人事部がスキルや経験が複雑化しており、業界×業種×スキル×人の素養、というように評価軸を一様に判断できない。人を評価するのが難しくなってきている。HR Techでよくタレマネを導入しているがデータがたまるころには状況も変わってきておりデータの鮮度に問題がある。人事部業務は全従業員に分散し、紹介による採用と入社後の育成、成果を分け合う仕組みこそが大事。一企業内でのデータでしかない現状ではまだまだHRTechは時期尚早でお金の無駄である。
評価基準や個々人の能力を可視化していくうえで有用に感じた。特に仕事が属人化し、業務内容が不透明な場面で適用が進むと、人・業務の管理において、メリットが大きいように感じた。
一方で適切かつ低コストでのデータの取得・蓄積は大きな課題であると思った。導入にはある程度時間をかけて、社内での仕事内容全体を可視化する取り組みを進めていく必要があると思う。
採用面接では、志願者の能力を見極めることは難しいと思う。HRtechを利用することでより客観的な情報が得られるのではないかと思う。
HR techの概要は分かったが、具体的な導入イメージは付きにくかった。
ITをいかに活用するか、企業によって取り組みの差が今後顕著に出てくると思う。
HR techで人事業務は効率化されると感じる。
しかし、人材が同質化する可能性が日本国内の企業では考えられる。
多種多様な人の集団が効率よく、新しいものを産み出すと言われる昨今。
多民族国家でない日本で、過去のデータから集められた集団に多種多様性があるだろうか。
状況に応じて設定の変更が、必要な場合があると思う。
人事部部門は人を採用する・育成するという点に関して、HRTechを用いる事で客観的にリアルタイムで分析する事が可能になる。HRTechを用いる目的が定まっていないと宝の持ち腐れになることを忘れてはいけないと感じだ。
人材の適正配置は、管理職・非管理職ともに気になるテーマ。見えにくい人事業務・その結果の人事異動が、AIなどテクノロジーによる解決で納得感ある、効果的・効率的になる可能性を感じた。目的を見失わないことは重要。ベースとなるデータの収集・解析の現場など、具体的な取り組み・管理画面内容を見てみたい所ではある。
HRtechという言葉は聞いたことがあったが、実際に活用されていると感じたことがない。
実際どのように判定されても、それを生かすも殺すも結局は人間であることには変わりがないと学んだ
AIを活用して、人材の最適配置が可能であるならば、客観的な評価と、個々人の能力発揮が可能になる可能性があると思う。
人だからこそできること、人でなくとも出来ることを改めて考えることも重要。
面接も人材配置も機械の目と人の目の両方を使う時代が長引きそう。人を適材適所に導くのは単純に困難であることと、アルゴリズムを構築する方向性によっては偏りもあり得る。これらのリスクから両方を使うと判断する企業は多そう。
HR techを導入し人事部門が戦略的に経営に携わり貢献できるということは、人事部のモチベーションアップにもつながると思う。
参考になった。直接、現在の業務には結び付かないが。
AIによる業務効率化・膨大な情報の最大活用が見込まれる。AI技術等と既存の方法との、バランスのとれた活用が必要。
向き不向き、バイアスなど有効性と可能性を感じ 自社での導入に期待したいツールと思いました。
データをベースとした 人事は客観的で効率的であると感じました。多面的なデータ収集が必要と感じました。
具体的な事も知ってみたくなった。
A Iによってどうダイバーシティに対応していくのか。までは見えない。
社員のスキル、モチベーション、離職率予測のデータ化に興味あり
まさに、＜AIによる採用選考のシステムを導入しても、その結果が目的に適ったものかは人の目でも確かめ、検証と修正を続ける必要がある＞と、強く感じました。
人事業務の効率化や適正な人材の配置にとって，HRtechが重要であることは頭では理解できるが，感情の面で居心地が悪い。効率化を追い求めすぎてはないかと思ってしまう。
日本的な忖度のもとでどう採用定着させていけるものだろうか
私が務める会社でも人事管理系システムを作っているが、HR Techと呼べるものか謎。
もし作っているのなら、まずは社内で活用してほしい。
AIによる判断は、人事配置などでは有効と思われるが、評価となると難しいところがあると思われる。
やっている仕事やプロジェクトが異なるので、機械的な判断は難しい。人が得意な所と上手く協業できると良いと思う。
ふんわり理解していたことを体系化して説明してもらえ、頭の中の整理ができました。
タレントマネジメントにおいて、適正やスキルなどを可視化し部署異動などに活用できるとあったが、同時に従業員自身が自分の数値などを見ることによって個人のキャリア形成に役立てることも重要と感じました
今まさに必要な手法だと思える。
人事において、すでに採用されているように感じますが、データをとられている期間が長く感じてやや受け身な感覚が強い状況です。慎重にならざるを得ないと思いますが、前例踏襲で行き詰まった制度改革に向かっているように思い、活用されるよう、願っています。
