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。

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。

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。

人事管理や育成に「客観性」が入ってくるのは明るい可能性を感じる。
例えば大人しくても周囲との関係を築き、着実にこなしていくタイプのAさんがいたとし、直属の上司からは「大人しいからリーダー的ではない」と印象を持たれたりする。この場合、経験的にはAさんの昇進やリーダー任命は能力に見合ったタイミングからは遅れそう。
しかし、AI活用により、Aさんも適切なタイミングで昇進や任命の可能性が高まるということだと感じた。
このような面では確かに良いが、一方でそのAIの精度が信用に足るものかという点も気になった。機械だから、AIだから、正確で信用たる、というバイアスに陥らないように気をつけなければならないと感じた。

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は必要だと感じる、ただそれは、最終的に人が判断するときに、判断を適正に行っていくための、あくまでも参考材料であるということは変わらないと感じる。HR Techで効率化できる部分は大いに期待したい。

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。

AIに管理される時代がくる！

と、考えると恐ろしい気もしますが、手綱は人がもっていて、
客観的でより詳細な管理はAIに任せたほうが賢いですね。

古い制度に慣れていると気持ちわるいものですが、背景を理解し受け入れたいと思います。

HR tec 経営戦略的な側面から人事を捉える

概要、Human Resources×Technology = HR tech
データに基づいた人事により、多様な人材の登用や組織の問題を解決することができる

　背景
 環境変化
 グローバル人材獲得競争
 労働力不足
 働き方改革
 テクノロジーの発達
 ビッグデータ＋AI
 人材情報の見える化

活用例
 採用
 AIによる募集要項の作成、選考
 採用管理
これにより採用プロセス効率化、ミスマッチを防ぐ
 管理
 労務管理
 タレントマネジメント
これにより人材ポートフォリオの見直しが容易に
 育成
 E-learning
 モチベーション把握、離職予測
これにより組織を良いコンディションに保つ

 効果
 どこに異動すると、そのくらいの確立で活躍できるかを予測、より適正な人材配置
 社内にどのようなタイプの人材がいるかを把握し、採用や育成に活かす
 メリット
 バイアスのかからない方法による情報分析が可能
 適正度がより高まる
 注意点
 HR techはまだ発展途上
 今後導入は推進すべきだが、AIで判断する部分と人が判断する部分
 このすみわけの重要度がますます増加
 どのような判断基準で評価するかを含めて、AI分析をするなら人事の人が最初の評価項目を設定するという部分は重要度がとても高い

最近の研究で、AIが差別を学習してしまうことが明らかになっているので、バイアスのかからない分析という表現に違和感を感じる。

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。

HRtechの真価が理解できない人間とは一緒に働かないことに決めた。

HR techはあくまでもツール（手段）だと認識したうえで、そのツールを使う目的や、ツールがはじき出した結果の確認や妥当性の検証などは人がやるべきと理解、認識している。
もちろん、信頼できないということでもなくて、ツールの良さ、例えば客観性（＝人による感情的が介入した評価にならない）などとても有効性が高いとも思うので、そういうツールならではの良い特性を十分理解し、そういった理解も含めて人間が使いこなせるということが大切だと思う。

HRテックは歯科界にほとんど導入されてないのでこれからどのように導入していけると良いか、考えていきたいです。

HRtechを活用して人材リソースの効率化としていい面もあるが、実際に導入して活用するとなると課題はまだまだありそうだ。
コロナ渦でオンラインで採用面接を実施した結果、新入社員が入社してすぐやめてしまったという問題も表れている。採用面接する際オンライン、テクノロジーでは見えない部分が浮き彫りになったといえる。
HRtechで活用するところ人間でなければならないところ、役割を明確にしていかないとHRtechを導入してもうまくいかないと思う。

ITは人事業務にも活用されるのですね、驚きました。私の会社で本当に実現すれば良いと感じたことは、①社員の適正をAIで分析、②移動後の活躍を予測です。

AIやビッグデータ、戦略的といった言葉があまりにも便利に使われており、実際に導入を考える方にこの様な認識を持たれる事は導入失敗のリスクが高いと感じました。
昨今話題になっているAIの多くがベースとしている機械学習は複数の学習データを元に、ある入力に対してある出力が得られる可能性を返すものです。
従って、入力のモデル化、出力のモデル化、モデル化した入出力のサンプル収集は人間が行う必要があります。
自社の人事評価の仕組みが、市販されているデータセットに落とし込み可能なレベルで一般化されていれば別ですが、そうでなければ自社でデータの収集を行うかデータセットに合わせて人事システムを変更する必要があります。
更に、教材中AIはバイアスを持たないという表現がありますがこれは全くの誤りで、機械学習ベースシステムでは学習データ、ルールベースシステムではルールを作成する人間のバイアスを引き継ぐことになります。
例えば、今社内で偉くなっている方は若い時分に現在の労働基準では考えられないほどの無茶苦茶な残業をしていたとすると、その過程で、心身に失調を来した方がいたとしても、システムは無茶苦茶な残業をする人ほど偉くなる=高い評価を出していると判断してしまいす。(その方が辞めてしまっていれば学習サンプルとしては取り上げられないので無視されるためです)

触りだけとはいえ、危険性やリスク、必要な準備に関してはもう少し踏み込んだ解説をお願いしたいです。

ITを活用した人事業務の効率化や新たな価値を生み出す取り組みを学ぶことができました。（将来あるかもしれない）HRシステムの提案時に知識を活用します。

このコースを通じて人事管理分野でもビッグデータとAI活用が迫ってきていることが理解できるようになった。自分でも大手企業においては、特に中途採用などの一部人材のスキルが生かされてなかったりする課題が多いかと実感していた。今後にHR techの導入などにより人材の活性化がより合理化・効率化できるのではないかと期待したい。

”AI”というキーワードで思考停止してはいけない。
機械学習、強化学習、ニューラルネットワークやディープラーニングの特徴を理解して、HR Techサービスの導入を検討すべきだ。

古いのかもしれないが、導き出された配置に納得できなさそう。結婚にも応用される？されている？

人材の抜け漏れない効率的な活用のため、ぜひ弊社でもHRtechを活用するべきだ。これから深く勉強し、そう提案できるようになりたい。

人事評価の納得性を高めることは、従業員のエンゲージメントを高めるために極めて重要な要素。Techの活用がこれから益々重要。

タレントマネジメントの要素として、社員がどのようなスキルを保持しているのかを客観的に収集・見える化することで、特定の部署で人員を抱えるのではなく、発生するプロジェクトごとに適任者を配置することが可能となる。
例えば、システムの導入であれば、対象の業務知識を保持しているメンバー、アーキテクチャを考えられるメンバー、フロントエンジニア、保守運用などを適切に配置することで、スキルアンマッチを防ぐことが期待できる。
一方で、社員は常に必要とされるような自己研鑽を継続して行う必要がでてくるが、社員の成長は企業の成長には欠かせないため、良い循環となることが期待できる。

間違いなく今後発展していく分野である。どこまでをAIに任せて、どこを人間がやるのか、慎重に考えていきたい。
今まで主観で行われていた採用や人員配置が客観的に判断できるのは有意義。

HR非常に重要だと思います。勘や経験則に捕われないデータに基づいた採用・配置・異動は社員の納得感を高めモチベーション向上・エンゲージメント向上に繋がる・・・という好循環が生まれると考えます。

経営資源のひとつである「人」を戦略的に活用するためにもHRtechは重要な役割をもつと考えます。

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。

AIによる客観的な判断は大事である一方で、本人のキャリアプランとのすり合わせも必要であると感じた。

会社でもこの取り組みは始まっているが、まだまだ使いこなせていないと思う。今後取り組みが進み公平感のある人事が行われれば、モチベーションUPにもつながると思う。現状では、AIは完璧なものではない。最後は」人の目で確かめることが必要ということをしっかり認識して活用していく

入社時にタレントをAIで解析し、離職リスクを可視化し事前に対策。

バイアスは、元々の会社の傾向でもかかるものであるので、過去の事例を入れれば入れるほど、過去のバイアスに引っ張られそう。
人がどこまで修正できるか。が鍵なのかなと思った

組織のコンディションを把握することで、退職抑止の効果が期待できると思いました。また異動に関してもバイアスのかからない客観的な異動のため、会社や異動者にとって前向きな異動になると思う。今後HRtechの技術が向上していくことでより良い組織作りになると思います。

採用活動や人事データのみならず、設備投資した機械の動きや効果の測定についても、このような考え方を適用して新しい仕組みを創り出すことが出来ないか？と考えてみました。

自身も異動をしたのですが、目的や期待値（なにを期待されているのか）など上司から具体的な話はなく、なんとなく業務を進めている状況です。目的や期待値を具体的に示した方がモチベーションや目標が立てやすいと感じました。また、人事においての評価の透明性が感じられないため、HRTechを用いて、人の感情だけに左右されるのではなく、客観的な視点で仕分けることも大事であることが理解できました。

戦略的な採用と育成

居心地の良い役割、作業内容、空間、働き方、待遇などを各自に書いてもらい、AIで最適配置を割り出す

HRテックの活用について業務の効率化を図る部分と人が判断する部分を適切に棲み分けすることの重要性を感じられました。先入観を持たずに正しくデータで人を分析する事は適切な人員配置になり、社員のモチベーション維持にもつながると感じたので判断材料の1つとして増やす事は有効性だと考えます。

新規事業やトラブルが起こっている事業など、精神的な負荷が高い業務を、できるだけ精神的にタフな人に割り当てるために、HRtechを用いて、性格分析や、行動履歴から割り当てられると、事業が円滑に進められると思いました。

これからは人事部も積極的にIT知識を身に着けていくことが大切だと感じた。

テクノロジーは使い方次第で左右される。HRテックにより、人事情報管理をすることは今後も積極的になるだろう。ただ、数値化できない人の定性面は、今後も人が判断していくべきであると考える。

適切な人員配置を行うためにも両立が必要だろう

お客さま企業の従業員のモチベーションや適材適所という面で、企業にとって良い状態にあるのかについてもしっかりと見ていきたい。

定性的な評価を複数種類集めて分析するのは人間の力では大変であるため、そのような時に役立つと考えられる。

HRtechは人事業務の効率化のためのものであり、とても便利だと思った。

　人事部門における課題解決において活用できる。

働き方改革が叫ばれている中で、このHRTechを活用すれば、さらに労働環境の改善を図ることができると思う。

HRtechについて学びました。確かに人の属性や相性を人が管理し考慮することは難しいのである程度の大枠をAIが決め、最終的に人が判断する形式は非常に効率的で皆が幸せになるシステムだと考えます。

能力のない人間はこれからもっと生きるのが厳しくなりそうだと感じた。

人事部の仕事効率化につながる

何か自分オリジナルの武器を持っておきたいと思います。

HR techによって、人事の仕事が非常に効率よく進むとは思うが、あくまでも判断材料であり、まだまだ人の力が必要であると感じた。

HRTechの肝となるビッグデータは、主に「過去にどんな人材が活躍したか」をベースに収集されているはずだ。変化の激しいこの時代において、過去の経験に基づく人材配置はどのくらい有効なのだろうか。そのような判断軸で組織に変革をもたらすようなイノベーション人材は登用できるのだろうか。疑問である。

自身の能力や性格を、数字などのデータで管理されているという認識をもつ

就職活動などは人と人との繋がりなので、あ一生懸命書いたエントリーシートをAIに落とされたとしたら悔しいと思う。経験を重ねた社員の直感や感情なども大切にしながら行わないといけないと感じる。

