そのため、適応力のある人材へ移行するには、既存データを基にしたレポート作成を改善するだけでは不十分であり、何をどのように収集するのかというアプローチそのものを見直す必要があります。

本当の意味で人材の可視性を実現している組織は、この課題に正面から取り組んでいます。そのような組織は、自己申告や正式なアセスメントのサイクルを待つのではなく、実際の業務活動や学習行動からスキルを推定しています。また、スキルの全体像は継続的に更新されるべきものとして扱っています。年に一度しか更新しないのであれば、その間に行われるあらゆる意思決定は、人材に関する古い情報に基づくものになってしまうためです。

不十分なスキルデータが、適応力のある人材組織の足かせとなる理由

戦略的な取り組みや変革プログラムが行き詰まると、テクノロジーや変革マネージメントに原因を求めたくなります。しかし、多くの場合、真の原因はケイパビリティの不確実性にあります。組織は、それらのプラットフォームやツールを使いこなし、それらを基にして何かを構築したり、それらをリードしたりしていくために必要な人材が社内に存在するのかどうかを把握しないまま投資を行っています。より精度の高いケイパビリティデータがあれば、この状況はすぐに変わります。コミットメントが確定される前に、社内の人材を可視化でき、本当に不足しているスキルと、短期間で育成可能な隣接スキルとを見分けられるようになるからです。この違いこそが、変革を成功に導くか、試験的導入の費用が嵩んだだけで終わらせるかを左右することが少なくありません。

プロジェクトへの人材配置にも同じことが言えます。ケイパビリティデータが正確かつ最新であれば、重要な役職はより迅速に充足され、適材適所の人材配置が実現します。また、社外採用も反射的な対応ではなく、十分に検討したうえでの選択となります。一方、データの信頼性が低い場合、知らぬ間にそのコストが積み重なっていきます。本来ならは社内の人材が担当できたはずの役割を社外採用で埋めることになり、組織内に以前から存在していた人材で対応できたはずの要件を、契約社員などで補うことになります。そして、自分の能力が認識されていないと感じた有能な人材は別の機会を模索するようになり、組織は、自らが保有していることすら認識していなかったケイパビリティを失うという事態に陥ります。

人材開発への投資は、このギャップが特にもどかしい問題として表れます。ほとんどの組織は、これまでにないほどの額を能力開発に投じています。しかし、基準となる正確なケイパビリティデータがなければ、プログラムは実際に確認されたギャップではなく、推測されたギャップに基づいて設計されることになります。検討すべき問題は、学習が実際に機能しているかどうかを、そもそも測定できているのか、という点です。その基準がなければ、その問いに信頼できる答えを出すことは難しく、何が得られるかを明確に把握できないまま、投資だけが続いていくことになります。

社内の人材流動性は、この問題の影響が最も分かりやすく表れる領域だと言えるでしょう。ある職務を担えるはずの従業員が、候補として認識されません。マネージャーは誰を検討すべきかを把握していません。マッチする人材が人材マーケットプレイスから推薦されても、その推薦理由がはっきりしないため、推薦は却下されてしまいます。検証済みのスキルデータがあってこそ、そのマッチングが可視化され、説明可能なものとなります。そうなれば、社内に存在していた機会に気づかず、社外の機会を求めて離職していた人材を引き留めることができ、そうやって回避できたはずの離職による社外採用も削減することができます。

このようなギャップを総合すると、浮かび上がるのは、適応力のある組織を目指しているにもかかわらず、そのために必要な可視性を欠いている組織の姿です。

HRリーダーは、スキルデータを企業全体の基盤としてどのように捉え直すことができるか

スキルをめぐる議論は、あまりにも長い間にわたって人事部門の取り組みとして位置づけられてきましたが、その捉え方には目に見えないコストが伴います。人事部門の取り組みが期待通りの結果を出せなかった場合、その失敗は人事の責任となります。予算が削減され、プログラムの優先順位が下げられ、その根本にあるデータの問題は一切解消されることなくそのまま残ります。

人材のケイパビリティデータは、まったく別のカテゴリーに属するものです。それは人事部門に属する企業インフラであり、ERPやCRM、サプライチェーンシステムと同じレベルで位置づけられるべきものです。財務部門の基盤にはERPがあり、営業はCRMを基盤に運営されています。また、サプライチェーンは、統合された業務ダッシュボードに基づいて運用されています。人材に関しても、検証済みかつ動的なケイパビリティデータを基盤として運用されるべきであり、他のシステムと同じ投資規律、アーキテクチャの厳密さ、部門横断的な当事者意識が与えられてしかるべきだと言えます。

ケイパビリティデータを企業インフラとして位置づけ、この問題に主体的に取り組むべき存在としてCIOやCFOにも関わってもらうという主張を行えるHRリーダーは、議論のあり方だけでなく、得られる成果も変えることができます。テクノロジーは必ずしも新しいものである必要はありません。変わるのは、その位置づけがようやく、問題の重要性に見合ったものになるという点です。

ここでは、より広い意味での適応力のある人材の全体像も関係してきます。人材の可視性は、インテリジェンスを行動に変換するインフラに情報を供給します。そのインフラに最大限の価値を発揮させるには、マネージャーがシステムから得た情報を実際に活用するための活用の文化の確立が必要です。データを正しく管理することが、システム全体の出発点です。適応力のある人材のフレームワークは、基盤が正しく構築されたときに、可視性、インフラ、文化が互いにどのように補強し合うのかを示します。