どの部分に活用して、どの部分は人主導で行うのか明確にしていく必要がある。ヒトの心情までも考慮したものなのか否かも考えるべきと感じた。
日本にむけた企業活動をしている会社の人事に導入する場合、そもそもなぜ多様な人材活用が今の経営戦略上必要なのかという、根本的な理解が必要。
やはりダイバーシティ教育が有用で、改革に伴う活動を支える基盤になると感じた。
もう少し具体的なことを期待していたのだが、期待外れだった。
人事部門が人を採用する上で客観的にHRtechを活用するが、必要なのは直接人に寄り添い問題を解決する事が大事です。
HRテックの活用は、蓄積するデータの定義にかかっていると思う。従来のデータをそのまま活用すると、ガベージイン・ガベージアウトに陥ってしまう。従来データは、参考程度にとどめ、これから何をするために、どういうデータがどういう粒度が必要かということを設計することが必要で、人事もデータサイエンティストを入れて（もしくは自分がなって）、自らデータの定義に関与する必要があると思います。
今までの日本的な組織が、大きく変わりそうだと感じます。
ウェットからドライへ、プロスポーツチームのように、より実力主義になるのかもしれません。
それだけに、忘れてはいけないものもある気がします。
HRTechの概要は理解すことができたが、定性的なデータをどのように扱い生かし運用されているのかが見えてこなかった。
自分が採用部に配属された際には「HR tech」を用いた採用・管理が出来ているのか確認したい。また、どこまでを人の目で見て、どこまでをAIで判断するのかの境目も自分の中で常に持ち続けたい。
Tecでできる部分と、ヒトでないとできない部分の分け目をどうするか？
AIを作るのも人、アルゴリズムが正しいか、目的に沿っているかまでは、人事にはわからないと思います。そこに落とし穴がありそうな気がします。
人事とは、ひとごと、といわれるが、HRTECHの活用で見方が変わり、組織のあり方も変革できそうであるが、前提をどうするかを勉強していきたい。
ＡＩをベースにした人事管理の必要性を感じた。一方で人の目による判断も大切だと思う。
特性はわかりました。ですが最終的には、人の目を通して、その人の人柄を判断する必要もあるかと思います。
書類選考の際にとても役立つと考えます。
また、面接の際のＱ＆Ａについても
人の特性を除外し、一定の基準で評価できるのではないかとも考えます。
AIが採用活動に採用されている状況に複雑な印象でした。今後の就職活動対象者は大変なのか、変化に適応する必要があると思います。
特性は理解することが出来まさした。ただ、やはり人間の目で見て考えて判断する事が一番大切だと思います。
今後の従業員マネジメントへの活用
仮説生成という観点でＨＲ tecを活用したい
HRテックは自社に本当に必要なのか？という問いを持ちながら学習しました。答えとしてはYESです。ただし、目的を明確にして活用しなければなりません。また業務が増え、より一層公平な人事を目指すためにも「人事の可視化」は大切であり、HTテックはとても有効なのだと、ネガティブなイメージからポジティブなものへと変わりました。
人事管理情報をAIと結びつけて分析・活用することは必要だと思うが、どこまでいってもやはり最後は人間が判断すべき。
育成でAIが役立つ。とはいえAIでどんな分析をするのかも知りたい
戦略的、客観的、コスト面で効率的な人事が可能になるなどの点で、飛躍的な進歩が期待される一方、評価される側からすれば「客観的」という錦の御旗のもとに勤怠等の低評価や解雇につながるわけでだから、非常なツールでもあると思いました。現在の小生は、HR-Techを使われたらリストラ要員の筆頭になりそうですね（汗）
HRテックという手法があることを認識できた。
新規事業に投入する人事情報にAIを活用したいと思いました
若手メンバーがすぐ辞めてしまい、人員不足が問題であるため、
AIを活用し、把握していけたら、解決できるのではないかと思った。
AIを妄信しないよう注意が必要だと思います。
企業規模が大きくなるほど、人事業務のＡＩ化は必要ですね。
人自部門にも大きな技術学院が起きている事を知らず勉強になった。
HRtechの概念を経営、人事トップ、担当者が把握した上で経営戦略に基づいた活用をしていかないとただの手段になり、手段の目的化にならないように進める事が大切だと感じました。
最近HRtechと思われるCMが多くなってきた理由が分かった。
私は人事部ではありませんが、例えば部内で新規プロジェクトを立ち上げる際、だれをメンバーにするか考えるにあたって、直観で人選するよりも、AIに基づくデータを参照することは意義がある。
HR テックを導入するかどうかはわからないが、各従業員の特性把握を日頃から意識しておかなければ、経営戦略の実現に貢献出来るような人事は行えないと思い、普段からの人を見方を改めようと思いました。
AI人事部門の導入により、同質性の高い人員採用や配置が発生する可能性がある
