人事部門のリダが抱える2021年の5の重要な課題

世界規模のパンデミックと公平さを求める運動が一挙に発生したことで,ビジネス運営のあり方も劇的な変化を余儀なくされています。さらに,テクノロジーの進歩やスキルギャップの拡大,ワークフォースの期待の変化などにより,人財の管理,すなわち社員の成長や貢献を促し,居心地のよい職場を実現することの重要性は,かつてないほどに高まっています。

しかし,こうした危機が起こる以前から,企業や業界のリーダーは,人財管理(HCM)における今後のビジネス上の重要課題について考えていました。工作日のエグゼクティブディレクターである格雷格·普赖尔もこうしたリーダーの1人です。彼は，根本的な転換が起こることを予想していました。こうした転換は,パンデミックのためにより切迫したものとなり,変革を加速するとともに,HCMの特定の慣行を再評価し考え直す必要性を示すことになりました。

目の前で現在起きている変化や，今後数年で人事部門(HR)のリ，ダ，が直面するであろう課題への見立てに，いて，Pryorに話を聞きました。

人事部門のリ，ダ，が現在直面している，人財管理における最大の課題とは何ですか?

パンデミック以前,私たちはHCMに対する考え方における,1世代に1度,あるいは一生に1度の転換を経験していました。1930年代から1970年代までは，社員の時代でした。1970年代から2010年ごろまでは，人事部門の時代でした。そして約10年前に，“第三の時代”が到来したと言ってよいでしょう。人財とパフォマンスネブルメントを重視する時代が始まったのです。パンデミックによりこうした転換が加速し,拡大した結果,現在の私たちにはビジネスと人財に関する5つの課題が生じています。私はこれを，人事部門の世界を変化させる想法であると考えています。想法とは,“包容、数字化,使经验,敏捷组织,技能必须”(インクルージョン,デジタル化,実現のためのエクスペリエンス,アジャイルな組織,スキルの課題)という5つの課題の頭字語です。

これらのそれぞれの課題にいて，どのようなものかを一通り教えてもらえますか?

まずは▪▪ンクル▪▪ジョンに▪▪いて見ていきましょう。イノベーションや顧客へのサービス提供,競合他社を上回るめざましい業績を達成する組織の社員は,帰属意識やコミットメントを強く感じています。残念ながら，多くの組織は意図したとおりの業績を残せていません。

2020年6月の麦肯锡社のレポトによると，調査の回答者の約半数が，自組織の一員であるという意識をあまり感じないと回答しています。またこのレポートは,性別,人種,民族,性的指向にかかわらず,社員は何らかの障壁によりインクルージョンを感じることができなかったと回答したことを明らかにしています。

インクルージョンとは,職場の理念や慣行を形成することで,帰属意識を醸成するとともに、心理的な安全性を育むこと,ですべての人が仕事でベストを尽くせる状態へと導くことを指します。Workdayは実際に，これを確実に実現する新たなアプロ，チを生み出しました。それが氛围^TM(价值包容、归属、公平)です。すなわち,全員を受容することで,自分には価値があり,組織の一員なのだと確実に感じられるよう導くことです。

組織の一員だと感じることで,その人は積極的にリスクを取るようになり,イノベーションや組織への貢献へとつながることが分かっています。このリサーチにおいて,すべての人財の現状に適した人財慣行やプログラムをパーソナライズしてキュレーションを促進することで,デジタルテクノロジーを活用する機会を見出しました。重要な点は,インクルージョン,帰属意識,そして心理的安全性を社員に十分に感じさせ,彼らの能力を引き出すことです。

“d”とはデジタル化を指します。人事部門においてはどのような意味を持つのでしょうか？

こうした水準でのパソナラズを拡大するには，新たなレベルのデジタル化アプリケションが必要です。情報,プロセス,慣行のデジタル化は進んでいるものの,人間本来の能力を高める取り組みについては,まだ始まったばかりです。その実現には，機械学習によるデ，タ民主化の力を活用し，人財慣行の自動化と強化が必要です。

ボットテクノロジ，をどのように活用すべきでしょうか。また，機械学習や業務フロにおいて行動を促すその他のテクノロジにいてはどうでしょうか。亚马逊,谷歌,Netflixなどの一般消費者向けのサービスで提供されている,行動を促すエクスペリエンスを,エンプロイーエクスペリエンスにも反映させたいというのが私たちの考えです。人事部門におけるデジタル化とは,人々を成功へと導く適切なインサイト,学習,コーチング,役割,コネクションを予測し,業務フローとの関係においてコンテンツを選定することだと言えます。

実現のためのエクスペリエンスとは何でしょうか?

