カオナビが掲げる「タレントインテリジェンス」：人材データとAIで人事の意思決定をナビゲートする

タレントインテリジェンス。タレントインテリジェンスというのは、そのデータに知性を加えて、そのデータとAIを掛け合わせて、こういう方がもっと組織は変わりますよとか、いくつかの答えを出してくれるってことですね。タレントマネジメントが地図をまず書きましょうとしたら、タレントインテリジェンスはそのナビゲーションをして、どういうふうにゴール地点まで行くのかってことの示唆を与えてくれる。

使えるデータをどう作っていくのか。いかにデータの土台があるかどうかが重要になってくるので、社員1人1人がここにデータを登録したら、自分にとっていいことがあるかどうかみたいなところは、結構意味付けとして重要。

これKTiということですけど、具体的に何ができるのか。例えば後任、カオナビのCEOを探るデータとかが入っていれば、A案、B案、C案、例えば出てくる。これ今トップ5って形で出てくるんですけど、表で比較して、どうすればいいのかというアクションを聞くと、それぞれ出る。準備したいですか。ここで初めて上司に共有すると、上司の方が見れる状態でデータがされる。人と組織の才能とか個性の最大化が、かなり可能性が広がると思いますね。

そう。はい。こんにちは。MCの西川典孝です。今回のクエスチョンズは「人材×AIの人事戦略、タレントインテリジェンスとは」をテーマに、カオナビの提供でお送りします。ではゲストをご紹介しましょう。カオナビ代表取締役社長CEO、佐藤寛之さんです。よろしくお願いします。よろしくお願いします。カオナビ執行役員CPO、プロダクトプランニング本部長、井上英樹さんです。よろしくお願いします。

前回2月でした。ありがとうございました。大変反響もいただいて、よかったです。7月に国際基督教大学で、今日収録日8月24日なんですけれど、成蹊学園の導入も発表されたということで、そういうところに今増えてる状況なんですね。

いろんな大学とか学校とか、あとは官公庁ですね。中央省庁であるとか、市町村であるとか、県庁であるとか、そういったところに導入が進んでいるので、だいぶ僕らのシステムも世の中に一般的なものになってきたなっていうのは感じますよね。

なるほど。本題に入る前に、きちんと佐藤さんに前回お伺いしてなかったなと思って。非公開化してから、やっぱりいろいろ新しいことを今取り組まれてるじゃないですか。改めてですけど、これどうして上場廃止したんですか？

SaaS及びHRテックみたいな流れの中で、もっともっと投資をしていって、中長期的にその企業を繁栄させたいと思った時に、現段階では短期的な利益を追うとか、いろんな株主の声にお応えするというよりも、一点突破で集中して投資を行うっていうフェーズを、6年ほど上場してたんですけれども、もう1回仕切り直させていただいて勝負したいって思いで、TOBはしたんですけれども。

その後たまたまですけれどね、SaaS is deadみたいな。話題になりました。世界が変わったタイミングなので、後付けみたいになってしまいますが、このタイミングで再投資をするってことは、非常にいいタイミングだったかなっていうのは思いますけどね。

なるほど。実際にいろんな事業が動く中で、井上さんのように転職してこられた方もいたと。これ調べると42歳で人生初の転職だったということでいいんですか？そう。はい、合ってます。これどういう思いだったんですか？

前職はEC関連をやってたんですけど、EC関連だと自分が入った20年前とかだと、まだ通販で物を買ったことある人って、10人に1人とか20人に1人だったのが、今もう本当に学生でも普通にネットで物を買うみたいなところで、結構やり切った感があったところと、前職だといろんな部下いたりとか同僚いたりとかしたんですけど、その中でその人たちのキャリア観だとか、評価とか育成みたいなところで、自分的に課題があって。それは解決したいなって思いが結構強かったかなって感じです。

いろいろ新たなメンバーも加わってくる中で、AIが人事戦略の中で効率化が求められていると。その中で今企業にはどういう変化が求められているのか、中でもう1度たっぷり聞きますけれども。

僕らが使ってる、後ほど出てくるAIみたいなものは、どちらかというと効率化というよりも高度化の方なんですね。AIとデータを使えば、人材マネジメントが今まで以上に高度化していくと。かつ、その高度化が2つのファクターがあって、1つは人事コンサルの皆さんとか、すごい有名な教授とか専門家がいなくても、もしかしたら汎用的に一部できるかもしれないという、AIとデータを使った人材マネジメントの高度化×民主化みたいな話ですよね。

もう1つは今の話の流れにつながるんですけど、AIとデータを使うと、1人の専門家が1人1人相手をするっていう行為を大量に生成できるので、いろんなところでAIが動いてくれるので、人事だけではなく、直接その人材マネジメントをAIを使って高度化することができるし、現場で働く従業員の方々も、いろんな意思決定を高度化することができると。ちょっとお話ししますけれども。という形で全体的に、全社でAIとデータを使って人材マネジメントができた会社が生き残るっていう時代が、いよいよそういう世の中になってきたなっていう気がしますよね。

