人事

2017年10月03日

市場価値データバンク

 

市場価値データバンクは、15050万人以上の方が受検された市場価値測定テストのデータをもとに、日本経済新聞などの記事と紐付けして、業種・職種を越えて、企業の人材のビジネス能力をレポートしたものです。

                          

※市場価値測定テスト…市場価値測定テスト(MVA)とは、独自に開発したセブンレイヤーズモデルに基づいて、ビジネスパーソンの保有するコンピュータースキル、リーダーシップ能力や性格、適性、体力等の潜在的能力を客観的かつ科学的に数値化するためのテストで、1000点満点のテストとなっております。(各能力については100点満点)現在、簡易版を含め、MVAをご利用になられた方は50万人を超え、信頼性の高い人材評価プログラムとして、日本を代表するリーディングカンパニーを中心に高い評価を得ております。

 

MVAに関する説明はこちら

http://www.v-change.co.jp/mvajtest/index.html

 

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今日のトピックは、

HRテクノロジーの可能性と実用例に迫る!~

 

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将来の活躍や離職、AIで予測 「HRテック」で人材管理 

 テクノロジーを活用した「HRMHuman Resource Management:人材マネジメント)が世界的に盛り上がりを見せている。ビッグデータ分析やディープラーニング(深層学習)を容易に適用できるようになってきたからだ。スタートアップ企業も続々と登場し、株式公開や大手IT(情報技術)企業による買収を実現させている。

 1980年代後半から、人材採用、人材維持、キャリア計画、能力評価・アセスメント、チーム・個人の能力開発、業績管理、後継者計画、組織開発などの機能を実装したテクノロジースタートアップ企業が多く生まれ、大きく成長した。

 2010年代前半以降、ビッグデータ分析や機械学習、ディープラーニング(深層学習)が容易に活用できるようになり、さらに様々なHRテクノロジースタートアップ企業が生まれてきた。

 また、人材マネジメントシステムと財務会計システムとの連携が容易になっており、企業の業績データと直結した人材マネジメントが可能となってきた。つまり、人材の定性的なデータをビジネス上のコストや生産性などの測定可能な金銭的データと連携することで、人材を財務会計上の概念である資本としての管理が可能となった。

 経営者にとっては、どういう人材マネジメントをすれば業績がどう向上するのかを定量的に判断できるようになる。これを「HCMHuman Capital Management:ヒューマン・キャピタル・マネジメント)」と呼び、現在、人材マネジメントはHCMの一部と位置付けられている。

 今後は、HCMシステムに機械学習、人工知能(AI)の導入が進むと予想される。それにより、将来予測、例えば、どういう人材が将来自社で活躍するのか、それとも離職するのかといったことが予測できるようになる。さらに、離職防止対策のレコメンドなどが可能になるだろう。

 経営や人材マネジメントにおいてHRテクノロジーが寄与する部分が多くなるため、HRテクノロジーをどう活用するかは企業の競争力を高めるうえでますます重要になる。

(日本経済新聞 電子版 926 情報元より抜粋・編集

 

上記の記事から分かるように、今や経営や人材マネジメントにおけるHRテクノロジーの寄与は大きく、企業の競争力を高めるうえで欠かせない存在となっています。

 

 一口に「HRテクノロジー」と言えども、対象業務によって様々に定義が異なります。例えば、人事領域の業務改善のなかでも、書類のペーパーレス化もある意味、HRテクノロジーの一種と言えます。

 

他方、弊社は長年人材の「評価」を基点としたHRテクノロジー領域で活動してきました。


 ここで「評価」におけるHRテクノロジーの簡単な活用例を挙げてみましょう。

あるクライアント企業の部署Aにて、新卒採用した社員が3年以内に全体の35%は離職するという課題に悩んでいたとしましょう。


 本来であれば、この離職率を下げるためには人事は限られた時間の中で一人一人の社員と面談を行う、そのうえで何かしらの潜在的離職可能性がある社員のモチベーションアップやアフターフォローを行う必要があります。


 しかし、この手の社員を探すことは手間がかかります。なぜなら、大企業化した組織はそのリサーチ対象の大きさと共に、人事部のお金と時間の限界という非対称性が存在するからです。

 

そこで、弊社の開発した市場価値測定テスト(MVA)は、3ステップでこの構造的非対称性を解決します。

 

STEP1:離職した過去の社員の市場価値測定テストデータを緻密に分析する。

STEP2:在籍社員のテストデータにて離職した社員と近似傾向のある社員をベンチマークする。

STEP:3ベンチマーク後、適切なアフターフォローを、測定結果をベースに支援する。


仮の例として、ある離職率が高かった部署の在籍社員のパーソナリティ平均値と離職した社員Aのそれを比較してみましょう。

 

下の図をご覧ください。

風土比較 
 この図によると、在籍社員全体の平均的なパーソナリティ(風土)は「寛容性が低く、協調性が低い、マッチョな組織風土」であると言えるでしょう。勿論、このような組織風土であれ、結果を出す部署は存在するため、一概に課題とは言えません。