採用の段階でHR tech化が進んでいることは驚きであった。また、人事配属になった場合には触れる機会が増えると思うので勉強していきたい。

就活の際にこのようなシステムがあったと思うのである程度想像しやすかった。

目的を明確にして活用することが大事ということがわかりました。

人の管理についてデジタル技術に任せていいの？という疑問があったが、やはりなぜ、なんのためにAIを使うのか、などは人が考える必要がある。

今まさに導入を検討しているHRtechに対しどんなの効果があるのかがわかった。①採用工数削減、ミスマッチ防ぐ②パフォーマンスを最大化する人事配置…ポートフォリオ見直しが簡単に③社員のモチベーション見える化…組織を良いコンディションに保つ
採用ミスマッチがどのくらいまで減らせるのかをもう少し掘り下げたい。

HRテックの概要は理解できたが、具体的にどのような項目で人材を管理するのかを知りたかった。

現在各担当者で異なる商材を扱っており、商材によっても求められるスキルが異なることがある、このようなケースをHR Techではどのように評価をしてどのような結果が出てくるのかは見てみたい、現状管理者でないことと、サービスを見たことがないのでイメージしにくいです。

HR tech
科学的な知見に基づくデータ解析
人事業務の効率化
目的に沿う使い方であれば効果的なツール

研修の受講状況の把握：どんなことを過去に学んでおり、今後もっとこんなことを学んだらいい、みたいなことが分析できる

経営戦略

人数が少ない企業のため、選択の余地がないです。

HR Tech案件の理解・レビューに活用

AIの活用がますます進む一方で人の目でも確認が必要な部分があることを認識しました。

今の勤務先はこの両輪で動いている気がしました。

良い学びとなりました。今後、必要不可欠な考えだとは思います。

より多様な人材を客観的に評価できるようになると、社内での人材の活躍の仕方も変わりそう。上司に媚びたり、飲みニケーションに頼ったり、声の大きな人が評価される人事は終わり、シンプルに業務で成果を上げる人が評価される仕組みに変われる一助となると思う。

主観的になりがちな人事判断をテクノロジーが支えるのは、一昔前であれば受け入れられなかったかもしれないが、
現在では受け入れやすいかもしれない。
(テクノロジーの解に従うのに慣れてきているため)

HRtechの活用が進むことで人材の多様性の推進などが促進できると期待されるが、AIによる分析も元データの読み込ませ方によっては失敗してしまう。Amazonでは採用や管理職登用にAIを利用したところ、過去のジェンダーバイアスがそのまま引き継がれてしまうという事態が発生したと記憶している。だからこそ人間の思考力や判断力はこれからも重要だと感じる

人事をAIに任せるのは不安な面もあるが、担当者の感覚に頼っていた人員配置を科学的に実施できるのは合理的であり従業員にも納得感が得られやすいと感じた。

適材適所を客観的に判断する１つの材料になる。

改めて再確認しました。

HRtecでアウトプットとして出ている表面のだけで判断すると潜在的な能力を見落としがちになりそう。潜在的な部分をあらわにできることがデータを活用した人材育成につながると思う。

とても理解不能な理由で異動を言い渡してくる人事部の判断よりも、データと科学に基づいて判断してくれる方法に魅力を感じます

「高専学生の会社見学に積極的に取り組んでた」⇒「人事部採用係への異動」

実際に合った異動理由ですが、小学生の係決めみたいで笑えます

HR　techの概要について理解できた。現場についてよくわかっていない人が人材を配置する際に大いに役立つと思った。

オペレーションの適正な能力の人材配置や、人材の定着に有効だと思われます。

所属企業が実際どこまで導入しているかは分かりませんが、進展して欲しい取り組みだと思いました。

- 人材の評価は、個人の主観に頼るところが大きかったように思う。
- ただ、そういった方式では、客観性が保てず、優秀な人材を正しく評価することが難しかった。
- テクノロジーが発達し、人材獲得競争が厳しくなる中で、テクノロジーの力を借りるケースも増えている。
- こういった分野でサービスを開発するベンチャー企業も増えてきているように思う。
- ぜひこういったサービスが日本の産業界に広がって、優秀な人材が真当な評価を受ける世界になって欲しい。

効率的な人材配置にAIが活用できる。
因果よりも相関が大事。

リンクドインのようなタレントマネジメントを会社間で共通言語として使えることはHRテックとして有効と感じた

HRtechというのは初めて知った。若年層の離職が多く、また会社も変革していかなければならないのに、うまく人材を活用出来ていない。適切な人材配置のために導入するのも一つの手だなと感じた。

戦略人事の視点を常に持ち、貢献出来る人材でありたい。

テック系は新規ビジネスという気配が強いと思う。HR Techで言われている事はそもそも人事がこなしている事で新しさはなさそう。

HR techを活用する為にまずは正確な記録が取れる担当者が必要である。

人事評価、採用においてバイアスを除外するうえで有効な手段と思うし重要だと思うが、話を聞いていて導入は中々難しいなと感じました。

HRテックの良さは理解できましたが、異動の予想の中にチームとの相性なども加味されるのかは気になるところであった

社員のみならずBPの活用時にも参考にしたい

データ化は大賛成なのであるが、一方で難しさも経験している。
データで集計された結果、出力された結果について「どうやってそれを読み解くか」が、実は人によってマチマチだったりしたのだ。
結果は同じものを見ているのに、人によって感じ方が異なる。
これがデータの怖いところだと思っている。
これらを解消するのは、各人がデータを読み解く知識を高めることも大事だが、結果が出て、それについて議論する場を作る事も大事なのではないだろうか。
当たり前のことを書いているが、これが実行できているかと言えば、必ずしも出来てないから敢えて自身にも言い聞かせたい。
建設的に議論するということのも、実は非常に高いスキルが必要だったりする。
お互いの知識レベルが揃ってないのと、論点がズレてしまったりしがちだし、「論理的に喋べる」「相手の言っていることを理解する」だけでもものすごく知性が必要だからだ。
特に「人事」という分野については、学校で勉強したことがないわけだ。
知識レベルを揃えるのは尚更大変なのだ。
これは、人事部門の中でも言える。
人事部門と言えど、作業ごとに担当者が分かれているのが普通だ。
自身の範囲を超えた知識を会得している人がどれだけいるのか。
さらに言うと、現場での人事権を握る部門長が「人事」の勉強をした人がどれだけいるというのか。
知識不足をテクノロジーで補完することも可能かと思うが、データやAIは決して万能ではない。
その点も含めて理解できる人間をまずは増やさないといけない。
HR Techを推し進めるのと並行して、社内で「人事」「データの読み解き方」の学習も進める。
時間はかかるかもしれないが、改めて遠回りでもそれらの点から始める必要性を感じたのだった。

私が知る限りの企業組織での人事関係の評価は、ほぼ人の主観であり、採用のミスマッチや業績評価に不公平や不透明性を生む。AI処理による相関性視点からの客観的な評価情報が人事情報に加わり、最終判断を行う人がその情報を正しく使う事が出来れば、再び日本経済を成長させるような経営戦略とそれに必要なイノベーションが進む組織作りに一歩近づけるのではないかと期待する。
AIが処理した人事情報の内容は、管理職だけでなく、本人にも情報開示される事が望ましい。それによって、今の立ち位置から更に良い方向に行くには、何をすべきか本人が考えるきっかけにも役立つと思われるので。

何を達成するためのHR techか、目的を持ち、戦略実現の実現を目指す。
HR techの理想とするシナリオと照らし合わせながら、日々の実務に取り組む必要がある。

導入の目的を明確にすることが重要ですね。また、組織、チームのタスクのレベルに応じて、成果を生み出す人材の組み合わせをAI判定してもらえると公平性が保てると感じました。

すぐにはイメージできないので考えます。

AIによる情報収集と分析が行われていることが、大雑把に理解できた。

こういう事で個人的な感情ではない視点から評価されるメリットがあるんですね。

AI活用でHR業務効率化期待できる
機械的に使うことは避けて、状況変化応じて、点検修正は欠かせられない。
ただ、人事選考プロセスがAI依存度高くなったら、似通った世の中になっていくのは、寂しいような、怖いような気もする

自社の人事制度とのギャップを感じた。まだまだ紙資料の時代。。。。

これまで当社では労務管理一辺倒で、人事部門は経営と一線を画していた(独自路線を歩んでいた)が、ようやく戦略人事の考え方が取り入れられ、求められるスキル体系の特定や各スキルの習得状況の可視化など、経営戦略を実現するための科学的な施策や取り組みが動き出してきた。やはり、経営に貢献するには事業戦略の立案や実行、評価時にデータ分析を行い検討するのと同様に、人材にまつわるデータの収集、分析を行っていかなければならないと改めて感じた。

仕事における経験をデータ化し蓄積することで、各個人に適したワークプランを提示することが出来る。

特に無し

HR techは客観的なデータで人事業務を支えることができる技術だと学んだ。その際、AIなどの技術の限界を理解し、目的に沿う場合にHR techを使うことが重要だ。

概要は理解できました。どういう目的でどういう風に活用するかを定めずに（一貫性を持たずに）活用すると、将来的に酷い影響を生み出すように感じました。人事担当責任者はそこをしっかり認識した上で、システム導入を社内オーソライズすべきと思います。

AIに関しては使用するものの適切な理解が必要だと考える

どのようにAIで解決しているのか、具体的な事例がほしかった。

是非当社でも取り入れたい。経営者や人事は主観で見てるのでお粗末配置、登用が行われている。面接も当確ライン微妙な時に判断も確認するツールで使いたい。

IT技術を導入するにも目的が重要ということを再認識した。
技術は進歩しているので、目的に沿って技術を積極的に使っていきたい。

これからの事業環境において、タレントマネジメントの重要性はますます高まると思う。自律的な学習の姿勢も評価される仕組みづくりが重要と感じた。

まずはAI活用の具体事例を調べ参考にしたい

人事経験はないので、勉強になった

人事部門でどのようにテクノロジーが活用されているのかは、あまり、知りませんでした。
実際のところ、発展途上とのことであり、これから関心を持ってみていきたい。

面白かったけど、自分の仕事には直接活用できそうにない。人事部ではないので。ただ世の中の方向性や求めてられていることは、学んだ内容からわかる。仕事のミスマッチは出来るだけ防ぎたいよね。

自分のスキルや経験を普段から言語化して、HR techが進んだ社会でもAIから選ばられるように、日々スキルアップを意識していこうと思いました。また、AIが普及しても、どういう目的に対してどの技術を使うのかの選定や、運用後のPDCAの回し方などの、人が価値を見出せる部分は、これから特に意識してレベルアップしていこうと思いました。

HR Techという言葉を始めて知った。テクノロジーによって、よりよい組織づくりに繋がると思った。

社員教育、タレントマネジメント、ひとりひとりの活躍の場の構築に活用できると思います。

個人の持つ特性やスキルあるいは労働時間や健康状況など様々なデータがあるが、それぞれを掛け合わせた分析ができずに持っている情報が活かせていない。目的を明確にした上で、必要な情報を持続的に収集・分析・活用することで人材や組織のパフォーマンスを高める施策に繋げられる。