できそう、できそうって思っていても、データは蓄積はされてましたよね。とはいえ、これを使うかどうかのところで止まってたっていう認識でいいんですか？

そう。溜まってたとはいえ、どう使うかわからないデータが溜まっていたっていう状態だと思うんで。このどう使うかはAIがいろいろ答えを出しつつある中で、じゃあデータもこう貯めていけばいい。そしてこの繰り返しは年月がかかることなんで、1日でも早くこの試行錯誤を始めた会社の方が、データも使い方も溜まってくるので、どんどん差が開いちゃうっていう時代になってますよね。

なるほど。まさにこのカオナビが革命を起こそうとしている中、この課題をどう解くのか、今日は3つのキーワードで伺っていきたいと思います。では1つ目のキーワードです。タレントインテリジェンス、どういう概念なのか、ご説明お願いしてもよろしいでしょうか？

タレントマネジメントは何だったかっていうことを少しだけ振り返ると、タレントマネジメントとは、人の才能、個性の情報をオープン化し、全社で使える状態にするってことを指してましたと。つまりそのデータをオープン化しましょうってことが、タレントマネジメントのものだったわけですよね。

それに対してタレントインテリジェンスというのは、そのデータに、インテリジェンスだから知性を加えて、そのデータとAIを掛け合わせて、こういう方がもっと組織は変わりますよとか、こういう方があなたはもっとキャリアが成長しますよっていう、いくつかの答えを出してくれるってことですね。最後意思決定をするのは人間かもしれないですけれども、Aパターン、Bパターン、Cパターンみたいな、何らか示唆を与えてくれるってところまで踏み込んでいきましょうというのがタレントインテリジェンスなので。

さっきのタレントマネジメントが情報のオープン化だとしたら、どっちかというとそれは過去のものを整理して、一元管理して、マップ化するっていう話だと思うんですけれども、タレントインテリジェンスはそのマップをナビゲーションして、未来どういうことをやったらいいかとか、未来どういうことが起こるんじゃないかっていうところまで示してくれるってところまで踏み込んでいこうと。

タレントマネジメントが地図をまず書きましょうってことだとしたら、タレントインテリジェンスはそのナビゲーションをして、どこにたどり着くのか、どういうふうにゴール地点まで行くのかってことの示唆を与えてくれるものが、AIとデータを使うとできますよっていう話ですよね。

どの企業においても、人事部がきっとタレントマネジメントがなくてもこういうことをやろうと思ってたところにタレントマネジメントができて、これはやりやすくなったねと絶対思ったじゃないですか。でもここでも実際に人事戦略とか経営にまで生かせなかったケースが、やっぱり多々あったと。これ何が問題だったっていうふうに感じますか？

僕にも責任の一端はあるので、前回申し上げたんですけれども、タレントマネジメントでデータが可視化されます。こっちの方がいいんじゃないか、あっちの方がいいんじゃないかって議論が発生すると。なんだけど、で、どうしたらいいんだっけとか、専門家からアドバイス欲しいよみたいな。データは集まったし、いろいろ見えるようになったんだけど、どうすることが当社にとって1番いいんだろうか、あるいはこれをどうすることが自分のキャリアにとって1番いいことなのかっていうと、結局誰か人事の専門家とか、HRのスペシャリティを持った人に相談しないといけないっていうふうになってしまっていたので、すごく人的、かつインパクトとしてはすごい少ないものだったと。

それをもうちょっとAIを使うと、常に相棒がいるイメージですよね。僕にも井上にも、その現場で働く方にも常にAIという相棒が。もちろん人に相談した方がいいこともあるとは思うんですけれども、汎用的に再現性高くいろんなHRのソリューションを提案してくれるので、せっかく集めたデータを自分事として使えるっていう状態が出来上がってきているっていうことですよね。これを配置とかキャリアとかワンオンワンとか、いろんなシーンで活用できるんじゃないかってことですよね。

なるほど。やっぱりカーナビの道は3つありますよと。有料道路、一般道、時間かかるのはこっち、お金かかるのはこっち。でも選ぶのどっちでもいいですよみたいな。そういう番組ありますね。ありますね。そういうことですね。そういうことです。

それを、もしかしたら人事の素晴らしい方、人材マネジメントに詳しいマネジメントがいればできたのかもしれないんですけど、ワンでしかできないことなんで、コンサルタントの方も人的資本の限界があると思うので。AIだと大量に生成できるので、常に全従業員のそばにいるっていう状態が作れるってことですよね。

井上さん、今の話って作る側からするとどう見えてるんですか？こうやりたいと見えてるわけじゃないですか。そうですね。そうなると作る側はある程度作りやすい部分あると思うんですけど。

作りやすい部分はあるんですけど、やっぱり最後の判断自体、人がしなきゃいけないので、断定的に何かっていうのは難しいと思っていますと。人が勘と経験でやっていたの、それ自体は悪くないんですけど、それのさらに質を上げるっていうんですかね。そのために定量的なものとか定性的なものがしっかり示されると、よりいい判断ができるようになるので、そこは結構こだわってプロダクトとしても作ってるかなって感じですかね。