言葉自体今まで馴染みのなかった言葉で新鮮な気持ちで学べました。客観的な人事評価や選考を進めるうえで大変有効かと思います。
社内の人材を如何に有効活用するかが今後ますます重要になってくるのがわかった
テクノロジーの進化により、効率化が可能な業務は増加している。
効率化した上で、人事として何をしたいのか、目的・ゴール設定が重要になると感じた。
また、AIで判断できることと、採用担当としての直観や表現が難しい何かという点はあるはずであり、AIをあくまでも1つの判断ツールとして、活用することが大切である。
HR techの有効性は理解したものの、自社ではどこまで実現できるか想像もつかない
人を総合的に評価するのは非常に難しい為、AIのサポートが必要な領域と言う認識ができました。
多くの社員を評価するのは時間も要するだけでなく、その判断はとても難しいものと思います。そうした中で、大量データをある種フラットな見方ができるテクノロジーというのは、正しいデータと人(人事担当者)とのコラボレーションによって非常に有益なものとなると思います。自身の人事データ登録にあたってはそんなことを考えながら入力します。
ＨＲテックの導入により採用や異動のミスマッチを防ぐことができるのはよいと思う。人事が今後何をしようとしているのか、どうデータが使われるのかは注視していかなければならないとおもう。
あくまで手段であって、どう使いたいかをよく考え、検証する必要があると感じました。
AIの活用事例として、採用や人材管理で使われるユースケースを確認することができた。自分の現場では、そこまでAIが浸透してきている感じはしないが・・。
人事評価においての、HRテックのメリット、データ化と言語化、そしてそこにバイアスがかからないこと。そのためには、そもそもデータの素となる要素を多面的に個を把握する必要性がある。
会社にも、バイアスだらけの主観的人事のときもあれば、
個の特性診断のようなものによるデータ重視の人事もある。
どちらも完ぺきではないという自覚が必要。
最近覚えたHR。
techを何でも付けるの、流行りか。
分類を数値化して管理すること、そのルールを定義するのは人。
HRテックの活用で、人事がさらに企業経営に貢献できる具合が高まる。
AIでできることは、AIな任せて人間にしか出来ないことを対応できるよう、早くに習慣づけたいと考えます。
人事異動において、能力に合わない部署への異動を減らすことができるのはとても期待できます。自身の能力の傾向を自分でも見えるようになると自己育成の方向性も見えてくると思います。
自組織に活かしたいと思います
主観や経験に基づく人事への不満や非効率を解消する解決策としてHR techは不可欠であるが、それを活用する目的や活用方法によっては組織を良くも悪くもする諸刃のヤイバ。しっかりした理念が必要。
HR Techを導入する事でその人にあう配置ができるので、ミスマッチは今までよりも少し減りそう。今後1番注目すべきなのはHR Techですね。日本の人事制度に確信が起こる事を期待しどんどん導入していきたいです。
人事の仕事は書類作成等、むだな仕事が多い。
それを省き、必要な場所にヒト・時間をかけるためにHRは必要なのだと思った。
AIに代表されるテクノロジーは便利だがそれに頼り切るのではなく、人間の判断を入れつつ付き合っていくのがよいと感じた。
HRテックとは？という基礎を学ぶ事が出来た。
Technologyを活用することにより、これまで見えていなかった人材データの見える化ができるのは、組織をより強くするために必要であると感じる。一方でTechnologyとはあくまでツールであり、このコースでも強調されていたように「目的」を明確にすることが何よりも重要。また、「人」を理解するためのデータとは何かを考えることも大切だと思う。
テクノロジーへの投資と効果の関係も知りたい。
多数の従業員がいる会社では、HRtechを有効に活用することが業務の有効性・効率性を向上することにつながると感じた。
データ上である業務の適正が示されれば、意見や考えだけでなく公平で納得のいく人事施策を打てると感じます。ただ、データから出された答えが実情とあっているかは検証して使用すべきですね。人に関する様々な事柄を頭の中で整理して置いておいて、何かを判断のは難しいので、技術の力を使っていくのはいいですね。
まずは、散在している人事情報を束ねる取り組みを進めたい。
HRの領域でもAIが活用されていることを踏まえ、どのような領域でも積極的に活用していかなくてはいけないことを、改めて認識した。
AIに判断させることでバイアスをなくすことは大事だが、真の目的に沿っているかどうかは人の目で判断しなければならないと感じた。
概念的なことは理解できたが、具体的にどう活用されるのか見えず、知らないところで人事に監視されている様で不快な印象も受ける。
AIというフレーズが出すぎているような気がしました。
すごいことになっていますね、
バイアスがかからないのはよい。
テクノロジーは適切な目的をもって利用されなければならない。