人事部門ではないが、HRテックが求められている背景と考え方を意識して、自部門のマネジメントに活かしていかないといけないと感じた。

HRTechの活用の為には目的意識が必要である。

フラッシュアイデアですが、HR Tech の考え方を、チームビルディングやタスクフォースの中でも、活用出来るのではないかと思いました。データによる可視化と適性判断による効果向上と効率化は全てのDXに共通しますね。

感情が介入することを極力避けたい人事考察において、AIを用いた、データを参考に考察することは、人事戦略における失敗を避けることができると理解した。

今会社が進めているHRTechの意味の理解できた。

具体的なイメージは湧かなかった。
自分自身がどのような業務に適しているか確認していたい

世のDXの流れの中で、HRテックの導入自体が目的化しないよう、導入目的となる課題の整理が重要になると感じた。

エンジニアの採用に携わっており、エンジニアのスキルを踏まえたマッチ度の予測が難しい課題があります。
既に活躍しているエンジニアの経歴やスキルからモデルを作ることで、活躍できるエンジニア像を明確化できるし、技術に詳しくない人事でも一時的な判断ができるようになりそう。

銀行実務業務では一部AIという自動化の導入が進んでいてオペレーション作業も
RPAの導入で処理しています。ただ、人事では、より複雑化していると思います。

AIは、あくまでもツールであり手段の一つと考え、人間がその活用に自己錯誤することによって、有効活用できると理解しました。

HRTechを導入するにあたっては、ただデータを集めるだけではなくそのデータを使って何がしたいかを具体的にイメージしておくことだと捉えている。ただ、その点にばかり拘泥していては変化のスピードに対応できない。ある程度の方向性が決まったら、まずはデータを入れてみてそこから分析を始めるということも一つの手だと考える。システム導入はどんなに簡単と謳われていても実際にはそれなりに時間と手間とがかかるので。

人事情報の有用運用によって、人材の活躍の度合いはさらに高まると思う

目的の定義が重要というのはまさにその通りだと思う。
AIを活用するにしてもINPUT時点のバイアスのかかるものと客観性を担保できる情報とのバランスが必要だと思う。
前者は多面的なINPUTで極バイアスを緩和させることも必要？

概要は理解できた。

講義にあった通り、HR techは人には難しい客観的な人員配置などが可能になるため、ツールとして導入できれば望ましい。しかし、感情面などの予測は困難だと感じたため、最後はきちんと人が判断することが大切だと思う。
また、どれだけ参考にするかという部分も難しいと感じた。

AIによる視差の下でマネージャー自身が人財のマネジメントする仕組みと理解しました。
AIとマネージャーのMIXはマネージャー自身の能力にも依存すると思うので、運用の面ではマネージャーの人財の考え方やマネジメントのスキル向上が不可欠だと思います。

GLOBISの導入もHR TECHの一環ですね。最近このような研修が増加傾向にあります。

人事部門に限らず、管理部門はAI・IOTの活用により、自らの変革を進めていく必要があると改めて感じる。ともすると、自身の仕事の効率化が自身の存在意義との矛盾を感じる場合もあるかもしれないと感じるが、自身がすべき事と機会に任せる事との仕事の区分けを明確にしながら効率化を図る事が重要だと感じた

人事については、人間は好き嫌いが最優先だか、AIが判断したほうが適正な判断ができる
適材適所が会社を良くしていく

人による判断とAIによる判断のどちらにせよ、それぞれの利点と欠点がある。どちらか一方に任せきりにせず多角的な視点に立った評価制度の実現を目指すことが求められる。

異動人事はバイアスがかからず客観的な判断ができる可能性がある。

データを客観的に分析するのは重要なことだと思いますが、AIもまだ発展段階ということで、充分な検証をしつつ進めていけば、良い結果につながるのかもしれないですね。

人事評価をどのように機械学習できるデータに落とし込むかが難しいのではないだろうか。

従来手法でいう「データ収集」と「判断」のうちの前者をAIによって行うのは属人的であることを回避できるという観点で魅力的。
しかし注意しなければならないのがそのデータは何に基づいているのか？が重要になるはず。
例えばそのデータが一上司によって評価されたものの場合、その上司の解釈を正としてAIが学習するためより如実に機会や評価に格差が生まれる懸念がある。そしてそれをこれまで「データ収集」を人が行うことで見えていたものが見落としてしまう可能性が起こりうる。
評価基準として上司の解釈が色濃く反映されている会社は多いはずで、
評価方法から全て根本的に見直すことは必要になってくるだろう。
但し、うまく活用すれば効率よく利用できるのは間違いない。

H R techを導入することの有効性が理解できました。

人事部門ではないことから、HR techは遠いものだと考えていたが、人材の適正配置を考えれば、HR techは必要で非常に興味を持った。HR techが進化して、適正で発展できる組織になることを望みます。

今後の少子高齢化加速化のなかでの多様な人材確保のために早急な整備が必要。人材の適正配置への活用はミスマッチを防ぎ、企業・社員お互いにとって幸せではあるが熱意や希望といったソフト面を軽視せず、効率性とバランスを確保することが大切。特にチームマネジメントを行うリーダーはHRtechを過信せずメンバーの感情に配慮し、皆が幸せに働ける環境づくりで組織の発展に貢献していくのが望ましい。

これは本当に「如何に使うか」が重要だと思いました。
例えば意に沿わない人事異動を告げられて、「あなたはこの業務に適性があるとAIが判断しました。ですので移動してください」と言われてモチベーションは上がるものなのでしょうか。

期待値を含めた技術だと思います。人への丁寧なコミュニケーションを忘れずに使用しなければならないと思います

タレントマネジメント、eラーニングは導入したが、根幹であるHRテックの意味が理解できた。

色々な側面で評価することが必要な時代になって来ているので、AIなどを用いて、評価を効率的に進めるのは、良いことと知りました。

人事部門についても学んで知識を増やそうと思った。

HR Techの必要性、有効性は理解できるが、実際に人の評価は難しくばらつきがあるため、AIに移行するための学習をどのようにさせるのかについて課題を感じる。

AIの精度が完璧でないことや、採用・育成・心のケアなど対象が人に関わるものである。
システムありきでなく、実際の業務の棚卸しをして、どこの部分であればシステムで代用してメリットがあるのか？冷静に見極める必要があると感じた。

個人や上司が社内部署の業務内容を全て把握し、適性を判断するには難しいため、HR techを活用した人材配置は有効だと思う。ぜひ自社でも導入して欲しい。一方で、本人のやりたい仕事や部署希望もモチベーション維持の大切なポイントだと思うので、HR techでの適性だけでなく、当人の思いも尊重した人事が必要だと感じる。

人事の省力化の話ではなく、取り巻く環境変化とテクノロジーの発達という、待ったなしの状況を知ったことと、ただし目的に適っているかの人による検証の大事さ及び、よりそう姿勢があることがわかったことが良かったです。

HRtech初めて聞きました。

利用可能な元データが重要であることと、客観的な判断基準を与えて検討することで、時間と手間を省けるが、最初に構築する際には時間とコストがかかるものであり、その点が導入を見極める指標となる。

・○○Techにより、俗人的だった知見が可視化され、企業戦略とマッチした
　活動が促進されるようになってきた。
・ただ、こうした流行りに踊らされることなく、「目的」に沿った導入と
　活用を検討しないと、宝の持ち腐れになる。

人的資源の有効活用に対して、HRTechの導入・活用は進んでいくと思います。但し、目的や運用プロセスを明確にし、都度、人間の目による評価を加えていく事は重要ですし、何よりHRの質=1回1回の評価や成果の測定の質、が良くなければどんな優れたTechを用いても、組織をより良い方向に向けていく推進力にはならないと感じました。

inputデータは、本人や上司だけではなく、部下など、360度で収集しないといけない気がします。
となると、まずは、分析力より、情報収集力が重要なのかと。

言葉は聞いたことがあるが、具体的に中身までは把握できていなかったので、いい学びの機会となった。

自社で導入できるようにしていきたい

人事業務の効率化や一元化という面では、有用なテクノロジーであると考える一方、適正判断やポジショニングといた人事組織に関与するところでは、使い手のリテラシーや能力が求められると感じる。人事としての能力は、「人を見る目」をより高いレベルで養いつつ、テックを補完情報として活用するスキルが求められる。すなわち、人事の能力研鑽が今まで以上に重要に。

ありがちだが改めて学習により重要性が確認できる

人事・総務も新しい手法を取り入れ良い人材を取って欲しいです。

HRテックについて感じたことは、ビックデータやAIは、人の仕事をより付加価値高く、自分を含む周囲を幸せにするために活用を心がけたい。

HRTechが全てではなく、ツールの1つとして使うのが良いのではないかと感じた。

自社に当てはめて考えたい。

人事データ上の自己PRは詳しく丁寧に記述したいと思いました。

教員の立場でこのHR techを考えると、どのような活用の仕方が考えられるのかと疑問を感じました。教員の配置の仕方などにも関わってくるのかなあと考えつつ、それも教員のどのようなデータで配置していくのかも疑問に感じました。

人として、個人個人に寄り添うことが一番大切であることに変わりはない。

誰がどのキャリアアンカーを重視してるか把握し、それを尊重できる人事システムになれば、さらに生産性が上がると思う。

大切なのは「HR techの考え方」だと思う。HR techが使える、使えないではなく、もうその様に社員の視覚化ができ、それを実施する企業の方が明らかに強くなる時代になってきている。
コロナで人を見る時間が減っている今ではなおのことである。
未だに、採用と部分教育しかしてない人事部は危機感を持った方がよい。と思った。

オペレーションからイノベーションへ。その一手段としてHRTechを活用していくことだと理解しました。いかにしてオペレーションを効率化して、客観的データを元にスピーディーかつ高度な戦略型人事になるかという点で必要性を実感しました。

必要性の整理・言語化ができた。何を解決すべきかを明確にしないと、コスト増・現場負担増につながるだけというのは心にとめておきたい。

会社がHR Techで人事戦略を推進するということは、自分が客観的に何のスキルがあるのか、またどのような経験をしてきたのか、ということを社員一人ひとりが認識することが思い描いたキャリアを歩むために重要。

採用活動はアナログと思っていましたが、時代は変わっていくのですね。でも、AI受けする履歴書を作成するAIプログラムができたりして・・。

HR techの必要性はわかるものの…そのtechを活用するための一つとしてデータが必要だけども、データ設計、データ収集、データの鮮度、運用全てをうまく行う必要がある。加えて、データとして集めづらい構造化されていないようなデータを、いかにHR techに取り込んだり、組み合わせて良い人事業務に変革していくには、HR tech以前の部分の人事業務分析、設計・準備が重要に感じた。

人事のバズワードとして、HRTechという言葉が出て久しいです。効果として、これまで経験や勘で行ってきたことに対して、AIによる分析によって根拠や裏付けが出て、より実効性のある施策や運用ができるといったことだと思います。
一方で、サービス導入の際にその効果を推し量ることが難しく、費用対効果の点で躊躇してしまうといった実情があります。講座であった通り、目的の設定が最も重要でその目的が本当に叶うのかの判断がつきづらいといった課題があります。

すでにITの導入が進んでいる分野だと思われます。どの企業にも共通する一般的なスキルについては導入が進んでいくと思いますが、ニッチなスキルに関しては難しいのではないかと感じました。

人事業務は会社の業務の中でもテクノロジーの活用が進んでいない方の部類に属すると思う。そういう意味で人事部門の方々にこの内容を知って、今後の人事業務のあり方、変革の方向性について考えて欲しいと思った。