そうです。これ逆に解けない部分があるとしたら、やっぱりその最終判断っていうところになるんですよね。不思議なことを言い出すかもしれないんですけど、論理的に正しいことを全て人間が意思決定するわけじゃないじゃないですか。それ、経営者がそういうことを言うのはどうかと思うかもしれないけど、一人生として必ずしも論理的なことが正しいとは限らないので、最後決めるのは人間でしょうし、論理的に正しいことを決めたとしても、それを一緒にみんなで頑張ろうとか、その方が僕らハッピーになるんだ、気持ちを動かすのはやっぱり人間にしかおそらくできないので。AIと人間のすみ分けみたいなものがもっと進んでいけば、もっと可能性を広げた形で、キャリアとか仕事っていうことが変わっていくんじゃないかって思ってはいますけどね。

じゃあ実際AIという道具が揃って、あとはこの使えるデータをどう作っていくのかというところになります。先ほどのタレントインテリジェンスをどうしてカオナビが提唱していくのか、さらに深掘りしていきたいと思います。じゃあ、タレントインテリジェンスにおいて使えるデータとはどんなもので、どうやって集めていくのかというところを聞かせてください。

AIを使うってなった時に、一般の方々が、じゃあカオナビでAIを使うって何が汎用的なものと違うんだって話を疑問に思うと思うんですね。例えばOpenAIとかAnthropicとかを直接自分で使えばいいじゃんみたいな話は。なんだけど、それにはいくつかの僕らなりの答えがあって、まず僕らがAIを掛け合わせるデータっていうのは企業独自のデータで、世の中に転がってない、秘匿性の高い、かつセキュリティで守られて、活用できる範囲を人によって制限しないといけないデータがあるかどうかってことですよね。これにAIを掛け合わせるってことは、汎用的なAIを使うこととは全然また別の話であるっていうこと。

そして2番目に、じゃあ固有のデータを持って入れてAIを使えるって話もあるんですけれども、固有のデータだから、世の中の全部のデータと違って、自分たちで更新され続けないと意味のあるデータじゃないから。そういう意味では、常に評価とかエンゲージメントとか、いろんなアンケートとかやって、普段使われてるプラットフォームのデータなんで、その企業独自のデータの鮮度が高い状態が常に保たれてるものにAIがかかってる。だから意味のある答えが出てくるっていう話ですね。

最後は汎用的なLLMとの大きな違いは、僕らの今まで10数年やってきたり、今4500社の様々なノウハウを、もちろん個人情報は開示しない前提で、いろんなノウハウを食わせてあるんですね。だからこうやって配置した方がいいんじゃないか、こうやってエンゲージメントした方がいいんじゃないか、こうやって後継者を考えた方がいいんじゃないかっていうのは、企業ごとのデータを見ながらAIが答えてますけれども、一方で今までの僕らのノウハウも食った形で答えてくれるので、タレントマネジメントの専門性の高い形のAIを皆さんがお使いすることができるっていうことは、僕らにしかできないことなんじゃないかなと思いますよね。

なるほど。井上さん、この思想のもとにデータが集まって、これを現場にどう下ろしていくと考えてますか？

そこについては、人事部門でいった時には、いかに効率的にデータを集めるかみたいなところがあるので、当社も含めてですけど、サービスを導入してる企業さん多いと思うので、分散してるデータがあると思うんですけど、それを簡単に一元管理できるみたいなところは、うちとしても今システム開発を進めてるところと、データを集めるところのちゃんと意味付けをして、現場のマネージャーさんとか社員1人1人が、ここにデータを登録したら自分にとっていいことがあるかどうかみたいなところは、結構意味付けとして重要視してるかなって感じですね。

やっぱり仕組み作るだけじゃ駄目ですか？仕組み作るだけだと、どうしても登録させられてるっていうんですかね、イメージになってしまうので。例えば自分のキャリア観とか登録する時についても、本音じゃないものが登録されたりとかしてしまうと思うので、そこは結構設計上は気をつけてるところですかね。

アンケートなんか、そういうものって本音で書かない人の方が多分多いじゃないですか。これどうやって書かせる方法があるんですか？

これは結局働いてる1人1人にとって意味のあるものでないとっていうこと自体は、タレントマネジメント時代から変わらないんですよね。なんだけど、タレントマネジメントシステム時代って、どっちかというと、どうしても従業員の方々って何かを入力するっていう側の人間にどうしても。フィードバックは上司に声をかけられたとか、異動が実現したっていう、間接的な体験で、打っといてよかったなみたいな話だったんですよね。

なんだけどAIを使うと、もう直接キャリアを相談して、僕ちょっと迷ってると。そろそろ30だと。じゃあ、この会社にいて50の先輩みたいになるのかなとかって思うじゃないですか。おかしいですね。思った時に、後ほど出てくる当社のAIに相談して、実は悩んでると。転職も考えてて、こういう未来を歩みたいと思ってるし、将来家庭とかも築きたいと思ってるけど、自分はどうだろうかって。もちろんこの相談は秘匿性が高い状態で、誰にも見せない状態で相談できると。

そうすると、いろんなデータ、今まで提出してたり、今まで吸い取られてた自分が書いたデータとかと、会社全体のデータを使って、転職もいいかもしれないけど、この会社もいろんなオポチュニティがあるんだよ。あなたみたいな人だったらこの部署に異動希望とか出してみたらとか。この先輩にまず話聞きに行ってみて、それでもだったら転職活動してもいいんじゃないのとかって、やってくれるわけですね。

