ヨゲシュ・シャー氏は情熱的なマーケターであり、iResearch Services、TechInformed、GivingforGoodのCEOである。
長年にわたり、人材獲得競争は採用の問題として捉えられてきた。より優秀な人材を見つけ、より競争力のある報酬を支払えば、成長が続くというわけだ。しかし現在、多くの組織は高い能力を持つチーム、豊富なデータ、強力なツールを有しているにもかかわらず、成長を維持することがより困難に感じられている。人材は広く利用可能だが、真の課題は、創造的に考え、厳密に分析し、迅速に意思決定できるチームを設計することである。
「アイデアを生み出す人材」と「データを扱う人材」は、組織構造によって分離されていることが多いが、実際の意思決定には両者が同時に必要である。この分離は判断を遅らせ、洞察を弱め、状況の変化への適応を困難にする。
私は両方のタイプのチーム、つまり機会を見出すチームと、何が機能するかを証明するチームの両方を管理してきた。長年にわたり、私は両者を分離してきたが、それは業務上理にかなっていた。しかし、優れたアイデアがデータを待つ間に停滞し、鋭い洞察が活用するには遅すぎるタイミングで到着するのを目の当たりにしてきた。人材は優秀だった。構造が適切ではなかったのだ。
リーダーへのプレッシャーは高まる一方である。スキルはより速く変化し、役割は進化しており、この10年の終わりまでに、人々が今日使用しているスキルの大部分が変化するだろう。同時に、高度なAIツールへのアクセスは普遍的になりつつある。優位性は、もはや誰が最高のリソースを持っているかではなく、チームがいかに効果的に協力して考え、意思決定するかにかかっている。
内部異動は安定性に不可欠である。
組織は、新たな優先事項やプロジェクトが発生するたびに、チームを迅速に編成することを定期的に求められる。関与する人材は有能だが、全員の足並みを揃えるのに時間が失われる。文脈を再構築しなければならず、意思決定は遅くなり、実際に業務が軌道に乗る前に勢いが失われる。
スキルが変化し続ける中、このサイクルを繰り返すことはもはや持続可能ではない。世界経済フォーラムの「Future of Jobs Report 2025」（完全版のダウンロードが必要）は、2030年までに中核スキルの39%が変化すると推定しており、固定的な役割と静的なチームへの依存はますますリスクが高くなっている。適応は、新たな人材を雇用することよりも、既存の人材がいかに容易に異動し、既に持っている知識を応用できるかにかかっている。
これを実現するために、リーダーは静的なスキルセットに依存するのではなく、継続的に適応し学習できるチームを構築しなければならない。
スキルアップは以前とは異なる。
スキルアップは依然として重要だが、もはや人々をコースに送り込み、学習が後で現れることを期待するものではない。今重要なのは、人々が十分な理解を持って業務フロー間を移動し、迅速に貢献できるかどうかである。
例えば、マーケターを考えてみよう。彼らが営業の取り組み、顧客のプレッシャー、商業的制約を理解していれば、プロジェクトに引き込まれたときにより速く価値を付加できる。文脈の再構築に費やす時間が減り、進捗を生み出すことに多くの時間を費やせる。営業チームがマーケティングのインプットとデータシグナルを理解している場合も同様である。共通の理解が実行を加速させる。
これは、雇用主が現在優先していることと一致している。「Future of Jobs Report 2025」によると、分析的思考は依然として最も需要の高いスキルであり、雇用主の69%が挙げている。一方、レジリエンス、柔軟性、機敏性は67%と僅差で続いている。創造的思考も重要度が高い。成長は、論理と想像力を組み合わせることができるチームにますます依存している。
深さは依然として重要であり、強力な役割の専門知識は不可欠である。しかし、それだけではもはや十分ではない。新しい状況に踏み込み、何が問題になっているかを理解し、意味のある貢献をする能力は、特に新しい仕事が出現し、他の仕事が消滅する中で、同様に重要になっている。
AIは学習するチームに報いることができる。
生成AIは今や当たり前のものとなった。ほとんどの組織は同じモデルとプラットフォームにアクセスできる。単に印象的な技術スタックを持っているだけでは、もはや優位性は得られないが、それをどのように使用するかが優位性をもたらす。私が考えるに、追いつく企業と停滞する企業を分けるのは、学習速度である。テストし、適応し、日常業務にAIを適用するチームは加速できる。
これは規模の問題ではない。LinkedInの「Workplace Learning Report 2025」は、Visaが学習プログラムにAI搭載のコーチングを組み込み、チームがピッチを練習し、フィードバックを得て、実際の会話に臨む前に自信を構築できるようにした方法を説明している。営業担当者の自信は78%上昇し、リーダーの83%がチームがプログラムを使用してアプローチを磨くことに明確な価値を見出した。
これは、リーダーがAIを生産性のショートカットではなく、学習の加速装置として扱うときに、AIが最大の価値を提供できることを示している。
ハイブリッド人材を育成するには、3つのCを覚えておく。
創造性と分析を組み合わせたチームを構築することは、日常業務を形作る3つの実践的な優先事項に集約される。
好奇心（Curiosity）
チームが仮定に疑問を投げかけ、実際の業務でアイデアをテストするスペースを作る。これは、小規模な実験を奨励すること、チームが実際のプロジェクト内で新しいツールやアプローチを探求できるようにすること、学習を別個の活動ではなく実行の一部として扱うことを意味する。私が見出すのは、人々が達成した成果だけでなく、得られた洞察に対して報酬を与えられるときに、好奇心が現れるということである。
例えば、私の会社では、実験に上限を設けていない。チームの誰かがツールや方法が我々の業務を改善すると信じるなら、彼らはそれをテストする。長い承認プロセスや正式な提案書は必要ない。私は彼らに試してもらい、何が起こるかを測定し、学んだことを共有するよう奨励している。ほとんどの実験は十分に小規模であるため、テストのコストは疑問を持ち続けるコストよりも低い。
協働（Collaboration）
「アイデアを生み出す人材」と「データを扱う人材」を分離する構造的障壁を取り除く。創造的、分析的、戦略的な役割を、特に意思決定が形成されている段階で、より早く同じ会話に参加させる。より速い意思決定は、機能間の引き継ぎではなく、共通の理解から生まれる。
例えば、我々の営業チームは、初期のマーケティング会議に参加し、見込み客が実際に何を尋ねるか、彼らが聞く異議、取引を成立させる証拠を共有する。マーケティングはその後、これらの洞察を使用して、仮定ではなく実際の顧客の懸念に基づいてキャンペーンを構築する一方、営業は各資産の位置づけ方法を理解する。なぜなら、彼らがそれを形作るのを手伝ったからだ。両者は一緒に構築したため、より良い結果を得る。
文脈（Context）
チームが自分のタスクだけでなく、より広範なビジネス上の問題を理解できるようにする。これには、顧客の洞察、商業的プレッシャー、戦略的優先事項を機能間で共有することが必要である。文脈により、人々は指示に従うのではなく、判断を適用できるようになり、これは役割とツールが進化し続ける中で不可欠となる。
私が見るところ、人材獲得競争の次の段階は、より多くの役割を追加したり、新たな肩書きを追い求めたりすることでは勝てない。変化に適応でき、創造的洞察と分析的厳密性を組み合わせて、より良い意思決定をより速く行えるチームを設計するリーダーが勝利を収めるだろう。