これを利用して広範囲の人事ローテーションをする事で会社全体が活性化したら面白い。

従来の人事部は、不要とまでは言わないが、相当数人数を減らせるだろう。人事分野で人間にしかできない、あるいは人間の方が適している仕事は何かが問われる。

HR Techの活用は今後も増えていくと思うが、使う側が目的をきちんと理解し、使いこなせるだけのスキルや倫理観を持つことが何よりも重要であると考えます。

たとえば労務管理であれば勤怠管理システムや給与計算システム、また採用管理はATS、人材教育であればタレントマネジメントシステムがHRテックの代表格だろうが、最終的にはERPで一元管理されることが望ましい。なぜHRテックが必要なのか？といえば、VRIO分析で学んだように、自社の強みを活かすためには会社組織がきちんと機能する必要があるが、そのリソースであるヒト・モノ・カネ・情報のうち、モノ、カネ、情報を活かすも殺すもヒト次第なので、自社の人材を最も効率的に活用するためのツールとしてHRテックが有用だからだ。なお現場に人事権を権限移譲することは戦術的には必要なことではあるが、全社的な人事戦略についてはやはり人事部門で集約する必要がある。前述の経営リソースの中でもっとも活用までに時間がかかりなおかつ思い通りにゆかないのがヒトなので、HRテックに投資して戦略的かつスピーディにHRMの質を高めてゆかねばならない。

少人数で常に新しいことに取り組むチームなので、AIを活用できるほどデータが蓄積されないと思う。

評価基準の整備は課題としてあるが、プロジェクトへより適切なメンバーをアサインするのに活用できそうだと感じた。

社内では管理・育成の面でテクノロジーを活用する動きはあまり見られないが、いつかはやってくる気がした。
まずは自分の部署の中で目的意識をもちながら人材の管理・育成を行う事から始めてみようと思いました。

AIに基づく評価、選考基準などが100%ではなくとも、客観的に正しいことを証明、理解させることが重要だと感じました。AIは何かしらの出力は必ずしますが、それが正しいのか、その過程がわからないのが難しいと感じます。

採用活動や配置転換にAIを活用する場合、対象者の職歴や経験の有無から判断を行うということだが、新卒採用ではなく専門的な知識・経験がある中途採用の方が有効的と感じた。

HRテックについて理解が深まった。

人にはそれぞれ感情というフィルターがあるため公平な判断はなかなか難しいと思う。HRtechが上手く機能すれば人事だけではなく多方面で活用できると思う。

理論としては理解できたが、具体的な導入のイメージがわきませんでした。

評価者としての資質・スキルも一層問われることになると思います。

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。

主観的に行ってきた採用・異動・評価がAIの活用で公平で効果的なものになるこたがわかりました。

マスの特性をつかむ分にはいいが、個まで分析できると過信するのは危険な気がしました。それを踏まえて効率化するのはいいことだと思います。ただ、ジョブ型ではどう使えるのかあまりイメージできませんでした。

HRテックは、人事業務におけるAI×ビッグデータによるデータ分析である。採用におけるエントリーシートの自然言語処理、人材育成と人事管理に連動する、研修受講歴及び実績・業績のタレントシステムの整備により、社員の強みを活かした人事を行うことにより、経営理念に基づく経営戦略を力強く推し進める方策として利活用していきたい。

上手く活用できれば業務効率化やミスマッチ、適切な配置等に繋がるが、学習させるデータに偏りがないかなど、そもそものデータが信用できるものであることが大切で、そのデータ収集が大変だろうなと感じた。

HR techを導入することは世の流れだと思うが、例えば採用における判定基準など、どこまで人事部門が把握して導入しているのか気になりました。
また、自社に応じたチューニングが可能なのか、既製品を導入するイメージなのかも気になります。
さすがに盲目的に信じて導入するようなことはしないだろうと思いますが。

AIを効率的に使うことは非常に効果がありそうだ。人事の効率ももちろんだが、採用、管理される側も客観的な評価が得られて、良い方向に進む様に感じる。人が介入するのは最終調整とチェックだけでも良いのではと思ってしまう。

ＩＴ活用にあたっては、企画段階で目的や狙いを明確にしてシステムの選考や活用イメージ、及び効果を十分に検討する必要があると思います。

採用や人事異動でAIをりようしたとしても、最終的には相対して人柄を見る必要がると思う。HRテックはヒントの一つと考える。

HRテックというワードは初めて聞いたが、人的資源をどう有効活用していくかという観点は、少子高齢化が進む我が国にとっては今後さらに重要になっていくということを実感できた。

HR techの必要性、各領域での実例が分かりました。ツールやテクノロジーありきで使用方法を考えるのではなく、"我が社"における課題を整理し目的を明確にして取り組むことを忘れてはならない、という最後のメッセージを念頭におき取り組みたいと思います。

タレントマネジメントを適切に行い、グローバルに適材適所を実現できる企業が今後はより強くなっていくと思う

ＨＲの分野においても、ＩＴ技術がどんどん取り入れられ、業務の効率化や、精度向上、情報の活用が進んでいることが分かった。

まだ人事も導入段階であり、評価部分は人的対応が多く主観的な意見が優先されがち

HR techのように、人事に科学的、客観的な思想を取り入れることは重要と感じた。
AIによる選考は正しいロジックで判断されているのか、使用する側の勉強が必要と思う。
AI活用した実例や効果をビッグデータから示してくれると自社へ導入しやすい。

人事部門に努めているのでHEtechについては今後も知識の習得に努めてゆきたい。

業績評価以外に、個人の特性を把握し、新たな、得意・不得意の傾向をカテゴリ分けするシステムとして、AIに大分類を弾き出してもらう。人事採用にもいかせて、効率良く採用・配置転換などを実施する際のツールとして活用する。

データを収集分析して活用するにあたり目的と定義付けをより慎重に行う必要がある。

採用段階でのHRtech活用について、応募者の今現在の能力が低くても、これから大いに能力が伸びる可能性のある人材を振るい落とすリスクについても考えていかなくてはならないと感じた。

最後に、この技術が発展しても、もっと人に寄り添っていくことが重要であるというところが、一番重要であったと思う。
この技術に頼り切る人が多数出てくると思う。自分もそこで分析されていると言う認識をもつことも重要である。
スタートアップのような会社はこのシステムは向いていないかもしれない

中国のタクシー配車サービス「DiDi」の例が浮かんだ。
日々のデータを活用して顧客と従業員双方の信頼を醸成していく。
特に、ドライバー向けのアプリでは、
急ブレーキや急発進をデータ化して蓄積、安全運転をつづていくと
客観的に評価が上がっていく。

従来は、会社内では声が大きい人が評価され、
正直モノが馬鹿を見るというシーンもよくある光景だったと思う。
一人の傲慢なスターがいることでチーム全体のパフォーマンスが大きく下がる。
スターの成果は、チーム全体のパフォーマンスの低下を超えることがなく、
会社としては損失の方が大きくなるという。

会社が求める理想像とその人がおこなうアクション（習慣）を明確化し、
モニタリングして客観的に評価ができるようになれば、
傲慢なスターが駆逐され、善良なスターと善良なメンバーのみになる。

監視社会になるディストピア信仰もあるかと思うが、
全員のマナーが向上することで結果、幸福度は高まるのではないかと思う。

テスト的に、個人の経験業務や定性的な評価のキーワード拾ってAIに学習させ作られたグループで新規プロジェクトの立ち上げををやってみたい

ＨＲ テックという言葉は最近よく聴くようになった。しかしどう使われているのかで留意点は何かが分かった。最後は、従業員も人、ＨＲ テック という技術を使うのも人、ということかと理解できた。

HRtechは、とても効率よく便利と感じました。
実際に活用してみないとわかりませんが、適性判断でどのように表現されのか興味があます。新規採用、人事評価など、どのような表現されるのか非常にきになります。あくまでも目安ですが

健全な仕事は本人のモチベーション、やる気が重要である。
人の異動、適材適所の配置検討において活用が出来ると思います。

時代の流れでアナログからデジタルへの移行は抗えないところだが、AIに適材適所をすべて判断されるのは多少の恐怖感もある。投入するデータはだれがどの程度の内容で更新するのかによって、自分が適正と思っていたものと違う評価がなされてしまう可能性もある。その場合のモチベーション維持に対する処遇も併せて必要になってくると思う。

わかりやすかった

客観的指標は難しいと思うか大切。理に叶っている

ビッグデータを活用し、使えるテクノロジーを最大限に活用して、業務の目的に照らし合わせて活用していくこと。

HR　Techで導かれる自分の人物像や評価、適性を見てみたいと思った。人事異動の際、どうしてそういう異動になったのか分析結果と期待されることなど示せすようにすれば、人事異動や評価に対する納得性も高まるかもしれない。

偏った人材が多く入社する傾向がある会社にとって、特に重要なテーマであると思います。

HRTECHは、入社後の人材情報の活用については、企業の経営戦略と生産性の向上に寄与できる。
入社前の採用段階での活用については、まだ、その会社に帰属していない方の個人情報だけにその取扱いはとても重要。

実際の業務に役立てていく。

HRTechを導入することが目的にならないようにしないといけない。どんな業務を担うかでもAIの判断結果の見方が変わってくる。採用の効率化だけなら導入・活用はしやすいが、人材配置や育成面は本人のビジョンとリアルな定性情報もかけ合わせないと意味が無いと感じた。

すぐに自分の業務に活かせる、という内容ではないが、どのような人材データをもとにどのような適性判断が下されるサービスがあるのかが気になる。
また、それをもとに配置/採用された人材の活躍はどのような実績になっているのだろうか。

いわゆる書類時の顔採用、印象採用が減ると思われる。しかし、第一印象は大事なことでもあると思う。そこも判断できるようになるのか。

新規事業等新しい取り組みが盛んになる環境では人的配置がとても重要になりHRtechの活用は欠かせないと感じた。

HRtechを使用しAIが判別する際に、自分の経歴、人材像を本来の記載と着飾った記載でどれくらい差がでるものなのか気になります。

HRtechの必要性が近年増してきていることは理解できた。
今後、AIがさらに発達していくが、AIに完全に任せることは愛嬌や印象といった部分は判断できないと考えられる。

HRtechによる業務の効率化は良いと思うが、評価や配置などは過去のデータだけでは最適な結論を導けないものもあると思う。客観性を上げるための意思決定に必要な材料は提示するが、最終的に決めるのはAIではなく人であることが大事だと思う。

Technologyの進化とともに、タレントマネジメントシステムを導入することで選考や異動の精度を高めることは可能になる。とはいえあくまでもツールなので頼りすぎずに一人一人を見ていくことがHR部門では必要。感情はTechで評価しきれないことも多く、それらを見極めていくのは結局、人でHRの役割だと思う。

あくまで分析ツールであることに気をつけて活用することが大事

AIがどこまで人を測れるのか？と単純に思った。ムーアの法則で、ハードとソフトの関係の話しが出たが、HRはソフトの、AIは技術、ハードの最たるものとのイメージを持っている。いくらAIがすごくなったところで、結局はそのAIを人がどう使うかということかと。データ収集、整理、分析はいいとしても、どう評価するのか？そもそも人の活動はアナログ的なところが多い、それが差別化や強みになると思うのだが、それをどう収集するのか、評価するのか。本当、一度見てみたい。

