Ryan Wong氏は、エンジニアから人材分析企業VisierのCEOになった人物である。
エンゲージメントの高い従業員は必ずしも優秀な従業員なのだろうか？無数の従業員エンゲージメント調査を手がける専門家たちはそう考えてほしいようだ。しかし現実はもっと複雑だ。エンゲージメント（少なくとも自己申告型の調査で測定される）と、パフォーマンスや生産性といった重要な指標との関連性は、決して明確ではない。
この乖離は深刻な問題だ。企業には真の人材インテリジェンスが欠けている。つまり、何が人々のモチベーションになるのか、誰が本当に貢献しているのか、そしてそれらがビジネス成果にどう結びつくのかについての確かなデータがないのだ。
その重要性は極めて高い。人材とビジネス成果の関連性を把握できないことが不十分な計画立案につながり、これが企業が2030年までに年間8.5兆ドルの未実現収益を被る一因となっている。AIによってさらに状況は複雑化し、どの役割が重要で、どの役割がボットやエージェントに置き換えられる可能性があるかを知ることがこれまで以上に重要になっている。
幸いなことに、AIは解決策の一部にもなりうる。予測モデルと自然言語処理の進歩により、HR部門は「最も生産性の低い人材と高い人材は誰か？」「どのトップパフォーマーが退職リスクが最も高いか？」といった重要な質問をして、即座に回答を得ることができるようになっている。
以下は、企業が真の人材インテリジェンスを得るためにAIを活用するための5つのステップだ。
1. 人材を本当に理解する。
人材を真に理解する取り組みは、彼らが誰で、どのように働いているかについての信頼できるデータから始まる。それは従業員数や勤続年数から給与まで、あらゆる情報を含む。
しかし、これらの情報収集は見た目よりも難しい。情報は人材管理（HCM）システム、スプレッドシート、給与計算ソフトウェア、従業員が日常的に使用するアプリなど、さまざまな場所に散在している。部門ごとにデータを囲い込むことでサイロが生まれ、全体像が見えなくなっている。
分析ツールを戦略的に活用することで、企業はWorkdayやSAPなどのシステムからチャット、カレンダー、プロジェクトアプリまでのデータを収集し、それらを統合してチームダイナミクスの詳細な全体像を作り上げ、実用的な洞察を生み出すことができる。
当社の顧客である包装会社は、この手法を用いて生産を遅らせていた高い離職率に取り組んだ。最も離職率の高い入社1年目の従業員をすぐに特定し、給与、福利厚生、オンボーディングなどの要因を分析して主要な定着要因を特定することに成功した。同社はその後、より多くの人材が定着するよう取り組みを調整した。
2. 人材データとビジネスデータを連携させる。
人材データだけでは、人々がどれだけ効果的に働いているかを把握することはできない。誰が本当に影響を与えているかを理解するには、人材データと具体的なビジネス成果（収益、利益率、マーケティング支出、顧客満足度など）を結びつける必要がある。
顧客関係管理（CRM）、営業実績、その他のビジネスプラットフォームからのデータをHCMシステムや従業員アプリからの情報と統合することで、分析技術を活用して従業員がパフォーマンスにどのように影響しているかを明らかにすることができる。
また、AIは簡単な質問を投げかけることで、これらの洞察を社内の誰もが利用できるようにする。マーケティングチームの地域別パフォーマンスはどうか？トップセールスは誰か？これらの回答はスプレッドシートに埋もれることなく、数秒で得られる。
私が見た一例は、月曜日と火曜日に検査業務が極端に遅くなることに気づいた大規模病院システムだった。収益が急落する中、経営陣は答えを求めて奔走した。スケジュールデータとHR記録を連携させることで、検査室に適切な資格を持つ看護師が十分にいないことが判明した。
3. 計画と予算を立てる。
企業が人材がビジネス成果をどう推進するかを理解したら、次のステップはその情報に基づいて計画を立てることだ。残念ながら、多くの企業はまだ、固定された売上や収益目標から逆算して予算や人員を設定する硬直的な年次計画に依存している。これでは急速に変化する状況に対応できない。HR責任者の3分の2は、自社の計画が人員数のみに焦点を当て、基盤となる能力についての洞察がないと述べている。
リアルタイムデータと予測分析（継続的な人材計画ツールなどの方法を通じて）は、HRが財務部門や他の部門と協力して、需要の変化に応じて調整できる計画や予算を立てるのに役立つ。
これにより、推測を先見性に変えることができる。予測される離職率は採用コストにどう影響するか？1年後の人材構成はどうなっているか？どの役割が増減するか？AIはこのような将来のシナリオをモデル化できる。
当社と協力している医療機関は、この手法を用いて欠員を正確に予測した。空きポジションがいつどこで発生するかを予測することで、同組織は適切なタイミングで2,000人の医療従事者を採用し、300万ドル以上を節約した。
4. 人材の生産性を向上させる。
人材の影響を理解することは強力だが、洞察だけでは十分ではない。次のステップは、それを活用して生産性を向上させることだ。
一方で関税、もう一方でインフレに悩まされている状況では、生産性の最大化がこれまで以上に重要になっている。なぜ一部の開発者は高品質のコードを提供し、他の開発者は遅れをとるのか？どの営業チームが成果を上げ、どのチームが期待に応えられていないのか？正しい答えを見つけることが生き残りの鍵となる。
例えば、当社が協力した高級小売業者は、HRデータと数百の店舗からの販売時点情報管理（POS）結果を統合した。リーダーたちは、どの店舗マネージャーのトレーニングがより良いパフォーマンスと相関しているかを特定し、このトレーニングプログラムを全社的に拡大して生産性を向上させることができた。
5. 必要に応じて繰り返し調整する。
人材インテリジェンスを活用したい企業にとって重要な注意点は、一度きりではないということだ。人々のニーズと貢献は常に進化している。そのため、継続的なモニタリングと調整がおそらくこのプロセスで最も重要な部分である。
まず、人材コスト、人員予測、人材密度など、自社にとって最も重要なKPIを特定することから始める。次に、これらが年に一度や四半期に一度ではなく、リアルタイムでモニタリングされていることを確認する。数字を報告するだけでなく、より深く掘り下げ、新たな洞察に対して企業がどのように対応し適応すべきかを問いかける。
最後に
優れた企業は、どのチームメンバーが貢献しているか、どのような人材が必要か、そしてそれらの人材がビジネス成果をどう推進するかを問い続けている。歴史的に、その答えを見つけることは直感に依存してきた。これは例外的な管理者だけが習得できるスキルだった。しかし、人材インテリジェンスはこれらの洞察を民主化し、適切な質問ができる人なら誰でも利用できるようにしている。