実現のためのエクスペリエンスとは,めざましい成果を達成するために,社員の貢献やコネクション,能力,キャリアを引き出し,解放するエクスペリエンスを創出することです。一般消費者のエクスペリエンスが進化を遂げたように,私たちはデータのデジタル化と民主化によって,社員に提供すべき,実現のためのエクスペリエンスを変革できるようになりました。社員が一般消費者のエクスペリエンスを職場にも求める傾向は，ますます強まることでしょう。彼らが期待しているのは,ラーニングの推奨事項や指導的な関係の確立,社内業務の割り当てにより,最優先すべきスキルの向上が促され,そこに驚きや満足を感じられることなのです。

社員が私たちに期待するものとは,アラートや提案,リマインダーを活用した社員のパフォーマンスの実現です。また,社員の職務,スキル,経験レベルに基づき彼らのコーチングや情報提供を行い,プログラムを受講させることが求められています。人事部門の言葉ではなく，彼ら自身の言葉で問い，その答えが得られることを期待しています。さらには，hrシステムが有用な質問をしてくれることまで望んでいる可能性もあります。一般消費者のエクスペリエンスと同様に,こうしたエクスペリエンスもプッシュとプルの両面があり,組織と個人のいずれのニーズも検討する必要があります。

もう1点重要なのが，評価対象を活動ではなく結果にすることです。たとえば工作日では,毎週金曜日に全社員にアンケートを行う”フィードバックフライデー”を実施し,30秒程度で完了できるいくつかの質問に回答してもらいます。このように社員からフィードバックを得ることで,チームのパフォーマンスを生み出し,実現するためにリーダーが何を必要としているか,パンデミック後に社員の能力を引き出すために不可欠だったものは何か,ということを理解できるようになります。

アジリティをどのように定義していますか?

ダイナミックでスピーディに変化する世界で他社に対抗するために,競争の激しい環境において,個人,チーム,組織のレベルで,変化への適応を加速する方法を検討することがますます求められています。専門知識を拡げて業務の自動化と強化を図ることで,新しい仕事の環境で求められる水準のアジリティを獲得できます。以前はこうした考えに疑問があったかもしれませんが，2020年にその重要性が明らかになりました。

パンデミックが始まった頃に組織に要求されたことを見れば，このことがよく分かります。自動車の製造から人工呼吸器の製造へと一夜にして配置転換するなど,企業はより重要な業務や新しい業務に従業員を再配置するために,ワークフォースのスキルや能力を把握しなければなりませんでした。そのような中で多方面のアプローチを活用するアジャイルな組織は,以下のようなさまざまな方法でスキルギャップを克服したのです。

• 正社員の雇用という形でスキルを獲得する。
• 既存の社員を再教育することでスキルを構築する。
• ワークフローや業務プロセスのコンポーネントを自動化する機械学習のようなテクノロジーでスキル習得を自動化し,スキルギャップを特定および克服する。
• 社外の業者にプロジェクトをアウトソ，スすることで，スキルを借用する。

他には,正規の組織構造とは別に重要プロジェクトに特化したスーパーチームを作るというアイデアもあります。ス，パ，チ，ムの活用により，組織はさらなる柔軟性を獲得し，瞬発力を持って業務を遂行できます。また,社員は実務経験を積む機会を得ることで,新たなスキルを向上させ,キャリア選択の自由を手に入れることができます。従業員はこうしたことを期待するようになっており，組織はその期待に応えることができます。当社の企業文化には,このようなアプローチでレジリエンスや豊富なリソースを確立することが深く根付いています。この企業文化があれば,今後どれほど不確実な時代が来ようともそれを切り抜け,さらには成功を収めることができるでしょう。

最後の課題，スキル。スキルはなぜそれほどに重要なのでしょうか?

スキルとは，変化する仕事の世界でその人の価値を表す"通貨"のようなものになっていると思います。能力を新しい通貨として表すことで,人財を正確かつ公平に評価,発見,育成し,全員に成功や進化,勝利の機会を平等に提供するものがスキルであると言えます。

スキルは，これまでに見てきた他の4の課題への取り組みを活性化します。世界経済フォーラムによると,テクノロジーにおける変化や経済的な促進要因のために,今後3年のうちに,42%の仕事で異なるスキルが求められるようになると見込まれています。また，10億人以上の従業員が2030年までにスキル再習得を求められるようになるとのことです。

データ民主化や機械学習の進化により,社員のスキルについては,以前に比べずっと明確に把握できるようになりました。その人財がすでに持つスキルと身につけるべきスキルを把握したうえで,彼らのために特定の業務を選定することを想像してみましょう。たとえば,機械学習アルゴリズムは患者の医療記録を参照し,その処置ができる能力やコネクションを持つ医療チームを予測することができます。同じ基盤を用いて，必要とされるスキルを育成するための能力やトレ，ニングを把握することもできます。

私たちはスキルギャップの拡大という課題に直面していますが,タイムリーにもこうした進化によるメリットを活用できるようになりました。スキルの不足を解消できるだけでなく，スキルの民主化や業務のマッチング機能にいても見通しは明るいと言えます。これらにより,システムは学位よりもスキル,役割よりも結果を重視し,歴史的に不利な立場にあった人財をメインストリームに合流させる機会を創出することができます。

私たは，このような好循環を生み出す，有益な大変革の時期を迎えています。ビジネスや組織が求め，社員が望むものを，テクノロジ，が実現するのです。