HR techの考え方がよくわかりました。

一般論としては人事事務は効率化されるでしょうね。

人事部門の恣意性や主観を排除、タレントマネジメントを踏まえた異動・採用のミスマッチを防ぐことは確かに有用と思いますけど、専門外の多様な経験が人を育てることも確かだし、特に組織で一定の責任あるポストにある人は経験も踏まえた社内人脈も大事ですからね。
終身雇用があたりまではない時代ですが、専門性と効率性を中心に人事を動かすというのも何ともな感じですね。
いずれにしても、目的を明確にしてHR techとつきあっていくことが大切ですね。

なんのためにAIやテクノロジーを導入するのかという目的をよく考える必要があると感じた。

人事情報は非常にセンシティブな情報と言うイメージが有り、聖域化し易く感じていた。Techを適切に積極的に導入することで、効率化出来る面は多数あるだろうと感じる。

HR techは研修履歴等の定量面ではバイアスがかからないことで多いに活用が期待されるが、新規案件への人材登用等にAI学習がどの程度定性面を評価して活用できるか未知である。今後どのように活用されるのか興味深い。

社員の能力や経験、実績をデータ化しておき、それを新たな人事配置や育成計画に利用することは有効と考える。一方、AIの世界になるとまだまだ用途に対して精度や信頼性といった点で課題を抱えている段階である。検証を繰り返すには非常にデリケートなデータを使うわけでもあり、活用の仕方を十分に検討する必要もあり、実践で結果を出していくためには時間を要すると思った

現在は導入していないが、どこまで実用的か試してみたいと感じた。

HRTechを導入する場合でも、AI（機械学習）にかける過去データや評価データ自体が人によるバイアスがかかっていることが多く、いっそう歪みや偏りを助長してしまうリスクがある様にも感じた。
人は感情を持ち、人間関係がパフォーマンスに大きな影響を与える前提で、上手にツールとしてHRTechを利用することが大切だと思う。

最初に簡単なテストをすることで面接者の特徴を掴むことができるのは有用な手段である。イメージを持った上で面接することでより深い話を限られた時間で聴くことができるのではないかと思いました。最初のスクリーニング機能としての利用するのに有効と感じました。

hrTechという単語の意味自体は知っていたが改めて内容を確認し、目的のためのツールであることを再認識した。

評価や異動を検討する際に、人が人を判断する際にどうしてもバイアスがかかるので、ＨＲtechを活用することで公平な評価や異動判断ができると思う。その反面、AIの判断の良し悪しを人が判断するとそこにバイアスがかかり、元の評価に戻りそうな気もする

なかなか導入までのハードルは高そうだが、早く進めるべき。企業にとっても、個人にとってもよりマッチした職業での働き方が大切。

HRtechは、今後の人事には必要不可欠なものだとざっくり理解できたが、それがすべてはないような気がしました。

全ての人事業務がHR techで出来る、などどということはないが、おそらく現在各人が思っているより遥かにいろんなことが出来る。人が認識していない、出来ていない、またうまく表現出来ないことを、可視化するのはとても得意。使う側でいれるように、よりよい人事を出来るように、変化への対応と永遠の学びを忘れずに。

例えば、定期的なモチベーションテスト、心理テスト等を行い、特定の部署だったり地域だったり、あるいは年齢など属性ごとに結果に差があるなど、といった方法で何らかの問題発見に活かせるのかなと思った。

人のどうしても主観的な部分が増えてくるのでそういった部分を補うにはとても大切な手法だと感じた。

事業戦略を明確に理解するだけでなく、そもそも何のためにhrtechを使うのかを明確にし、PDCAを継続することを忘れてはならない。

まず人事部の業務での重要な項目を理解した。

HR Techに関しては、ITを活用した具体的な取り組み・サービスがどのようなものがあり、導入した結果どのような効果が得られたかを知りたいと思った。

HR Techというものが理解できました。

採用に掛かる労力の節減には大きな効果があると思う。
既存社員の評価や配置に関しては慎重に用いる必要がある。

目的をしっかりおさえ　判断基準を身につけていく

AI分析による自動化、自動抽出等、効果的に使えるとより客観的な人材活用ができると思った。しかし、「タレントマネジメント」といっても人財定義等、考えるだけで難しそうだ

人の判断の精度を上げるためにＨＲＴＥＣＨの活用を考えたいです

直接この分野に携わっているわけではないが、このコロナ禍の状況において、世間一般的に急速に進んでいるような印象を受けた。また、人事分野でのデータ取得と活用が今後進んでいく点にも興味を持った。（ただ、大企業など母数が大きいところは効果が出るかもしれないが、中小企業はどうなのか疑問に思った）

ITに関する知識を高め、人事・業務に応用し更なる効果効率を図る重要性を学んだ

百貨店勤務です。お取引先社員の入店手続をIT化して業務が省力化、恩恵を感じています。
若い世代は就活の頃から親しんでいるでしょうし、勤務管理その他、思えば色々な活用がされています。
HRtechの客観的な判断には大いに期待しますが、何かと頼りになる人事部の方々。社員一人ひとりのことをよくご存知です。HRtechはあくまで技術の一つなので、血の通った人材活用をお願いしたいです。

ＨＲtechにより効率化された事例をみていきたい
日本企業は効率化よりも伝統に倣うことがまだまだ多くも感じられるので、その気質をどれだけ変えていけるか（とくに日本を代表する老舗トップ企業において）が、より日本の躍進に繋がっていくのではと感じた。

小さな企業ほど人事部の業務負担が多いので、システム化はとても重要だと思います。
また、人の評価や過去の経験についても記録として残していくことで社員の個性を活用できると思いました。

個人のモチベーションを活かしながら適応する部署に適切に配置する。離職率低下にもつながる。

残念ながら自社ではHRtccが進んでいる実感はなく、金太郎飴集団の採用しかできていないように思うし、育成も個人の自主性によるところが大きい。ただ、HRtecという手段が目的化してしまっては本末転倒なので、目的を持って有効に活用できるようにする必要があると思った。

ツールやデータをどんな目的で使うのか、それらを通して経営戦略をどの様に支えるのかが重要なので、まずその視点から考える

特に営業など、個人裁量の大きい仕事については、能力の開発やモチベーション管理に適していると感じる。自分の勤める会社ではHRTechの導入がされていないので、是非活用して欲しい。客観的判断がし易い（見える化による）と、悪しき習慣？の忖度やゴマすり社内営業が少しはなくなるのでは？と思う。

どのようなアルゴリズムでもって回答が出てくるのかを把握しておくべきと思います。

人事部の業務効率化の観点で視聴したが、AIによる分析が今ひとつ理解できなかった。

HR tecnoの概念だけ、学ぶことができました。具体的にどのように導入していけば良いのか、学習し続け、業務に活かすようにします。

上司の好き嫌いなどの要素が入らず理想的なシステムだと感じたが、具体的な導入にはデータの蓄積、そのようにデータ化するか、等ハードルは高いだろう。

最近の就職活動がインターネットからの登録なのは、AI分析などでふるい分けをするためかと驚いた。一方、相思相愛、適材適所がＨＲtechで実現されていくのであれば、経営にとっても労働者にとっても良いことだと思う。

大企業だと、今でも派閥や学閥があり、権力の集中がある。人事異動も決定権のある人間の好き嫌いが反映されていて不快であるので、ぜひHRtechの導入を私の会社でも導入してほしい。

理解した

人事は特に人の感情が絡んでくる部門のため、AIを活用した採用や、人材配置は非常に効果的だと感じた。

改めてAIの進歩に驚かされた。
しかし、正しいデータを判断するのは、まだ人の力が必要だと分かった。

AIによる分析とは何だろうか

人事業務の効率化やバイアスをかけずに情報分析をするなど大切と感じた。
ただ人の目や経験も生かすべきではないかとも思います。

入社時などに入手した個人の適性、資格、特技などの情報を現場が記録し、定期的にアップデートすることが重要だと感じました。
現状、当社ではその情報を整理できていません。
経営戦略と直結させるという意図を現場が理解して情報収集することが、HRテック活用のキーポイントになると感じました。

HR techは、目的の明確化とその限界を理解し、適切に活用していくことが重要だと感じました。

AIによる解析は便利なツールであるが、まとめの最後に言及されるような「ヒトの目」を介さない万能絶対のものとして扱ってしまうと、望まない人材配置等、実際に働く人，採用を望む人の幸福につながらないディストピアが生まれてしまう恐怖を感じた。技術の進歩とそれを扱う人間の在り方は別と捉え、活用方法をデザインする事が肝要では無いかと感じた。

人事部等のバックオフィスの部署はこういったテクノロジーの導入に積極的であるが、経営層の一部及び現場の管理職には懐疑的または否定的な態度の者が散見される。HRTechの領域にかかわらず、結局の所全社的に一丸となってテクノロジーを利用し、生産性と競争力を向上させるという意識を醸成しないことには、人事部がHRTechを導入しましたという今年やったことリストの中にとりあえず流行りの言葉を入れただけになり、内情はほとんど変化がないという結果になると考える。

基礎的なＨＲを理解することができた

人事部への要求事項が多くなる中、積極的に活用を考えるべきとおもう。

ある程度の従業員がいる企業ではこの手の人に関わる問題は少なからず内包している。人が人を評価、判断するという事は必ず評価する人の主観的なバイアスがかかる為、ミスリードを招く恐れがある。その為、このようにITを導入した手法を取り入れる事は客観性が取り入れる為、非常に好ましい結果を生むだろうと予測される反面、このようなITを取り入れた手法もやはり、アルゴリズムの最適化が必要であり、このシステムを評価をできる人材を育てていかなければならない事は明白である。

企業は採用には多大な労力をかけているが、その後の社員を人材として適切な管理、配置、有効活用ができているとはいわないと感じていた（本人の希望と上司による判断のみ）。HR techは評価や人事異動に貢献するものと感じた。

最近ウェビナーを受け、多くのHRtechがある事を知りました。特に企業がスピーディーに事業を展開するためにはタレマネは重要と思う。

まさに日進月歩で発展しているHRTechを積極的に利用していきたいと考えている。

ニューノーマルな環境下になり、これからますますHRTechの重要性が増すと想定されます。

新しい知識は得られなかった。具体的な活用事例があれば考えるヒントになります。是非よろしくお願い致します。

ＡＩを最大限に活用するには、使う私たち側のスキルアップも求められていると感じた。また入社前後の社員の意欲変化を、既存社員の傾向から割り出して、モチベーション維持、課題設定などに用いることが出来たら面白いと感じた。

HRtechを導入するメリットについてはよく分かったが、コストや時間のことを考えると、現実的には難しいのではないかと思う。しかし、今まで主観的な判断に依存していた業務も多くあるのは事実なので、データ分析などを積極的に取り入れる必要があると感じた。

プロジェクトチームメンバーの考慮の際に、プロジェクト経験者の経験値等の数値化により、メンバーの適正配置は効率がいいなと感じました。
ただ、こればかりに頼るとイノベーションが起こりづらいので、ひとの勘も人材選びには必要な要素と感じました。

事務的な部分についてはHR Techをどんどん導入すべき。
一方で最終判断は人であり続ける（誰かがリスクを取らねばならない）ため、どこまでを機会にやらせるかが問題。
個人的にはAI面接”だけ”は反対。

当地ではCVに書かれている能力・資質に関する項目は、ステレオタイプな内容になっていることが多いが、候補者の適性を客観的かつ数量的に理解するために、AIを導入してみるのは良い考えである。また面接内容を記録し、候補者の発言内容から適性を判断できると、さらに採用の失敗を防ぐことができると感じた。