そんなサジェストしてくれるんですか？してくれるんですね。もちろんデータによりますけれども、きちんとデータが揃っていたり、チューニングができていれば。そうすると、それで先輩に聞きに行って、いやいや、お前の気持ち、俺も30の時そうだったよみたいな。でも1回異動してみたら、そこからでも転職、遅くないぜとか言われたら、相談した意味があるじゃないですか。

この体験がどれだけいろんなワンオンワンとかマネジメントとか異動とかであるかによって、真面目に自分たちのAIに相談しようっていうことの度合いが変わってくると思うんで、これができるようになるのがAIの最強なところですね。

やっぱりデータってその時だけ入れるわけじゃなくて、これ積み重ねが大事になってくるんですよね、そうなると。もちろんですね。だからエンゲージメントとかについてもそうですけど、時系列でしっかり見ていくことで、自分のキャリア観とかも、役職とか職種が変わるごとに変わってくると思うので、それをちゃんと追えることが1番重要かなと思いますね。

何年ぐらい経てば、どんどんもうこんなに差があるよみたいなのは、どう考えますか？でも実際、例えば直近半年、1年だけあって成果とか効果が出るかというと難しいので、やっぱり3年、5年ぐらいしっかり見ていきたいなっていう気がします。

3年、5年かかるのかと思いつつも、経った時っていうのは、やっぱりすごくそのデータだったり、実際の人事戦略とか経営の部分にも変わるものですか？そうですね。そこのデータがしっかり溜まってるかどうかで、これから出てくるAI時代みたいなところで相当効いてくると思うので、今からしっかりデータを貯めることがすごい重要なんじゃないかなと思います。

さっきのお話で、今までもデータは貯めてたってお話あるじゃないですか。前回も2人で話してて。だから実は時系列のデータって、意外と人事って持ってたりするんですよ。入社した時からずっと評価は書かされてるって言い方あれだけど、されてます。30になれば8年分ぐらい溜まってるわけじゃない。だからそれを投入することからスタートでも、全然今から3年分貯めるんじゃないじゃないですか。

待ってください。今までのデータを投入するだけでも、これ使えるんですか？もちろん、もちろん。なので、タレントマネジメントをやってきたのって無駄だったんですかっていう問いが僕に対してあると思うんですけど、それをベースとして、そこにAIがかかる、タレントインテリジェンスがかかることに意味があるんですっていう考え方になりますよね。

なるほど。今の部分の答えが少しあるとは思うんですけれども、その次の一手をカオナビがタレントインテリジェンスとして提唱していく。佐藤さん、ここはどういう理由があるんですか？

それは今申し上げた話につながるんですけど、この10数年やってきて、皆さんにデータを貯めて活用してくださいって散々言ってきたわけですよね。貯めていただいたと。じゃあそれの活用を僕らが示さないで誰が示すんだってことが1つ。そして貯めてきていただけじゃなくて、それを4500社、延べでいうともっと何万社の方々にやっていただいてきたんで。いい数ですよね。

このノウハウを僕ら貯めてきたんで、これをAIでお返しすると。当社のKTiというAIに載せてあげて、自社のデータだけじゃなくて、僕らのノウハウも込みのAIを使っていただくってことは、恩返しになるんじゃないかなとは思いますよね。

そうなると、ここ大きな転換点になりますね。そうですね。ここで創造ができないと、ただデータを集めて終わりだね、あれって何だったんだろうってなるんですけど、ここから先それを提案できれば、もしかしたら僕らは一部分、その業を絶対に僕は否定しない、出身ですけど、人事コンサルとか研修の講師さんとか、コーチングの先生とかみたいな部分も代替できる要素が多分にあるので、企業変革に直接リーチできるっていう会社に変わっていくってことですね。

なるほど。井上さん、こちらに来られて、この4500社以上のデータ、これ見た時ってどんな感想を持ちました？

すごいデータを貯めてる企業と、そうじゃない企業のばらつきはあるなっていうのは感じて。そう、面白いです。そうなんですね。実際お客さん先に行って、具体的な利用シーンとか聞いても、まだ業務効率化だったりとか、目標設定、評価で使ってるだけみたいなところも多ければ、これからうちがやりたいところもそうなんですけど、配置検討にしっかりデータを使ってたりとかいうところがある。レベル差はすごいあるんですけど、同じレベル感まで持っていきたいなっていう思いは結構強くなった気はしますね。

やっぱり見ると、ちょっともったいないみたいに思いますよね。そうですね。データの取り方みたいな話もあって、どこまでいっても何かを書かされてるって感覚って、僕は個人的になんですけど、嫌なんですよね。面倒くさいし。

例えば日常、SlackとかTeamsを使って会話してるじゃないですか、社員同士も。日常、普段の会話もしてるじゃないですかみたいな。その今までの評価とか自己申告とか、人事が管理してたデータ以外も掛け合わせて、AIが聞いてくるようになると、よりナチュラルに使えていくっていう。そういう世の中来ると思いますし、僕らもその世の中を提唱していきたいと思ってるんですけどね。