ＨＲテックとは、人材マネジメントのためのテクノロジー。ＡＩやビッグデータの発達により進化が進んでいる技術。しかし、人間が全く目を離して良いわけではない。優先順位や課題など、人が考えるべき部分は人が行うべきだ。人に寄り添う経営を心掛ける必要がある。
・ＨＲテックを使うことが目的にならないように、常に何故このデータを活用する必要があるのか、活用することで何を成し遂げたいのかという根本的な目的を意識することが大切だと思った。
人的リソースの枯渇状況とそのポジションを望む社員もしくは応募者をaiでマッチングできるようになれば幸せだね。
逆に過剰な人的リソースのチームからから一番ミスマッチ人材をaiで抽出して除外することも大事。
便利な世の中になった一方、能力をAIで判断されるのには少し抵抗がある
要求に対する最適解をあたえてくれる点はよいかもしれないが、要求自体の妥当性は自分たちで考えるしかない。
人事領域でもテクノロジーが活用できることが、具体例をもとに理解できた。
より知識を身に付けたいと思いました
今まで以上に人事の仕事が経営に大きな
影響を及ぼすことが、今回の講義の内容で
理解することができた。
数年前から社内のHR間では話題になっていましたが、グロービスの初級教材として組み込まれるほど一般的な内容というのとに驚きました。
人事も主観的でない方法で評価することは、いいと思います。
旧態依然の人事が変わることに期待します
HR Techについて具体的に説明できるようになった。
自動化やAI導入によって人事業務が時短できるという点は良いと思った。疑問点は、人を評価・配置する際にその人物をどう評価するのか、その基準をどう決定するのかという点である。基準を人間が作るならば、(人間の判断は主観的だとのことなので、)基準が主観的ならば結果も主観的になるのではないかと思った。
テクノロジーで解決できる部分とそうでない部分との見極めが重要だと思います。
テクノロジーの進歩と共に経営にも関わる戦略的な人事という視点と、従業員個々人のあらゆるデータを管理するという意味で高い倫理観が必要であることが分かった。
HRTechは人事の透明化にも寄与出来ると思いました。
これから取り入れてみたい。
初めて知り、今後 我々も検討しなければと思いました。
業界によっては実際に活用されていることが想像できました。
まず、データ収集が難しそうだと思った。上司の評価や、あの分野で活躍しそうなどは完全に主観なので、そのような点をどうするのかがわからなかった。
あと、採用、不採用に関しては、不採用にした人のその後のデータがないので、実は超有能になりえる素材だったという判定が難しそうかな。
採用管理の効率化や、人事データの整理・分析に使用できると考えていたが、ＡＩの活用をそこまで推進するものなのかが疑問。ＡＩになにをやらせるということなのか、今一つイメージがわかなかった。
人事とAIとの関連性を理解できました。
HRTechそのものは便利であるが、それを管理・活用するのは人であり、活用する人次第ではその利便性は左右されることを認識した。
HR Techの全貌について理解することができました。今後はどのシステムやアプリケーションが自社にあっているのかを確認し、どのように導入、運営していくのかが大きな課題となると思いました。
人事の世界にもAI/ビッグデータが関係し始めていること、またその期待効果をイメージすることができた。
人事情報までデータで可視化でき、分析できる時代になったのだとつくづく進化を思い知らされた。
評価において、データに基づいた分析を行う事で個人の主観が入りにくくなる事はとても良いと思います。
その他にも人材配置、育成など人事部門の様々な事に活かせる技術と感じました。
AIが得意なものと人間が得意なものを見極め、正しく運用していくことが大切だと感じた。
データが大量にあってもそのデータから求めている解を導き出す事ステップが重要かつ最大のノウハウであり、そのノウハウをソフト化する、アプリ化できているかどうかがのほうが大事に思う。。。
インプットするデータの質が重要
AI 技術の活用で、今までの人事評価も変わります。
AIと人事が学べます
ありがとうございます。確認含めわかりやすかったと思います。
人事、情報、経理などが、自分たちの仕事で経営判断に貢献するという意識を持っているか否かがその会社の明暗を分けるのかも知れない。
自分の会社の人事部には、HR Techという課がありますが、これと新しい概念であるHR Techとは全く別物である事を認識させられた。我が社のHR に如何にHR Techを機能的に融合できるかが、今後10年スパンでは大きく問われるのではないかと思う
参考になった
わかりやすかったです
人財です
TECHの導入に異論はないが、誤った過去データによるミスリードやイノベーションのジレンマには気を付けたいと感じる。
HR techを有効性は理解できたが、実際にどのように導入するかまではわかりませんでした。
AIを作るのも人だが、アルゴリズムが正しいか、目的に沿っているかまでは、普通の人事にはわからないと思います。そこに落とし穴がありそうな気がします。