ユースケースごとに人材インテリジェンスを構築する

グローバル規模でトップダウン型に進めるスキル変革は失敗しがちであり、その理由もある程度予測できます。このようなアプローチでは、何かを動かす前に、組織があらゆる点について合意することが求められるからです。スキル分類をめぐる議論が何か月も続き、変革マネージメントへの抵抗が強まっていきます。ひとつの意思決定も改善されないまま、その取り組みは行き詰まってしまいます。

より小規模に始めることが、効果的です。

成功は、ユースケースごとに構築される、対象を絞ったアプリケーションから生まれます。それぞれが価値を実証し、データに対する信頼を築き、後続のための基盤が作られていきます。最初に取り組むべきユースケースは、戦略的重要性と目に見える痛点が交わるところに存在します。たとえば、スケジュールの遅れが続いている変革プログラム、人材ギャップによって停滞している成長イニシアチブ、再配置の候補になり得る社内のケイパビリティが可視化されていないために増え続ける外部委託費などが、これに該当します。事業上の重要性が高く、現在発生しているコストを測定しやすいほど、その後の投資をめぐる議論に向けた説得力も強くなります。

いったんそのユースケースが特定されれば、その後は同じパターンが繰り返されることが多くなります。まず、質の高いケイパビリティデータがあれば意思決定そのものが大きく変わるような、具体的なビジネス課題に取り組むべきです。グローバルなスキル分類法ではなく、明確なコストや戦略的影響を伴う課題を選びましょう。構築すべきなのは、その課題を解決するために必要最小限のデータインフラであり、あらゆる事項についての調整がなければひとつの成果も出すことのできない包括的なアーキテクチャではありません。人事指標ではなく、社内で充足できた職務、プロジェクト要員配置にかかる時間の短縮、推測ではなく実際に確認されたギャップを対象としたトレーニング費用などのビジネス上の成果を評価します。

その知見があることで、次のユースケースはより迅速かつ確実に進められるようになります。そしておそらく最も重要なのは、成功を重ねるたびに、組織内でより効果的な意思決定を経験し、それをさらに求める人材が増えていくという点にあります。そこのような勢いは、どのようなガバナンス上の指示よりも大きな価値となります。

結論

スキルデータの問題は、HRテクノロジーの問題として捉えられがちである。より優れた分類法、より高度な評価フレームワーク、新しいプラットフォーム。それらは、一定の改善には役に立つかもしれません。しかし、それらは表面的な課題に対処しているだけであり、構造そのものは変わりません。実際に状況を変えるためには、人材のケイパビリティを現状の姿で捉え、ビジネスを支える他のシステムと同じ厳密さ、部門横断的な当事者意識、投資規律をもって扱うべき運営上のデータとして認識する必要があります。

交わす価値のある議論とは、組織全体に影響する課題について、CIOやCFOにも当事者意識を持ってもらうように働きかけることであり、その議論は人事プログラムとしてではなく、インフラ投資の言葉で位置づけられるべきものです。その点に効果的に対処できるHRリーダーは、単にデータの問題を解決するだけでなく、組織が自らの可能性をどのように捉えるか、その認識そのものを変えていきます。

その全体像を把握するには、eブック「適応力のある人材の構築: 絶え間ない変革が求められる時代における人材の即応力」をご覧ください。

よくある質問

人材の即応力にとってスキルデータの品質が重要なのはなぜですか？

適応力のある人材には、どのようなケイパビリティがどこに存在しているのかをリアルタイムで把握することが非常に重要です。スキルデータが不完全で、古く、信頼できないものであれば、それに基づくあらゆる人材の意思決定は見かけ以上に脆弱なものになってしまいます。能力開発への投資は適切ではない場所に向けられ、マッチングが可視化されていないために、社内の人材流動性が機能せず、必要とされるケイパビリティが社内のどこかにすでに存在しているにもかかわらず、組織は社外採用に頼ることになります。

ワークデータの貧困とはどういうものですか？

ワークデータ貧困とは、実際の仕事の中でケイパビリティが実証されているにもかかわらず、それが利用可能なデータとしてはほとんど記録されていないという構造的なギャップのことを指します。企業システムは、ケイパビリティのシグナルを生成するよりも、業務を管理することを目的として設計されています。そのため、実際に発揮されたスキルのほとんどが、人材に関する意思決定を支えられる形にはなりません。

スキルベースの人材戦略が、時間とともに信頼を失っていくのはなぜですか？

基盤となるデータモデルが、求められる意思決定に対応できないためです。リーダーは、検証できないシステムからの推薦に基づいて行動することをためらいます。マネージャーは、自分が説明できない人材マーケットプレイスのマッチングを却下します。やがて従業員は、足りない部分を、非公式な知識や個人的なネットワークで補うようになり、システムは技術的には機能し続けていても、業務の中心から外れ、使われなくなっていきます。

HRリーダーは、CIOとCFOとのスキルデータについての対話の枠組みをどのように設定すればよいですか？

人事部門の取り組みとしてではなく、企業インフラについての議論として位置づけるべきです。人材のケイパビリティデータは、組織全体の基盤となるERPやCRMといった運営インフラと同じカテゴリーに属するものです。このように位置づけることにより、投資をめぐる対話、適用される厳密さ、およびその後の部門横断的な当事者意識が変化することになります。

人材インテリジェンスの構築に際し、組織はどこから始めるべきですか？

質の高いケイパビリティデータがあれば意思決定そのものが大きく変わり、人事指標ではなくビジネス上の成果によって測定できるような、具体的なビジネス課題から始めるべきです。それぞれのユースケースが成功するたびに、その後のユースケースをより迅速かつ確実なものとしていくための信頼とアーキテクチャが構築されます。