理解:全ての人事が知っておくべき「HRtech」とは何か

人事に潜む課題とは何か。人や組織にはなぜ問題が尽きないのか。それはテクノロジーが本当に解決してくれるのか。

 

日本を代表する組織人事コンサルティング会社の株式会社リンクアンドモチベーション執行役員麻野耕司氏がモデレータ。HRtechサービスである「モチベーションクラウド」を展開しながら、投資家としても多数のHRTech サービスを支援している麻野氏が、大手・ベンチャー・HRTechサービス運営者等、様々な当事者と共に、あらゆる角度から迫ります。

日本で人事職に関わる全ての人に受講してほしい、答えの無い問いへのヒントを共に探していく参加型の生放送特集です。

 

【モデレータ プロフィール】


■麻野 耕司

株式会社リンクアンドモチベーション 執行役員

慶應義塾大学法学部卒業後、株式会社リンクアンドモチベーション入社。2010年、中小ベンチャー企業向け組織人事コンサルティング部門の執行役員に当時最年少で着任。同社最大の事業へと成長させる。2013年には成長ベンチャー企業向け投資事業を立ち上げ、アカツキ・ネオキャリア・ラクスル・ビズリーチなど計15社に投資。全く新しいスタイルのベンチャー投資として注目を集める。自らも複数の投資先企業の社外取締役、アドバイザーを務める。2016年、新規事業として国内初の組織開発クラウド「モチベーションクラウド」を立ち上げ。「ビッグデータ×人工知能(AI)」で組織人事領域の改革に挑戦している。著書に「すべての組織は変えられる~好調な企業はなぜ『ヒト』に投資するのか~」(PHPビジネス新書)。


 

