HR領域のDX、「HRDX」における4つの発展ステージを正しく把握せよ(第2回)

大変革時代における組織・人事マネジメントの新潮流

AI(人工知能)、ビッグデータ、IoTなど、第4次産業革命とも呼ばれるデジタル化の波は組織業務のあらゆる場面に大きな変革をもたらします。他方で発展途上の領域であるため、自組織が変革プロセスのどの付近に位置しているのか、次にどのような変化が来るのかが見えずに悩んでいる組織も数多く存在しています。そこで本稿ではまず、人事領域のDX(Digital Transformation=デジタルトランスフォーメーション)が発展する方向と、各段階において起こりやすい課題は何かを概観します。

なぜ、「HRDX」が組織に重要なのか

DX(Digital Transformation=デジタルトランスフォーメーション)とは、いわゆるビッグデータやアナリティクスなど、近年新たに発展してきたデータ関連技術を用いて大きな構造変革を起こすこと、また、これらの世界的変化に遅れないよう必要な自己革新を行うことを意味します。経済産業省の定義にある「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること」(2018年12月DX推進ガイドライン)が示すとおり、DXは「あらゆる産業」、「あらゆる業務」において競争性を保つために必要不可欠な取り組みとなってきています。

本稿で扱う「HRDX」とは、組織人事(HR)領域におけるDXを指します。HRでは取り扱うデータに個人データ・プライバシーデータを多く含み、DXの中でも特に慎重論が多く見られる領域です。しかし、DXがあらゆる業務で不可避となりつつある以上、HRも例外ではなくなってきています。また、経産省の定義にもあるように、HR以外の領域のDXにおいても「組織」や「企業文化・風土」などHR領域が担う要素が多く、HRDXをうまく推進した企業がDXに成功すると言っても過言ではありません。反対に、HR領域以外のDXがどれだけ進んでいても、HRDXが後手に回っている組織では、DXは特定領域に限定された閉じた取り組みとなってしまい、真の意味でDX化した組織は実現し得ないのです。

では、HRDXにはどのような難しさがあり、どう乗り越えればよいのでしょうか。本稿では、EYがこれまで企業のDX支援を通じて得た経験と知識をもとに、HRDXを進めるにあたりつまずきがちなポイント、そしてそれを乗り越えるための方法論をご紹介します。

HRDXを構成する4つのステージと、起こりがちな課題

HRに限らず、DXはおおむね「管理」「視認」「分析」「創出」という4つのステージに分けて考えることができます。具体的なHRの取り組みを例に、各ステージの概要と頻出課題を見てみましょう。

ステージ1:管理
1つ目は、まさに管理のために情報を収集するステージです。例えば採用のために候補者の情報(履歴書やSPI結果など)を集める、労務管理のために勤怠情報を集める、福利厚生のために家族構成情報を集める、といったことが該当します。目的は管理ですからそれぞれの管理担当者が担当情報を把握していればよく、フォーマットはたとえ紙であっても担当者が管理できていれば問題ありません。ただし、このステージで起きがちな課題は、主に組織規模の拡大にアナログな管理方法では追い付かないことです。情報管理体制がわかりづらく情報の重複取得が生じる、複数の担当者がそれぞれ独自のフォーマットで情報を収集してしまい組織横断的な管理がしづらくなる、といった問題が挙げられます。

ステージ2:視認
2つ目は、情報量の増大に比例する管理の手間を、情報の視認性を高めることにより解決を図る、つまり「情報の見える化」のことです。人事情報で言えば、最近流行りのタレントマネジメントツールを使って9BOXをワンクリック表示させる、労働時間や会議時間のダッシュボードを作って時間の可視化を図る、などがこのステージと言えます。このステージは機能面で高度・複雑な処理を要さないため、金額や時間といった導入コストのあまりかからないツール類が数多く出てきています。また、ステージの目的から「見た目」や「操作性」が重視されることも相まって、各担当者や各部署の好みにより似たようなツール類が様々に導入されがちです。そのため、類似ツールの乱立により現場の入力負荷と不満が高まる、ツールベンダーの淘汰により突然サービスが停止してしまう、などの課題が起こりやすいと言えます。分析や創出といった発展的用途を提供するツール類が魅力的に見えて導入したものの、視認ステージの組織では使いこなせないというのも課題もありがちです。あるアメリカ企業では採用関連だけで100近いアプリ・ツールが導入され、誰もその全体像を把握できず、コストも歯止めが利かなくなってしまっていたという事例もあります。このステージが抱えがちな悩みは万国共通のようです。