ツールの宣伝要約に感じた。マップやグラフ等の具体的なアウトプットがあると、イメージが沸き、深堀したくなるのだが。

適材適所がより正確に行なわれることで、プレイヤー・マネージャーそれぞれのプロフェッショナルが醸成される企業体質になれると感じた

これまでの人事は人の印象で判断してきた部分は大きいと思う。HR techはその印象部分をデータ化し、可視化するのでより公平性のある人事が実現すると思います。　社員にとってもより公正な競争を担保できる訳なので、自分をこれまで以上に磨いていかなくてはならない。

部下の評価、育成に参考となる。

HRtechは、今まで人による評価のブレを減らしていく取組みなんだと分かりました。
しかしそこからそのデータ(全社共通のスキルマップや経歴、経験PJなど)を読み取って適切に配置するのは結局、人。だから、確固たる会社理念やビジョンがあって、業務プロセスが見える化されてて、スキルと仕事のマッチングがうまくいかない場合に問題解決のヒントを得るためには有用だと思いました

実際のhrテックのシステムなどを見てみたい

HRtechの重要性は分かったがより具体的にどのようなものか知りたい。
診断テスト、アンケートなどは嘘もつけてしまうと思ったのだがどのように防ぐことができるのか

AIによる社員の活躍の予測や適正の分析が出来るという所は公平性という意味で取り入れる意味があると思った

基本的な内容でした。

人事業務においてHRtechの活用はあくまで「参考」の域にとどめ、人が人をみる事の重要性を忘れてはいけないと感じた。

AIの必要性とAIに頼りきれない部分がまだあるも感じました。

HRTechについて理解しました。

言葉としては聞いたことがあるが、何のことが理解できていなかったのでありがたかった。Tech導入の目的、定義を明確にすること、一層寄り添った対応が必要になること、大切なポイントを外さないようにしたい。

確かにAIによる決定の方が腑に落ちる時代になってきてかなと思うところもある。内容によってですかね。可視化は必要です。

これまでの人事部門に持っていたイメージに対するイメージが変わりつつある。企業で働く個人がこういった経営戦略や成果を出すためにどういったスキルや役割が求められ自分自信の立ち位置を知ることができる。こういった目指すべき方向性を個人やチームでシェアする事でプロジェクトメンバーの選定や能力開発に生かしプロジェクトの成功率の向上や継続的な人材開発といった目標の定義を行い、AI技術や情報を何のためにどう生かすかが重要であることを再認識できた。

タレントマネジメントなど高度化していく人事業務に対応していくにはHR　Techが必要であると感じた

人事部には人事部なりの主観やバイアスがあるので、それを排除してAI活用すべきかと思う。

納得感がある配属になる一方、本人がチャレンジしたいと望む配属が難しくなる懸念もありそう。

戦略人事としては、なにを目的としてどのようにテクノロジーを使うのかという考えと個々人に寄り添うという想いが重要となる。

HR TECHを利用した人事によって、人財の再配分を行ってみてもよいと思いました。

世の中にある各種ツールの機能を知った上で、結局は、戦略やそれに必要な人材像、今いる人の評価などを言語化、明確化することからは逃げられないのだと思った。

AIがまだまだ発展途上というのは認識しているが、人が介在してもそれぞれの希望に叶う人事というものは正直実現が難しいと思う。
思い切って８：２くらいでAIに委ねるチャレンジも必要ではないかと思います。

AIの活用がいろんなところで使われていることがわかった

人事業務におけるHRテックの意義について知ることができたのは大きかった。しかしながら、人間側の視点も不可欠であることを忘れてはならないことも重要と感じた。

人事部門ではないが、設計開発においてもスキルをまとめておいて担当させる業務を選択にも役立ちそうと感じました

人財部門でないので活用の機会が難しいが、チームワークの向上などに何らかの可視化手段は必要と感じている。
AIまで必要かと言われるとなんとも言えない。

業務においては、採用、人事、労務管理などでは効果を発揮できそうだと感じたが、活用できる人材の育成も必要だと感じた。

積極的に関与してみたい。
自分が受ける場合を考えると、人の温かみが無くなることは避けたい、うまく連携することが必要。

漠然とHR　techという言葉を認識していたが、効率化や客観性を求めるだけでなく、それを使ってどのように経営戦略に貢献させていくか、目的の定義が一番大事であり、最終判断は人が行いつつも、より付加価値を高められる使い方を研究することが重要だと思った。

HRtechの活用により、人によるHRマネジメントによって見逃していた機会や
見落としていた課題・リスクを把握できることを再確認できた。よりしっかり人材の良さを生かせるマネジメントを行ってゆきたい。

大変勉強になりました。

最後にちょろっとだけでてきた、データをどのように活用するのか、そこがHR techのキモで、そのことだけで1授業持ってもいいくらいのむつかしい内容だと思う。
常に70点を出せるチームを作れるだろうが、120点のウルトラCを出す、可能性に期待した配置もできなくなるだろう。多様な人材を配置する、ということがどれくらいできるのか。その仕事に必要な能力というのはだれがどう決めるのか。

AI　techについては、今後の人事制度に必要な機能になると考えられる。

鈴木部長「で、うちにデータはあったかね？」

導入を一気にやるのは難しいため、目的や動機付けが第一義になりつつも、現実的には、今データが存在するところから始めることも一つの選択肢になり得ると考えます。

常に作業と考える仕事を切り分けて考えて、作業は可能な限り自動化を行う

オンライン面接などの活用は理解していたが、労務管理やタレントマネジメント、モチベーション管理など広い範囲で活用できるということを理解しました。

人事業務の効率化や意味ある整備は必要である。「管理」に評価が加味されるものであるなら、評価方法・視点も重要。やはり経営戦略を支え遂行するためには、「目的」の明確化が不可欠。機械的にできることと、人事自ら見極めることができるかがポイント。

AIは未だ発展途上であり、データの蓄積が必要となるツールであるため取り扱いは慎重であるべき。特に人を扱う人事部門の人を見る力が重要であることは言うまでもない。現状ではＨＲＴは人事課題を解決する手法の一つの側面に過ぎないことを関係者が自覚することである。

将来的にＡＩが導入されてくると思われるため、ＩＴに強くならないといけない。

現在人事部門にではありませんが私の職場においても今まで勘や経験で対処してきた事案をIOTを活用して客観的な判断基準で進めて行く必要性を感じています。

採用のシーンでは、書類選考や面接対応における効率化や見極め精度の向上が今後期待出来そうである。

aiを導入しても100%の答えは出ないと理解した。

HR Techの効果については理解できるが、すべてがConceptどおりに行くわけではなく、特にTalent Managentは経営陣からの要望は強いがどのような要素をデータ化していくか、そもそもデータ化できるかなど難易度が高い、というのが実感。もう少し、具体的なノウハウが紹介されていると有用な研修だと思いました。

HR　techを活用して得られた多くのデータをどのくらいに信用・反映させるのか、まだ発展途中なので現段階では出された全ての情報を鵜吞みにはできないかと。あと、その情報と結論はどこから導かれたのかも大体でよいのでAIから聞きたい、、。

HR techにより、人事制度の見直しを図り、より戦力的な人材獲得や人材配置が求められている事が分かった。ただし、そのデータ獲得方法についてはイメージし難く、質問内容等によっては主観的な要素を排除し切れない部分もありそう。

AIを活用するための過去の人事データは、派閥や上層部の個人的判断による過去の人財配置に基づいている。それなりに成果を出している場合、その誤った判断に基づいた人事データを使用したAIがより良い答えを出せるかはまだ未知数であると考えた。

HRTechが発展しても、人の目線を通じた人材開発の必要性は変わらない。むしろAIにはできないことは何かを見極めて対応する必要がある。

HRtechの導入により、採用・管理・育成定着各段階で業務の効率化や新たな価値の提供を可能にすることは分かったが、一方で、頼り過ぎないように注意する必要があると思った。
人に関する分野なので、AIはあくまで補助であり、人のチェックによる人材配置、人の手による目的設定、従業員への適切なフォロー等々が大切だ。決してHRtechが独り歩きをしてはならない。

HR Techは人の感覚を最小限として、人事評価、業務への適性を導き出せると感じたが、最終的にはHR Techのデータを人が確認しなければならないことも理解した。

AIが採用・管理・育成定着の骨子を担い、人がサポートするという体制にするにはAIに与える情報は膨大なものになるのだろう。
また、移動後の活躍を予測したり、社員の適正までAIが判断し、その精度があがるとなると、人間がいらない世界が来るのかもしれない。

採用、管理、貢献定着において、幅広く活用できるということ。ただ、こうした技術を使いこなせるか、使うための目的を考えておかないと宝の持ち腐れになるか。

メールの内容からモチベーションを把握して離職を予測するというAIの利用方法が面白いと感じた。実際はメールの書き方には個性が大きいから簡単ではないような気はするが。

人事評価はますます結果だけでなくプロセスも大事であり、これまでのような人付き合いで昇進は少なくなると考えられる。

人事部にもHRtechが使われる時代になり、採用、管理、育成などに活用され始めている。将来どのように変化していくのか理解することが大切。

HR techという言葉を初めて知りました。AIなど有効性があるものの、最後は人が入ることが重要。ただし、客観的に人事配置ができることはいいことだと思いました。

これまでは会社がこの人はこの部署に配属して仕事をさせれば成長すると、過去の経験や担当者の意向で決まることが多かった。
その結果人材のアンマッチがおき、モチベーションの低下や離職に繋がり、会社として損をしてしまっていた。
今後はタレントマネジメントの様にその人が何が得意なのかを分析したうえで、適切なポジションに配置して行くことが必要だと思う。
コロナで話題になったジョブ型採用も通ずるところがあると思う。

説明のなかで「期待できる」という結びが多く、まだまだ進化の途中ということが伺えた。
確かに客観性・公平性という面では一理あるのかもしれないですが、伸びしろ部分までIAで分析できるのか等々、疑問が残ります。

正直初めて聞く言葉であった。内容は以前からなんとなく知っている事だった。

AIやビッグデータなどのテクノロジーを自分の仕事にも積極的に取り入れて、効率化や新たな技術革新に繋げていく。

人事部が従業員の最適配置を実施する際に役立ちそう。

AIを人事に活用することの利点がよくわかりました。

AIは仕事の色々なところにはいりこんでいますが、あくまでもアクションと修正をしっかりとすること、人間の判断が最後に求められることは必要だということがよくわかりました。

私の所属は人事部門ではないが、HRtechが進み皆が働きやすい職場になれば良いと思った。一方でデータ化する評価項目を精査する必要があるとも考える。

HR techという言葉はよく耳にしていたが、改めて定義から理解することができた。人材データの整備は特に課題だと感じているので、今あるデータを分析可能な形に整理し、定量的な分析からはじめたいと感じた。

得意だけどあまりやりたくない業務。あまり得意でないけどやりたい業務。
短期ではなく長期視点で見たときの、社員/組織にとっての【適正】な人材配置。

なんでもAIの導入が進んでいると感じた。

HRとの関わりの中で提案が出来ればと考えています。
採用・配置、人材育成、評価、報酬がHRの基幹業務と認識しております。プロセスと結果の可視化を実現するシステムがHRテックと理解しました。HRの目的に即した議論をしてみたい。