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理解:全ての人事が知っておくべき「HRtech」とは何か
2017年2月10日公開
01:00:00
  • 自己紹介
  • 02:21
  • 全4回の流れ
  • 01:02
  • HR Techとは
  • 01:17
  • 本日のアジェンダ
  • 01:18
  • 【先生からの質問】これは何のグラフでしょう?
  • 07:45
  • 2つの市場における変化
  • 00:32
  • なぜ人事は進化しなければいけないのか
  • 00:13
  • これまでの人事とこれからの人事の比較
  • 01:52
  • 今の人事に欠けていること
  • 01:57
  • テクノロジーで人事はどう変わるのか
  • 00:09
  • テクノロジーの進化
  • 01:17
  • 人事にテクノロジーがどのように活用されてきたのか?
  • 01:03
  • オペレーションの効率化
  • 00:54
  • 個人データの活用
  • 03:03
  • 組織データの活用
  • 03:29
  • 日本の人事がHR Techにおいて取り組むべきこととは
  • 00:39
  • 【先生からの質問】日本の投資額はアメリカの?%
  • 03:02
  • アメリカにおけるHR Tech
  • 07:21
  • 日本におけるHR Tech
  • 04:27
  • 今後の人事に求められること
  • 01:04
  • Q.グリントですが、これって上司に見られてるってなると答えに偏り出たりしないんでしょうか?この手のES調査などって人事の人に見られることで回答にずれが出てしまうって問題があるかと思うのですが、それについて何かお考えあればお伺いしたいです
  • 01:30
  • Q.データがAI活用出来るレベルまで溜まっていく時間軸に数年かかるような気がしますが、一方で戦略的人事で経営に求められる時間軸は1年単位かと思います。このような中で短期的にリーンスタートしていく方法ありますでしょうか。
  • 02:34
  • Q.部署の違いにより求められるスキルが異なる場合、一律で評価をすることが難しいケースがあると懸念しますが、HRTechを使用することでどのような解決方法があるとお考えですか?
  • 01:21
  • Q.HRtechが進んでいるが、どれぐらい経営にいかせるレベルまできているのか?現状が知りたい。
  • 02:56
  • Q.HRtechの導入が進んでいる企業の特徴(業界や規模等)があればお教えいただきたいです。やはり人事に予算やリソースを割いている企業での導入が多いのでしょうか?
  • 01:35
  • Q.経営陣にコミットしてもらうためには具体的にはどのような方法があるのでしょうか。
  • 01:15
  • Q.なぜ日本には導入しないのですか?あるいは導入している企業が少ないのですか?
  • 01:26
  • 次回授業のお知らせ
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探索:ベンチャー企業の人事に潜む問題とテクノロジーでの解決策
2017年2月16日公開
01:00:00
  • オープニング
  • 00:34
  • 講師自己紹介:リンクアンドモチベーション 麻野先生
  • 00:49
  • 授業概要説明
  • 00:48
  • ①メルカリ 石黒先生のプレゼンテーション
  • 00:18
  • ①メルカリ 石黒先生のプレゼンテーション:自己紹介
  • 00:45
  • ①メルカリ 石黒先生のプレゼンテーション:ミッション・バリュー
  • 01:35
  • ①メルカリ 石黒先生のプレゼンテーション:現状の最大の課題
  • 01:18
  • ①メルカリ 石黒先生のプレゼンテーション:告知
  • 00:35
  • ①メルカリ 石黒先生のプレゼンテーションへの質問
  • 00:51
  • ②ビズリーチ 清家先生のプレゼンテーション
  • 00:15
  • ②ビズリーチ 清家先生のプレゼンテーション:自己紹介
  • 00:47
  • ②ビズリーチ 清家先生のプレゼンテーション:ミッション・ビション・バリュー
  • 00:45
  • ②ビズリーチ 清家先生のプレゼンテーション:従業員数推移
  • 00:16
  • ②ビズリーチ 清家先生のプレゼンテーション:人事業務における取り組み
  • 00:48
  • ②ビズリーチ 清家先生のプレゼンテーション:課題感
  • 00:39
  • ②ビズリーチ 清家先生のプレゼンテーションへの質問
  • 00:44
  • ③トークセッション
  • 00:44
  • ③トークセッション:人事課題の詳細ヒアリング
  • 10:29
  • ③トークセッション:人事課題の解決策
  • 00:34
  • ③トークセッション:人事課題の解決策 採用について
  • 07:22
  • ③トークセッション:人事課題の解決策 コミュニケーションについて
  • 06:12
  • ③トークセッション:人事課題の解決策 ミドルマネジメントについて
  • 06:43
  • ③トークセッション:質疑応答
  • 11:37
  • まとめ:メルカリ 石黒先生
  • 01:06
  • まとめ:ビルリーチ 清家先生
  • 00:38
  • まとめ:リンクアンドモチベーション 麻野先生
  • 00:40
  • 次回授業のお知らせ
  • 【後半】質疑応答
  • 12:34
  • Q.SLACKなどを使いきれない、シニアの方はいないのでしょうか?
  • 09:20
  • Q.高い回答率を維持するために工夫していることはあるのでしょうか?
  • 03:10
  • Q.採用や評価は何をもって良しとするかがキモかと思いますが、どう解決しますか?
  • 04:09
  • Q.採用担当者の『人を見る目』が可視化されませんか?
  • 01:44
  • Q.HRTechを活用してリモートワークメンバーのEngagementを高めた事例はありますか?
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探索:大手企業の人事に潜む問題と、テクノロジーでの解決策
2017年2月28日公開
01:00:00
  • オープニング
  • 00:57
  • 講師自己紹介
  • 00:45
  • 授業概要説明
  • 00:36
  • アジェンダ
  • 01:01
  • ①日立製作所 中村先生のプレゼンテーション
  • 00:24
  • ①日立製作所 中村先生のプレゼンテーション:自己紹介
  • 01:29
  • ①日立製作所 中村先生のプレゼンテーション:採用をやっていて・・・
  • 00:40
  • ①日立製作所 中村先生のプレゼンテーション:これまでの採用スキームの内容
  • 00:35