プライバシーの問題とかセキュリティとか、いろいろあると思うんですけど、Slackで誰かと話してる時の方が絶対本音は出てるし、今回の評価どうだったとか、わかんないですけど。だからそういうところで自然に話してた会話って、わざわざアンケートとか考課表には絶対書かないじゃないですか。だからこの辺まるっとうまく、他の人にはばれないように、うまく収集されてAIで分析してくれたら、1番いいかもしれないですね。

本当にそう思います。なんでさっきのワンオンワンで上司と評価の話したのに、3日後の評価面談でもう1回評価の話するんだよみたいな話ってあるじゃないですか。ありますね。だからそれが変わっていくような、ちょっとまだ今言えないんですけど、仕掛けを考えているんで、ちょっと期待してほしいなと思いますね。

分かりました。では最後のキーワードに行きたいと思います。今お話しした基盤の上で、カオナビの今後の取り組みとはについて聞いていきます。これKTiということですけど、具体的に何ができるのか教えていただけますか？

これから井上がデモンストレーションをするんですけども、いわゆるAIの画面ですよね。ここら辺は想像できる画面だと思うんですけど、ここにいろんなことを問うていくと、いろんな回答を返してくれるわけですね。

例えば僕の後任、カオナビのCEOを探しているとして、いつか誰かがサクセッションをしないといけないじゃないですか、経営者って。僕の後任としてはどういう人がいいんだろうって思った時に、僕は僕のことが分からないわけですよね。主観でしかないから。そうですね。客観的に見られないですもんね。

そうするとKTiが、データとかがいろいろ入っていれば、A案、B案、C案って例えば出してくれるんですね。井上とか、分かんないです、最上とか平松とか出してくれる。井上はこういうところがあるんだけど、こういう駄目なところがあんねんなみたいな。かわいそうですね。例えばね。

なんだけど、この悪いところはこうやって育成していけば、佐藤さんに近づくかもしれませんとか、次の経営者として佐藤さんより素晴らしい人になれると思いますとかっていうのも、全部出してくれる。なるほど。だからAIとデータを使って、再現性高くHRのいろんな意思決定に回答していくと。最後決めるのは自分なんですけどね、ないしは人間なんですけれども。その示唆をどんどんデータを使って出してくれるっていうのがKTiですね。

なるほど。井上さん、補足などあればお願いしてもいいですか？はい。最終的に解決したい課題みたいなところでいくと、結局今、経営戦略とか人事戦略みたいなものが紐づいてないことが多いので。そうですね。

大体の一般企業でいけば、もちろんですけど、人事戦略って会社の利益を最大化するためにやってると思うんですけど、それをやるためにこういう人が必要ってなっても、施策がどうしても分断されているところがあるので、そこは解決したいっていうのが、このKTiの1番最後の目標にはなってるって感じですね。

これでいうと、SaaS企業である僕らがAIとかタレントインテリジェンス、ないしはKTiをやるって意味なんですけれども、そのSaaS、ないしはタレントマネジメントシステムって、先ほど申し上げた通り、データを集めて一元化してマップを作る仕組みなので、まずそこからデータが入ってきますと。なんだけど、入ってくるだけじゃなくて、AIでいろんな精度の高い回答が出れば、もっとデータを入れようと思います。そうするとSaaSをもっと使います。

そしてSaaSを使うに、どんなデータを入れたらいいかまでAIはリコメンドしてくれるので、こういう回答を出したいんだったら、こういうデータが入ってないから、もしかしたらちょっと期待外れな回答だったかもしれませんね。だとしたら人事部の皆さん、こういうデータを現場から集めてくださいみたいな話もAIがリコメンドしてくれるので、そうするとSaaS側でデータをインターフェースとして集める仕組みの中で、また意味のあるデータを集め、それがまたAIを掛けると精度の高い答えが出てっていうふうに。

SaaSとAIを使って、企業内で、組織内で学習し続けながら人材マネジメントを進化させるっていうことができる。かつ、その使う相手に応じて、全部が見えたり全部のデータが引っかかったりしちゃ駄目ですから。世の中のAIって全部のデータが引っかかってますけれども、自分は自分の参照権限の範囲の中で、そのデータをAIがリコメンドしてくれるとかっていう、セキュリティとか権限設定みたいな話も安心に使っていただけるっていうのが、B2Bユースの意味かなっていう気がしますよね。

百聞は一見にしかずということで。そうなんです。井上さん、ちょっとデモを見せていただけますか？はい。こちらがトップ画面のイメージで、チャット形式って形は変わらないんですけども、こちらの下にテンプレートとなるようなユースケースが出てきます。向けでいけば、そのサクセッションで、例えば次の部長候補を探したいとかあると思うんですけど、そういうケースだったりとか。

あとは人事部門とかでいけば、昇格とか抜擢とか、あとは食予長みたいなところ。あとは現場のマネージャーさんからすると、部下の育成とか、次のワンオンワンでどんなことを話した方がいいかとかいうところ。あと社員1人1人、自分のキャリアについてとかですね。あとは次、自分がどういう研修を受ければいいのかみたいなところのテーマをいくつか挙げてるんですが、例えば社内で最適な人材を探すっていうユースケースをやると、こんな感じで話しかけてくれる感じになってくれるので。