人事労務の変革について理解することができました。

人員を新たに募集する際は、有効かと思う。
既存の人員の配置転換等には、慎重に活用すべきかと。
ただ、上司の一存や、偏りがある状況の精査には、ある程度活用してゆくべき。

社内の業績システムには様々な項目について入力することを求めらますが、この情報が人事異動の材料になることがよくわかりました。入力は手間ですが、自分をPRするためには適切に入力することが必要だと改めて実感しました。

評価するにおいては我々は人事の方からの評価が占める割合はとても大きく、これからAI導入により軽減されることは良いことだと思った

客観性・公平性を担保できるものの、それがうまくいっているかは人間が判断する必要がある。人事部として、配置転換の是非は永遠のテーマであるが、人とAIの両方から最適解を見つけていきたい。

人事に限らずITテクノロジーをいかに活用するかが大事になってきた。
その中で今まで主観的な判断が多かった人事において客観的な判断を求める為に
テクノロジーを活用する動きがでてきているのだろう。

・今後の現場管理職が期待される職務は大きく変わるものと考えます。（管理WT↓人材育成WT↑など）

HR Techを活用する上で人材の採用⇒育成までの
パイプラインの中でどういう活用方法があるのかが
体系立てて把握できました

ベースとなるデータとしてどのようなものを利用するのが良いか、今あるデータの活用の仕方から考える必要があると感じました。

HR Techが導入されることで、より納得性のある採用が増えることが期待できる一方で、仕組みとして、人材の多様性をどのように確保するかの設計が重要になると感じる。

現在、教師の業務は異常なぐらいの種類の量になっている。HR techを活用することで、教師が適材適所で自分の力を存分に発揮できるようになり、そのことが生徒の成長に大きく貢献できると考える。

人材活用だけでなく、リストラ対象リスト作成にも活用できそう

どのようなデータを収集し与えるか、という点で現時点ではまだ疑問の残る仕組み。部下を持つ身としても個々人の適正や希望もアップデートされており、人事情報にインプットできているものは僅か。

人と職場の関係性は、人生の充実度にも関わってくるから、HR テックで良い方向に導けると、世の中平和な方へ向かうかなと思いました。

人事業務のなかで、採用、管理、育成という分類にわけ、
テクノロジー活用を図る視点が斬新でした。

HRテックを取り入れる際には、どうテクノロジーを活用しているか、従業員にも共有した方が良いと感じました。

AIで人材採用や管理までできるようになると、下手に人間が絡まない方が良い気がしてきました。
その結果のアウトプットをフィードバックしていくと、どんどん最適化が進んでいくと思われます。人間の仕事はどうなるのでしょうか？

AIを活用した戦略的な人事システムの考え方と活用、注意点を学んだ。

今後も様々な分野でAIが採用されるとは思いますが、人の採用までその領域が拡がっていることに驚きです。

ＨＲ　Ｔｅｃｈの導入で本当に成果が出るのか。他社での導入事例を見たい。主観的なバイアスがかからないのは良いが、誰がバイアスがかかっていないと判断するのか。不透明感がある。

入社後、人事部門への配属時点からシステムによる社員情報管理、スキル把握をどう行っていくのかということ腐心してきましたが、昨今の技術進化、とりわけAI技術の進歩をみると隔世の感があります

HRテックを活用して組織の活性化を進めつつも
人間だからこそ持ち得る部分　ＡＩ＝人間ではない（当たり前のようだが見過ごしがち）にも観点を変えて着眼していく必要性を感じました。

ＨＲ techを学びました。

戦略的な人事の必要性は知っていたがA Iの活用が進んでいることは知らなかった。当社がどこまで達しているのか気になりました。

社内でHRTechらしき、自分の経験をインポート用のExcelに記載する対応が年1回あるが、何に使われているかも分からず、ただ面倒なだけなので、ただ集めるより目的を意識して、何を集め/どう使うかが大事だと感じた。

より効率的に、より精度高く出きるようになるが、一方でAIの活用においては、人間の判断を織り込んでいくことも忘れてはならない点である。

自分は人事部ではないが属人的な仕事のように見えるところや不公平に思われるところがこうした技術で払拭されていくことに期待したい。

自社でどれだけ活用されているかわかりませんが、昨年の専門ポジションへの異動時に、入社からの25年のデータベースに基づいて今のポジションが適正と判断されていると聞いていました。具体的なデータベースの仕組みは聞いていませんでいたが、何となく活用されているイメージが理解できました。管理職となってから常に、人事部門に評価や異動の相談をしてきましたが、現在のHRTechの水準から、データを把握する部門とタイアップすることが重要であることを再認識しました。ただ、外部にそのデータが漏れているリスク（時にチャンス）が常に潜んでますね。

経営層への客観的なデータが迅速に提供が可能になる反面、経営層が人事面での細部まで判断するようになり、特に中小企業などにおいて、人事部門の中間層の人材が不要になると判断されるケースが出てくるのではないか。
長期的にみて、人事のなんかるかを理解する人間が社内にいなくなる。などという状況が起こらないように、テクニカルな面のみ推し進めるのでなく、人材育成と両輪で進めて行く必要があると感じる

個人情報には十分留意することが大前提であるが、現場作業におけるミスの傾向といったものを一元的に管理できないかを考えている。非現業部門ではなく現業部門における人材の適正配置に役立てられるのではないかと感じた。

HR tech 初めて聞く言葉でした。今後の人財活用に有効であることおもいましたが、中小企業ではむずかしいと思います。

HR Techがあることを認識した。それをどのように使用するのかは設定する目的が重要であることも分かった。近いうちに人事評価もHR Techを利用することですっきりするかもしれないと感じた。

確かに、今後の人事業務では、膨大なデータをコンプライアンスを保ちながら扱うことが重要で有り、HR　Techの活用は、検討すべき技術だと思われる。ただ、一方で、本コンテンツ内で指摘がされていたとおり、人事は今後よりいっそう、人に寄り添いが必要となる。どこまでいっても、、AIが自主的に目的や定義をすることはなく、その目的や定義は、人が人をみる（観る、看る、診る）ことによってしか、創出されないと思う。

個人の能力を客観的に分析し配置出来れば効用が最大化できる可能性がある。

人事業務の効率化は何をもたらすのか？人の評価だけでなく、システムの評価も必要。イノベーションは何によってもたらされたのか？組織か個人か？目的は何か？ただ単に効率化したいだけなのか？そんな評価をする企業に魅力を感じるのか？そもそもそれでいいのであれば、すべての作業はAIがやればよいので人は不要となる。そして社長も必要ではなくなる。「人のため」との視点がなくなってはダメ。人は誰しも間違えるのでそれがダメなら、もはやそれは人ではない。しかし間違いを修正しないのも人ではない。謙虚であり感謝ができ人のために働く。こんな評価が本当にできるのか？つまり会社の利益のためやっているに過ぎないのである。

組織運営で大切な『ヒト』。主観や印象だけで判断しない重要な仕組みだと思います。

ビジネストランスフォーメーションや新しい行動様式や働き方が求められる中で、企業と各社員が最適にスキルやモチベーションを高め、チームとしてのシナジーを最大化する過程を見える化して、進化させることが極めて重要である。AIやビックデータ解析がこの分野に適用され、より広範に活用されることで、1企業を超えた「人財の流動性」や「タレントシェアリング」などへの機会が生まれると思う。

タレントマネジメントにより、より適材適所の人員配置と人材育成（本人のキャリアプランと会社での活躍推進）を実現できると考える。

人事、昇級昇格、配置転換をAIにて初期段階で選別されてしまうとその時点で漏れてしまった場合がないのだろうか。

人材の適材配置というのは組織の競争力を高める上で非常に重要。
客観的かつ公平に各人のタレントを把握してマネジメント出来る点でAI活用は重宝できると思う。
バイアスがかかっておらずに活用できるデータをどうやって集めるか、そこが分からないので、もう少し学んでいきたい。

業者効率化はできると思うが、果たしてAIに異動命令を出され納得できるのかという問題があると考えられる。
人それぞれにキャリアプランがあると考えられるため、その気持ちを汲み取ってあげる必要もある。
現段階では、人の力の方がAIに勝ると考えているが、将来的には業務効率化以上のことを期待したいと感じた。

ふと、思ったが、営利組織と同じ使い方はできないが、非営利組織でも、HRテック、が活用されると、参加メンバーのハッピーに繋がる気がした。

人の経験に基づく判断とAIを活用した戦略を掛け合わせた人材戦略が必要。

HRtechについてどういうものであるか、どういった目的でどういった場所で導入されているか分かった。
しかしHRtechを使用しない場合からどのような変化があるのか具体的にはわからなかった。
また選考において公平であることを挙げていたがAIの判断のもととなるデータにそもそも偏り等がないか、その中から適切でない情報をもとにAIが決定を下していないか等を確認する方法もまた問題になる。実際にAI判断であっても公平性がない事例は存在したのでそこも考えたい

言葉は聞いたことがあったが、意味合いは知らなかったので勉強になった。
具体的にどのような場合に使われているか、使用例を確認してみたい。
採用時のミスマッチが防げるのは非常に良いことだと思う。

現在は引き続き勘と経験に頼った採用活動がなされており、ミスマッチは相変わらず多数発生しています。また、本人の意欲、適正等を全く無視した非戦略的人事も続いていますので、客観的な人事を促進するツールとして活用できるとよいと思います。ただし、戦略的な人事配置をそもそも意図していない会社では、使いようもないところではありますが。

HR techについて振り返りができてよかった。
例えば事例を挙げてこの企業のこういう部分が特徴的、などもあるとより良いような気がしました。
なんでもHR techと括ってしまっていいのか疑問です。

人材をどういったデータで管理するのかが重要かなと考えます。またデータのみで推進するのは、リスクあり、人の管理については人の判断も必要だと思います。

採用や配置の決定、タレントマネジメント、労務リスクの管理に効果的と感じる。しかし、AIの精度を上げるためにも多面的な情報を得ることが必要だと思う。
また人事の業務の1つである、制度設計や法律への対応などはAIではなく人が行う業務なのではないか。人事の業務も人ならではの業務は何かと言うことを考えていく必要性を感じた。

実際に、人材採用をAIにまかせっきりにして、選考に偏りが出てしまった例があるので、HR techを実際に業務で活用する際には、そのシステムに頼り切りにならないよう、人の目で確認することが大切だと思います。

古い体質の会社に勤めています。人材ＤＢを活用した育成施策を打つ場合、明示的に差別（例：性別、既婚未婚の有無）だと言われかねない変数を使った「最適化」を回避する必要があるな、と素朴に思いました。人間による判断の場合、そこが「総合的判断」というオブラートに包まれていたから。

AIの技術が進んでくると、人の採用、管理、育成業務においても、効率化および品質向上が図れることが見えてきていることが分かった。ただし、人を扱う業務においては、感情を考慮しないと、モチベーションにも影響するため、導入に会ったっては、試行・評価・見直しをして改善する必要があると思う。

AIにより社員の適性を分析できるとありますが、適切な基準は結局人による判断に左右されると思います。

HR Techによる研究部門でのタレントマネジメントは興味がある。

HRtechの意味・概要はわかりました。
自分はまだ目の前のHRは活用できてないのかも…

アフター＆ウィズコロナの環境下、経営判断に貢献できる人財データを可視化を推進していきたい。

テクノロジー進化もあり、テキストマイニングによって言語からの分析ができるツールを導入したい。従来のコード設定してそれに当てはめたデータ登録では、定義がズレてしまうと蓄積したデータも効果に繋がらなくなってしまう。