  • ①日立製作所 中村先生のプレゼンテーション:人財アナリティクスの全体イメージ
  • 00:33
  • ①日立製作所 中村先生のプレゼンテーション:人財ポートフォリオの検討
  • 00:30
  • ①日立製作所 中村先生のプレゼンテーション:17年卒採用の方向性
  • 00:24
  • ①日立製作所 中村先生のプレゼンテーション:人財要件の決定
  • 00:18
  • ①日立製作所 中村先生のプレゼンテーション:選考設計
  • 00:13
  • ①日立製作所 中村先生のプレゼンテーション:内定者人財ポートフォリオ
  • 00:25
  • ①日立製作所 中村先生のプレゼンテーション:内定者の質の変化_年度比較
  • 00:47
  • ①日立製作所 中村先生のプレゼンテーションへの質問
  • 06:56
  • ②テンプホールディングス 小川先生、山崎先生のプレゼンテーション
  • 00:27
  • ②テンプホールディングス 小川先生、山崎先生のプレゼンテーション:自己紹介
  • 01:47
  • ②テンプホールディングス 小川先生、山崎先生のプレゼンテーション:データサイエンティスト
  • 02:06
  • ②テンプホールディングス 小川先生、山崎先生のプレゼンテーション:会社紹介
  • 00:40
  • ②テンプホールディングス 小川先生、山崎先生のプレゼンテーション:人事ポリシー
  • 00:44
  • ②テンプホールディングス 小川先生、山崎先生のプレゼンテーション:人事情報室のミッション
  • 00:43
  • ②テンプホールディングス 小川先生、山崎先生のプレゼンテーション:人事データ分析の取り組み
  • 01:55
  • ②テンプホールディングス 小川先生、山崎先生のプレゼンテーション:取組事例紹介
  • 02:55
  • ②テンプホールディングス 小川先生、山崎先生のプレゼンテーションへの質問
  • 06:15
  • ③トークセッション
  • 00:17
  • ③トークセッション:人事課題の詳細ヒアリング
  • 05:27
  • Q:次世代経営層をハイパフォーマーに定義するとありますが、これは、どのような基準で抽出しているでしょうか。業績であれば、基準を可視化しやすいですが、経営層としてポテンシャルということであれば、データとして計り辛いものなので、特に質問したいです。
  • 03:40
  • Q:人事がデータ分析をして施策を立案しても、現場の長がKKD重視だと、コンフリクトが起きそうですが、どのようにしていますか
  • 02:05
  • Q:データを使って、学生と企業との間のミスマッチを防ぐすべはあるのでしょうか?
  • 01:12
  • Q:今は試験期間として運用しているのだと思います。実用に足りると判断するラインはどのあたりにあると考えていらっしゃいますか?
  • 01:55
  • Q:職種により、モデルの適合性に揺れはありましたでしょうか?エンジニア、営業、事務で違うかなど。
  • 00:42
  • Q:小川さんに伺いたいのですが、こんな情報取れたら説明力高そうなのにな…というデータってなにかありますでしょうか?
  • 00:58
  • Q:育成はアサイン、周りの人、目標や評価などにより結果が決まってくるかと思いますが、最も理想とのギャップを感じている部分はどこでしょうか?
  • 02:43
  • Q:退職予測モデルの正解率を上げるに最も影響があった変数は何か、を差し支えがなければ伺いたいです
  • 01:59
  • Q:分析結果を社員に公開して内省に活かすことはありますか
  • 01:24
  • まとめ:先生からのメッセージ
  • 03:15
  • Q:未来のハイパフォーマー予測をすることは難しいかと思いますが、その予測においてテクノロジーが貢献できることはありますか?
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仮説:HRTechサービス開発者と考える、10年後の人事の姿
2017年3月8日公開
01:00:00
  • オープニング
  • 01:10
  • 自己紹介
  • 00:38
  • 授業概要
  • 00:32
  • アジェンダ
  • 00:30
  • 1.日本オラクル 津留崎先生のプレゼンテーション
  • 00:09
  • ・津留崎先生 自己紹介
  • 00:35
  • ・事業内容
  • 01:49
  • ・導入事例
  • 01:17
  • ・自社サービスやHR Tech普及への課題
  • 03:46
  • 2.Workday,inc.宇田川先生のプレゼンテーション
  • 00:04
  • ・宇田川先生 自己紹介
  • 00:49
  • ・会社紹介
  • 04:46
  • ・自社サービスやHR Tech普及への課題
  • 03:33
  • 3.ミライセルフ 表先生のプレゼンテーション
  • 00:17
  • ・表先生 自己紹介
  • 00:31
  • ・事業内容
  • 01:46
  • ・自社サービスやHR Tech普及への課題
  • 03:45
  • 4.公開ディスカッション
  • 00:18
  • ・HR Tech普及に向けての取り組み①:津留崎先生
  • 04:15
  • ・HR Tech普及に向けての取り組み②:宇田川先生
  • 04:58
  • ・HR Tech普及に向けての取り組み③:表先生
  • 03:13
  • ・質疑応答
  • 14:11
  • ・10年後の人事の姿①:津留崎先生
  • 02:25
  • ・10年後の人事の姿②:宇田川先生
  • 01:19
  • ・10年後の人事の姿③:表先生
  • 01:33
  • まとめ
  • 01:39
  • エンディング
  • Q.基礎データ不足とありますが、例えばどのようなデータを残すと良いのでしょうか?
  • 01:23
  • Q.分析設計ができていない状態でまずデータ収集を始めるべきか、分析設計が先かどちらでしょうか?
  • 01:10
  • Q.多くの企業に共通に使えるデータと、企業固有に大切にしたいことは、皆さんのHR Techサービスではどのように取り扱っていますか?
  • 05:25
  • Q.導入して最も上手くいったケース 、最も上手くいかなかったケースはありますか?
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受講生代表
  • 徳田 葵

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    スクー放送部

  • 田原 彩香

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    スクー放送部

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