ここから追加でチャットでいろいろ聞いていくんですけど、何ができますかって感じなんですけども、簡単な人材の検索みたいなのはもちろんできますと。条件を指定して人を検索したりとか。

そうか。例も結構あるんですね。英語が話せて営業経験がある、宅建資格を持ち直近評価がSかAの人みたいな。なるほど。こういうふうに入れていくわけですね。

はい。あと類似の人で、この人に似た人を探してとか。あとはサクセッションのところが1番使われるかなと思うんですけど、後任とか昇格候補の発掘みたいなところができる内容になっていて。今具体的にちょっと持ってきたのが、営業本部長の後任候補を探してみたいな感じなんですが、この一文だけでも、営業本部長がこの人で、この人が今までの経歴とか、役職とか年齢とか、何持ってるかみたいなのが出てきて。

なるほど。これ例えば今のだと、今の営業本部長の藤井さんという方だとしたら、藤井さんが年齢とか勤続年数、評価、どんな資格を持ってるか、今まで僕たちが人材の評価システムに書いてたことが、まず簡単にぽんと出てきて、そこから後任候補が出てくるんですか？

そうです。今、後任候補は特に指定しなかったんですけど、トップ5という形で出てきて、所属とか役職とか、あと類似点、似てるところみたいなのが出てくるんですね。相違点が逆にいうと何があって、選定理由がどれで、この類似度みたいなのも出る形になってくるので。10点満点でいうと7.8点みたいな。

これ類似度とかは自分で自由に変えることができるんだ。今はこれしか指定していないので。じゃあ10ポイントのうちに、大体どれぐらい類似してるかっていうことですね。はい。なるほど。

選定してほしいポイントとかがあれば、それも文面で指定をすれば、こういう項目で比較して探してとかっていうのも、もちろんできる形になってきます。これ今トップ5って形で5人出てくるんですけど、これを表で比較して。ここまでだと今まで、例えばうちみたいなタレントマネジメントのシステムがあれば、データを抜き出してみたいな形でできたと思うんですけど。

ここから先の推奨アクションが出てくると結構重要で、短期的には類似度が高い2名を中心に本部長候補として育成、評価していってくださいねみたいな形で、中期、長期みたいなものも出てきますと。例えば、じゃあこの2人の育成プランはって聞くと、具体的にこの2人の今までの経歴とかを踏まえて、どんな育成ギャップが今あって、どんなことをしていかなきゃいけないのかっていうのも、うちのノウハウなんかも兼ねて出してくるんですけど。こちらについてもチャット形式で、こういうものを比較対象にしてほしいとかあれば指定していただければ、そこの観点でも比較されると。

例えば今のだと長岡さんと小野さんを仮に比べてて、ほとんど大体育成領域が似てるんですけど、メンタルヘルスのところだけ長岡さんは三角で、小野さんは丸になってると。この場合は長岡さんにはこういうことをやった方がいいですよっていう提示をしてくれてるっていうことなんですね。だって1から長岡さんについて調べて、知り合って、面談してとかっていうよりかは、先にデータが入った方がいいもんね。そうです、そうです。

続いていくと、個別の細かい育成プランなんかの形で、例えば今ワンオンワンの面談の実施が弱くなってるので、もっと強化してやった方がいいですよとか、ロジカルシンキング研修を受けてないんで、受けさせた方がいいですよとか。それが短期的に3か月とか半年とか1年みたいな形で出てくる形になってる。

すごいですね。やっぱり1年とか3年とか、そういうのを見据えてやれるっていうのがでかいですね。どうしても玉突き事故みたいな人事って、ちょっと多いじゃないですか。あそこ空いたから横スライドさせようとか、あそこ同期だから、その下じゃないと世代交代できないなとか。いくらでもありますよね。仕方ないんでしょうけどね。そうですよね。

でもこれが事前にあるかないかで、言われる側も嬉しいと思うんですよね。ここまでプランとして考えてくれてるんだっていうのは大きいですよね。そう。玉突きだとしても出せますよね、仮に。確かにそうですね。なるほど。

これが今裏につながってるのが、このカオナビの環境になってるんですが、その藤井さんを仮に見ると、結構たくさんのデータがここに溜まってるんですね。基本情報的なところから、その人の評価の過去の実績とか、育成、どんなことをしてきたかとか、あと持ってるスキルとかですね。あとは面談の記録とか。当社でも使ってるんですけど、給与の履歴とか、あとは労働時間がどうとか。ここら辺のデータが結構溜まってるからこそ、さっきのような回答がしっかり出せるので、データが溜まってることが、このようなレベルの回答を出せるのにもかなり重要になってるっていう形ですね。

なるほど。これすごくいい情報だなと思いつつ、例えばこの藤井さんのダミーの画面って、社員間トラブルってあるじゃないですか。こういうのって他の人に結構見られたらいけないものが多いと思うんですけど、この辺のプライバシーはどうなんですか？

そこはカオナビの方で権限設定がかなり細かくできるので、人事部門だけが見れるとか。なるほど。ここは人事部門だけ見れる状態になってると、このKTiの方を使った場合においても、人事部門の人がもちろん聞けばその情報も引っ張っては来れますけど、直属のマネージャーは、さっきの部門のトラブルとか見れない権限であれば、そこは加味されない回答にはなってくるという感じです。