HR Techとは、データに基づいた客観できな数値から、人材戦略を策定し、新しい価値創造を促進しす

ＨＲＴｅｃｈだけでなくＡＩによる分析がよい気付きを与えてくれるきっかけにはなるが任せきりにはならない点に注意したい。

漠然と感じていたことを論理立てて理解できてよかった

管理する観点からは、情報の収集や、えこひいきの無い判断が期待でき、効果が見込まれると考えます。
一方、管理される側からは、メールが勝手に見られて分析されているかと思うと、素直に受け取れないところがあります。
顧客分析の手法により、人材分析も可能であると考えますが、家族も含めた生活全体としての従業員満足度向上まで図れるようになると、なおいいと考えます。

人事評価も投入されたデータによって徐々に影響されることをあらためて認識した。この仕組みを知っているか知らないかで自ずと行動も変化する。評価は見えづらいものでもあり公平性が増すのであれば組織のモチベーションも上がるだろう。

難しい内容であったので、しっかり勉強して深めていきたい。

テクノロジーを導入して自動化できるところは任せる。人が介入するべきところに注力する。

人事異動については上長の推薦を始めてしており、適正かどうかの判断が分かれるケースが多かった。今後は適材適所の考えが進むと思う。
タレントマネジメントの上でも進化が期待でき企業の成長につながるテクノロジーだと期待できる。

人事部の業務負担を軽減するためにも導入をすべきだと思う。
そこで、個人のタレントや経歴などの管理とIT任せの人事とならないように、上手に付き合って行くことが必要。

今後の組織戦略として人の活用は重要であり、目的をしっかりと定義した上で活用することのニーズを感じた。

今後の経営戦略、組織開発の面で必要性が高いと感じた。しかし、導入に関しては企業の規模などによっても浸透度が異なりそうだなとも感じた。

HRtechにより人事の透明性が高めることが出来ればよいと思いました。

HR Techについて言葉はよく聞くことはあったが、具体的にどのようなものか理解することが出来た。

人事にもAIが導入されるようになったのだなと思いました。

HR Techと一言で言っても人事の業務は幅広いのでそれに合わせた様々なアプローチがあることがわかって興味深かった。

グローバル人材の獲得と育成が当社の課題。HRテクを活用して、グループ企業の人材採用と管理の最適化に生かしたい。

当社においても適正検査が行われたり、HRtechが少なからず進んでいるように思います。ただその結果がまだわからず、加速化してほしいのが要望です。

業務で活用するには、実際に自社で検証してみることが重要である。

明確な目的の定義が必要だと理解しました。企業の目的の為に従業員に求められるパフォーマンスとそれを通じた従業員の満足度のあるべき姿に対してギャップが問題となり、その解決策としてビッグデータを活用したHRTechの活用が共通理解されることがまず前提になるのだと思いました。
会社のためでもあり、従業員のためでもなければならない。

AIは人事採用にも進出しているのですね！

正直まだピント来ない部分がある。

人事部ではない自分からすると、自分自身の評価がどうなっているのかは永遠の謎である。適性などがどのように判断されているのか、ぜひ一度ベーシックな理論を聞いてみたい。

HR teachが発展すると、スポーツ選手や他の才能もどのように成長するのかわかるのだろうか？ドラフト対象選手用のアルゴリズムで精度が上がる？(無駄金を投入しなくてもよくなる)多分最終的には遺伝子構造から人の限界値を把握し判断し配置することになる。その判断もAIがする。アルゴリズムはカスタマイズできるとは思うが、企業としてそぐわない人材をあらかじめはじく事が出来ればよりいい会社になるのか？儲かる会社が良い会社ではないが。
実際企業は20%の優秀な人材で引っ張り60%の人材でそれを押していますので結局20%の人材を増やしても60%の人材になってしまうのでは？
人は人との出会いで成長しその逆もあります。目的を誤ると間違った使い方になりますね。AIが判断しましたのでと言い訳する人事担当や機械はこれだからなーという批判的な管理職。これが現実かな。
ビッグデータでどこまで監視をしているのか誰がその情報を管理しているのかまた自社に導入されているのか興味がある。導入していながら社員に黙っているようではだめな会社ですけどね。

仕組みと考え方は有効だと思います。結局は元になるデータの整備（鮮度含め）が重要になる気がします。

HR techをどの範囲でどういった目的で使うかが重要だと思った。

HR　techを活用し社員の適切な人材配置が行えるのは画期的だと感じた。

目的を把握して、有効活用することが大切だとわかった

多様な人材が求められている今日、客観的に人事評価することができるこのシステムの必要性は高まっていると思う。どの様に導入されているかに興味がわいた。

内容は理解することができたが、実際にそれがどこまで正確なものかについては疑問が残る。

HRtechをなぜ使うのか、その目的をきちんと踏まえた上で有効活用することが大切。

HR techと言う言葉に馴染みがなかったので、その基礎を把握できたのは良かったです。
また、より上を目指すなら、導入事例や導入の留意点なども把握していく必要があると感じました。

会社の都合上、入社5日を待たずにほぼ片道切符の人事にあった自分としては、こういう客観的なシステムがあったら救いがあると感じます。

闇雲に使うのではなく、目的意識を持って活用するべきだと感じた。

このスステムが導入されれば
効率的な人事異動が実現して生産性向上
に繋がりそう。

HR techがを用いることで評価基準・個々の能力の可視化ができる。

人事部を取り巻く環境変化は凄まじいスピードで起きている。それは、人事部の重要性がこれまでにも増して高まってきていることが背景にある。目標達成のために、いかにして優秀な人材を獲得するか、またその人材が他に移ってしまわないようにいかにして自社で活躍の場を与え、育てていくか、真に適正な評価など、考えなければならないことは山積している。HR Techは今後、避けて通れない道。しっかり学んでいきたい。

HRtechは大変便利なものだが、何の目的で導入するのか
→会社を戦略にどう結びつけるかが、重要だと思いました！

一企業が求める人材だけでなく、ある業界のある職種に求められる能力についてHRテックによって導き出せるのではないかと思った。

HR Techの導入は、適正配置と適性に則したやりがいを客観的な視点をもとに実現するための手法であり、人材の活躍を予測し、組織パフォーマンスの向上
につなげることが大事である。

採用活動では一部AIが導入されていると聞くが、どれだけ適切なのだろうか。

HRtechを業務で活かすには、HRtechをどう使うか判断することが重要と言っていた。判断するためには使ったことがある人の意見を聞くこともよい参考になるのではないかと感じた。自分が使ってみるのが一番だが、簡単には手をだせないと思うので、利用者の意見は活かせると思う。

IT化が進む現代で人事にもITを活用することは有効であると感じた。しかし、人を扱うことであるため、ITは参考程度に活用し、特に採用では最終的には人事の感というものも必要な気がする。

動画内でAIが過大評価されている．AIを用いるリスクについて述べられていない．また，AIを使うことで必ずしも公平性が保たれることはない．学習データ次第である．

HRTechは分析を得意とするが、人が実際に見て、どれだけのギャップが生じてしまうかが鍵。そこのミスマッチが改善されれば、大幅に仕事量と経費削減につながると思う。

HR Techは論理上非常に便利なものですが、実際の運用においては、動画内にもあった「目的の定義」が重要だと常々感じます。
単なるデータ集めに終始せず、どのように活かしていきたいかを見据えたものにするためには、人事は経営に資するものである必要があることから、経営者との対話やすり合わせが重要だと思いました。

お客様HR Techを勧める立場なので、お客様の経営戦略の理解や目的への適合性の確認を心がけたいと思います。

HR-techについてベースを学習することができました。

HR techによって人事部は変革すると感じた。もたらす恩恵が大きい分そこだけを注視するのではなく、生じる副作用を常にチェックする必要があるだろう。

HR Tech により、募集要綱や従業員の管理が簡単にはなるが、それはあくまで使えるデータが十分に揃っていることが前提である。
使えるデータを集めるためには、そのデータの収集方法や環境を整える必要があり、なおかつ従業員一人一人がしっかりとパフォーマンスを出せているのかを把握する必要がある。
HR tech を使うことは業務の効率化や優秀な人材の確保につながるが、使う際には注意が必要であると思った。

手塚治虫のマンガや往年のＳＦ映画で
近未来の人工知能が全世界を支配して
人類は衰退しましたというお話ちょこっと思い出しました　ｗ

ネットやＡＩの時代
人事の領域も「テクノベート」ということですね
客観的に解析して適材適所の人員配置が可能となるとは素晴らしい
更に任命された者は任命された事でモチベーションアップするとは

ＨＲ techに、どれだけ本人の意向や達成感の拠り所を反映させるのか
人事の主観的経験値が不可欠ですね　　ｗ

近年のAIの発達は目覚ましいものがあり、今後もチェックを怠らないようにしたい。

書いてあることは確かに納得であるが、具体的にどんなデータを管理するのか決めるのが難しいと思う。所詮システムはデータの入れ物でしかないし、入力するのを人事部任せにすると忙しい中、なかなか活用されず終わってしまう可能性もある。

成功例をベースにAIの学習を行なった場合，データ数が少なすぎると成功した人を完全に踏襲（マネ）した人が評価され，中身が伴わない可能性がある．また，今まで経験にないタイプの優秀な人材を見逃す可能性があるので，評価基準についてはしっかりと見極める必要性を感じた．
AI評価導入前のデータで，AI評価導入後の評価を行えるかどうかが疑問である．AIによる評価が人に与える影響を考慮し，取り組む必要がある．
いづれにせよ"AI"という技術自体が発達途中であることを強く認識する必要がある．

HRTechとはITを活用した人事業務の効率化や新たな価値を生み出す取り組みやサービスである。
AIを導入することでコストが削減できたり平等性は生まれるかもしれないが、学習するデータによっては男性ばかりをAIが採用してしまうといった事例もあったと聞いたことがあるので使い方には注意が必要だと感じた。

HRTechの中身や仕組みを知らずして無暗に使うのではなく、理解した上で活用を検討するとよい

AIはあくまでツール、それをどう活用するかが大切

戦略的人事の必要性を最近感じる
HRTechで業務効率化をしても　今まで以上の個人に寄り添う（個別対応）が必要になる事が大切

実際に応募者のESなどをAIが選考している企業があることは知っているが、その精度がどのくらいなのかを知りたくなった。ブラックボックス問題が解明されれば、更なる応用範囲が増えるだろう。

ITを活用し、人事業務の効率化や新しい価値を生み出す取り組み、サービス。
※採用：AIによる募集要項の作成・選考
　管理：労務管理、タレントマネジメント
　育成：eラーニング

HR techで評価されるのか怖いが、自分が役に立つように指示してくれるのであれば有難いと思う。

HR techの概要は理解できた．ビッグデータやAIを用いた客観的な人事移動を可能とする．ただ，その方式は様々で正解はないように思えた．自社で導入されているHR techについて追究したい．

HRテックを使う人のセンスにより、結果は変わるので、人の重要性は変わらないと思う。実務において、参考となるデータが増えることは判断材料が増えることにつながるので、判断材料を増やし、業務を効率化する位置づけで考えたい。

参考になりましたが、少し内容が簡単過ぎた。

人事業務と最先端のITを駆使することで，より効率的で柔軟な組織形成への可能性が開ける．

HTテックにおいてもまずは目的（どんな問題をなぜ解決する必要があるのか）を考える必要があるのだと感じた。