ステージ3:分析
3つ目は、複数の情報を組み合わせることで情報間の相関や因果を探求し、より効果的な打ち手につなげようとするステージです。ステージ2「視認」との違いは課題解決のためのキードライバー(主要素)を探ることにあります。例えば、会議時間に参加者の時間単価を掛け合わせて会議コストを出すだけであれば「視認」ですが、そこから「定例会議が○割を占めていて効率化インパクトが大きそうだ」とか、あるいは「○階層以上が参加する会議は会議時間が長くコストが膨らんでいそうだ」とか、打ち手につながりそうな示唆を読み解き、施策展開につなげているようであれば「分析」ステージです。

このステージでは、分析リテラシー不足に起因する課題が多く見られます。分析とはFact(ファクト=事実)に基づくもの(ファクトと呼べないようなデータを分析する例も多く見られますが……)ですが、相関や因果を「探求」する手段であり、絶対的に正しいというわけではありません。よって、正しい分析の使い方とは、分析結果を見て議論を重ね、より「確からしい」仮説を組み立て、検証することにあるのです。しかし、このリテラシーが欠如している組織では分析結果が独り歩きしてしまう、あるいは議論の場でこそ本領を発揮するBIツールのような道具が単なる可視化ツールとして使われてしまう(結果、エクセルと変わらない、などと言われる)といった課題が起きがちです。

このあたりからHRDXならではの課題も出てくるようになります。例えば、パーソナル情報を限定開示すべき対象が、データバイアスの起きやすいシニア層と重複するためデータ活用が進まない、最終的に処遇へと結びつく可能性からデータの「正確性」が必要以上に問われて進まない、といった事例もよく見られます。

ステージ4:創出
4つ目は、ステージ3「分析」の仮説検証サイクルをより早く・多く回し、そのラーニング結果から分析モデルを発展させ、新しい価値を導き出そうとするステージです。検証を繰り返すことでこれまで気づかなかった何かを発見しようという位置づけなので、機械学習や深層学習などのAIをイメージすればわかりやすいでしょう(機械学習はそれ自体に探索の意図はありませんが、処理工程の発展を通じて対象領域の拡大や柔軟性など新たな価値につなげるという意味でここに含めています)。HRに限らず、DX全体にとって今は発展途上のステージです。そのため、あまり多くの事例はありませんが、履歴書判定をするAIは有名ですし、最近では膨大な人事情報をAIに処理させてみよう(何か新しい結果が出るかもしれない)という企業も少しずつ出はじめてきています。

このステージは、主にROIと個人情報という2大課題が顕在化するステージです。ROIは探索的(ゴールの不透明)なアプローチを前提とする場合に生じる課題であり、特に「AIはなんでもできるだろう」と、AIに対する理解が十分でない組織で見切り発車してしまった場合に起きがちです。個人情報はHRにおいて問題が顕著ですが、必ずしもHRに限った話ではなく、探索的、つまり目的が不明確な形で個人情報を扱うことになりやすいため、そもそもの情報の扱いに対する同意取得・合意形成が難しい、仮に新しい発見があったとしてもすぐに活用につながらない、などの問題が生じます。ある採用支援企業が出した「内定辞退率」という示唆が、個人情報の目的外使用であると指摘された例は記憶に新しいでしょう。

以上がHRDXを発展させる4ステージとなります。みなさんの組織は今どのステージでしょうか。頻出課題として挙げたような問題は起きていないでしょうか。問題解決のために、あるいは次のステージに向けてどのようなことをやっておくべきでしょうか。次回は、HRDXを発展させるための主要施策についてご紹介します。
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著者プロフィール

EYアドバイザリー・アンド・コンサルティング株式会社
ピープルアドバイザリーサービス シニアマネージャー
吉田 尚秀

医学部を卒業後、外資戦略コンサルティングファーム、外資組織人事コンサルティングファーム等を経て現職。
組織人事コンサルタントとして国内外企業のタレントマネジメントや人事評価・報酬等の仕組み設計支援に数多く従事。分析的・科学的アプローチに精通したバックグラウンドを豊富なコンサルティング経験と掛け合わせることで人事領域におけるビッグデータやAIなどの先端技術活用をリードしている。
第3回HRテクノロジー大賞(経済産業省後援)統合マネジメントサービス部門優秀賞受賞。
EYアドバイザリー・アンド・コンサルティング株式会社

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