なるほど。これ、あるあるの、きっと大企業の方を代弁して僕聞きますけれど、かといって、じゃあこのAIがどこかセキュリティでサイバーでも攻撃されて、漏れたら終わりなんじゃないか、大丈夫なのかとかって、言われそうなのも思い浮かぶんですけど。

もちろんそれはタレントマネジメントシステムも同じことなので。そしてタレントマネジメントの、かなり強固な、今まで何年もやってきたセキュリティの上にAIが乗っている。しかも権限設定もかなり細かくできる上にAIが乗っているっていうのは、これは今まで10数年やってきたタレントマネジメントシステムのセキュリティの強みを生かせるところなんじゃないかな。それを信じてほしいなと思いますね。

これ、あとあれですね。逆にデータが溜まってないと、ここまで詳しいものは出せないっていうことですもんね。そうですね。だからいかにきちんとみんなが能動的に書き込んで、収集できていくかで、長期になるかってことですよね。はい。

しかもこのやり取りも溜まっていくんで。こういうやり取りがあったの。つまり検索される回数が多ければ多いものほど、多分みんなが知りたい情報になってるっていうのが、分かりやすく勉強できるってことですね。そう。だからデータがあって、使えば使うほど学習していくので、早くやった方がいいですよね。

なるほど。これ例えば1番上にサジェストした人よりも、全然違う人に、後任候補が出てきて、その人にしましたと。でも結果的にすごくいい事業成績になりましたみたいになったら、そんな可能性やっぱりあったねみたいに勉強できるってことですか？

そうです。僕らとしては精度を高めたいですけれども、その違う方が良かった場合は、ちなみにここで相談したんだけど、この人の方が実際は成果が出たんだけど、あなたはどう思いますかって、AIエージェント、KTiに聞けば、ここはKTiが間違ってたかもしれません。そしてその精度を高めるために、このデータをもうちょっと追加で入れてくれませんかって、KTiは言ってくるんです。そのデータがないから精度が低かったのねっていうことを学習していくってこと。

なるほど。これでもありそうなのは、大企業で例えば新規事業とかやる時に、今まで経験がない場合って、多分誰もサジェストって結構難しいと思うんですけど、意外にあの人、新しいことすごい楽しそうにやるねとかっていうのが、多分データとして来るみたいなこと。そう。

だからそもそも、この左側の項目、何をもってその人を選んだかみたいな項目が最初から分かっていれば、検索すればいいだけなんですね。なんだけどAIの最大の強みは、曖昧に検索してって、僕みたいな人いないって聞いて、それでやり取りする中で検索項目みたいなものが決まってきてっていうことが強みなので、順番が逆なんですよね。

昔はタレントマネジメントシステムは、次の新規事業候補にはこういう要素とこういう要素とこういう要素がいいと思うんだけどって検索してたんですけど、そんなの分かったら最初から簡単じゃんみたいな話なんで、まずざっくりここら辺が大事だと思ってるんだけど、どう思うって聞きながら、その要件を増やしていくってことができるってことが、思考のプロセスがAIが入ることによって逆転することで、誰でも答えを出すことができるっていうことがAIの強みですよね。

経営とか人事の方が使って、この人材配置とか育成で使うのは、すごく今理解できるんですけれど、このいわゆる一般職レベルの人たちがこれを使ってプラスになるところって、どういうのが考えられるんですか？

それでいうと、キャリア相談みたいなところは結構多いんですけど、カオナビに登録されてるデータをもとに、ご自身の強みとか弱みとか、今までの目標設定、評価がどうなったのかみたいなところもしっかり追える形になってきます。ここら辺をもとに、自分のキャリアパスを自分で考えたりとか。

なるほど。自分の頭で考えられるようになっていく。そうなるとまた、例えば上司とワンオンワンで相談したりするわけですよね。ここは何か機能として新しくとか考えてる部分はあるんですか？

キャリアのことで相談したいとなってきて、さっきプライバシーの話とかもあったんですけど、実際にここでのやり取り自体は誰が何してるかっていうのは分からないんですけど、会話を進めていく上で、どんどん上司とどんなことを話していけばいいかみたいなところとか。

「新規プロジェクトに関わって、自分のキャリアについて改めて考えるようになりました。異動してから何が自分の強みなのか分からなくなってきていて、このままでいいのかと不安があります」。これはもう転職エージェントに相談する前のような人のことですね。この方の今までの職歴とか、やってきた人事評価みたいなところから、「これまでこういうことをプロジェクト継続して分かってきたんですね」と。「評価は安定してる一方で、直近のパルスサーベイのスコアが少し下がり気味なのが気になっています。あなたのことをもう少し知りたいので、どんな場面が自分に役に立ててると感じていましたか」と。

ということで、今「自分で課題を見つけて動けていた」とクリックしていただくと、「パルスサーベイのスコアの変化を見てみましょうか」。じゃあ、これ「見てほしい」でいいですか？ はい。

おお、早いですね。はい、出てきました。前後で特にスコアが下がっている項目が、権限や裁量、他者との協力体制、業務や課題の理解。なるほど。

「どうすればいいのか分かんない」で、右側でいいですか？

どうすればいいのかというアクションを聞くと、それぞれ出していただいて、評価コメントを元に自分を肯定してくれ、「次のステップはサブマネージャーという方向性を上司に伝えることが、環境を変える一歩になります」。これ「伝える準備したいです」って入れたらどうなるんですか？ 押したくなります。はい。ポイントを、なんか出てきた。

ここからが結構重要なところで、ここまでの会話はもちろんなんですけど、AIとしかしてないので、どこか外に出ることはないんですけど。ここからがその上司とどう会話していくか、要点を伝えるかみたいになってくるので、ここで初めて「上司に共有する」って言うと、上司の方が見られる状態でデータ化される形です。

僕、結構対面で話すのが好きだし、それができちゃう人間なんであれなんですけど、全員が全員そうじゃないし、「ちょっと時間取ってもらっていいですか」ってなかなか言いづらい場面もあるから、先にこれを上司に共有する、送ると、「じゃあ今度30分、一緒に会いましょうか」みたいな感じになっていくってことですよね。そうですね。

左側は本人しか映らないって。右側は上司に共有されて、上司にはこういう相談した方がいいとかって、そういうのも全部学習してるんで、こういう言い方でこうやって相談した方がいいみたいなものが出るっていう。

なるほど。これ、だいぶ今までのと比べていろんな機能追加されましたね。そうですね。AIがだいぶできることが多いので、いろんなことができるのは事実ですね。

なるほど。改めてお伺いします。佐藤さん、これ、KTiでどんな未来を実現したいなと思われてますか？

はい。人と組織の才能とか個性の最大化が、今日ご覧いただいたみたいに、かなり可能性が広がると思ってるんですよね。全部AIに従えって意味じゃないです。AIがいろんな可能性を広げてくれて、その中で一番やりたいこととか、自分がハッピーになること、会社が一番伸びることの選択に人間は集中しましょうと。

そしたらもっともっと使われて、もっともっと人の働き方に僕らみたいなシステムが貢献できることが増えるんじゃないかと思っているので、どんどん使ってほしいですし、使うことでより行動ができるので、一緒にこういう未来を切り開いていきたいなっていうのを心から思いますよね。

今後のロードマップとしては、これどういうふうに考えてるんですか？

これ、10月に結構今ご覧いただいたものがいくつかどっと出るんですね。そこから五月雨式にどんどん出ていくって。そして皆さん使っていただければいただくほど、実はブラッシュアップ、AIってされるんで、最初はいろいろご相談しながらっていうこともあるかもしれないですけど、できるだけ多くの方にこれを使っていただけるように僕らも努力するんで、一緒にこれを進化させていきたいなと思いますよね。

井上さんはいかがですか？

そうですね。この機能自体はやっぱりより使われることが意味がある形になってくるので、ここから出てきた内容も元に、普段の運用業務の改善がされることももちろんですし、データがより溜まって、また新しい示唆がされることがすごい重要になってくるので、そういう運用のサイクルがしっかり回せる状態をプロダクト軸に作っていきたいなと思ってます。

はい。ここまできっと動画を見てくださってる方、悩んでる方が多いと思うんですけど、プロダクトの責任者側としては、これ、どんなところをアピールされたいなと思いますか？ 使いやすさとか、こういうのは？

そうですね。AIエージェント自体は、正直言うと今こういう時代なので、普通にどこの企業さんも作ろうと思えば作れると思うんですね。でもやっぱりそこに、いかにデータの土台があるかどうかが重要になってくるので、やっぱりカオナビでいけばそういうUXのところが強みだと思ってるので、よりデータが溜まりやすい状況とかをしっかり作っていって、現場のマネージャーさんとか社員一人一人が、使いたいなと思える状態をプロダクトとしては作っていきたいと思ってます。

なるほど。佐藤さん、僕、今見て今回すごい良かったなって思ったのが、経営側だけじゃなくて一般職の人も、入れたら自分に利益があると。今までなんでこれを書かなく、今までの考課とかで書かなくなってたかって、自分がいくらやっても見てもらってる感覚がないっていうのが、やっぱりすごい大きかったんですよね。でも今のこれ、裏側まで見ると、入れたものが相手の上司のところにデータとして残って、絶対サジェストされるっていうのが分かったのが、すごい大きいなと僕は感じました。

おっしゃる通りですね。だからタレントマネジメントの本質は現場にあるってずっと言ってきたんですけど、言ってきた割に、うーんっていうところが。これでちょっとだけ感じていただけたんですけど、こういうものがいっぱい出せるんで。

別に転職も僕は全然否定しないんですけれども、転職も自分の会社で頑張ることも含めて、その人が一番ハッピーになるために何かをサジェストしてあげるってことは、それは企業の利益にもつながることなので、ぜひ企業側も個人側もAIを恐れることなく、自分の武器としていく、相棒としていくってことをご一緒に世の中で実現できたらなと思いますよね。

分かりました。人材がこの意思決定に変わっていくというところの革命が、今起き始めてるということになります。佐藤さん、井上さん、今日は貴重な話ありがとうございました。

どうもありがとうございました。

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