 

重要なのは、この部署の責任者が離職率の高さを問題視しているか?また、この組織風土と大きく乖離した社員(潜在的離職社員)が存在するか?です。

 

上記の比較から、離職した社員Aさんはまさに「寛容性と協調性」で大きく性格が異なっていたのです。Aさんは他人のミスにも寛容で、協調性の高い典型的な日本人的なタイプでした。そのため、なかなか所属組織の厳しい雰囲気に心なしかついていけなかった可能性があると言えるでしょう。

 

その仮説を証明するデータとなりうるものは下図です。これは定点観測的に3年間Aさんと在籍社員のストレス度平均値を比較したものです。

ストレス比較

ご覧の通り、在籍社員の方のストレス度は3年間ほとんど変化することなく、近似曲線もなだらかです。一方、Aさんは1年目から常に高いストレスを感じています。

 

この問題を知った人事部としては、データからいち早くこのような社員を見つけ出し、直接面談を通して適切な処置やアフターフォローをするべきだったのです。(例:環境を変えるため、他部署への異動など)

 

このように、社員それぞれのパーソナリティやストレス度などのデータから迅速に社員の課題にアプローチできることは大きなコストカットとなります。そして、実際の面談を行う際にもベンチマークをしている分、時間配分を他の社員と比べて適正化できるという点でもROI(投資対効果)が期待されます。

 

HRテクノロジーが人事領域の業務を全社的に改革する可能性が保有していることを分かっていただけましたでしょうか?

 

弊社といたしましても、HRテクノロジーの可能性をより、経営者、人材採用担当の方々に知っていただきたいという思いから、「★特別限定セミナー【経営人材候補 ―「金の卵」を獲得する先進採用メソッドのご紹介】」を開催することになりました。

 

20171019日(木)の10時~1130分(第一回)と16時~1730分(第二回)にこのHRテクノロジーを用いた「新卒採用ソリューション」に関するセミナーをご紹介いたします。

 

他にも、新卒採用市場動向などもご紹介しますので、自社採用計画を考えている人事部の方や、経営人材候補を獲得したいとお考えの経営者の方々も奮ってご参加ください。

 

 詳しい応募方法や場所などはこちらのfacebookページ(https://goo.gl/XnSBJb)に記載されておりますので、ご確認ください。

 

 それでは、皆さまのご参加をお待ちしております。

 

 

※データ標本数:13219

 

※このデータは標本より一部を抽出したものです。あくまで参考値としてご覧ください。

 

(執筆者:小石)

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藤田 聰mvajnet at 00:00│コメント(0)

2017年08月07日

市場価値データバンク

 

市場価値データバンクは、15050万人以上の方が受検された市場価値測定テストのデータをもとに、日本経済新聞などの記事と紐付けして、業種・職種を越えて、企業の人材のビジネス能力をレポートしたものです。

                          

※市場価値測定テスト…市場価値測定テスト(MVA)とは、独自に開発したセブンレイヤーズモデルに基づいて、ビジネスパーソンの保有するコンピュータースキル、リーダーシップ能力や性格、適性、体力等の潜在的能力を客観的かつ科学的に数値化するためのテストで、1000点満点のテストとなっております。(各能力については100点満点)現在、簡易版を含め、MVAをご利用になられた方は50万人を超え、信頼性の高い人材評価プログラムとして、日本を代表するリーディングカンパニーを中心に高い評価を得ております。

 

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今日のトピックは、

~日系企業がイノベーションを生み出すためには

 

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日本企業のオープンイノベーションに3つの意義 

 

(冒頭以下、省略)

 

日本の大企業がオープンイノベーションを実践する意義は3つある。

 まず、イノベーションを創出しようとする姿勢そのものが企業価値向上に寄与するという点だ。株主や投資家から高く評価されるのはもちろん、優秀な人材を採用しやすくなり、取引先に提供できる付加価値の拡大にもつながるからだ。

 次に、経営幹部を含めたメンバーの意識改革だ。オープンイノベーションを進めるには、組織内のあらゆる壁を取り払わなければならない。それは部署同士の連携を促す。上司や部下といった、組織内の階層による違いを乗りこえた協業も生まれやすくなる。

 権限委譲が進み、意思決定のスピードも速くなる。新しいことに挑戦しようとする気概が社内に広がるだろう。

 3つ目が収益への貢献だ。オープンイノベーションに取り組むと、国内外のスタートアップや起業家、大企業などとの接点が増える。社外関係者との接点が増えれば、世の中の変化や流れをいち早く把握できる。情報への感度が高い企業は新たな商機を得られる可能性が高くなる。多様な属性の人や組織との交流は新たな知恵を生む。それがコスト削減策のヒントになることも考えられる。

 研究開発(R&D)の目的が新たな収益源の確立であることを思い起こせば、オープンイノベーションがR&D戦略において重要な地位を占めていることに気づくだろう。様々な企業の技術者がアイデアや技術を競い合う「ハッカソン」と呼ばれるイベントを開いたり、スタートアップを支援したりすることは、R&D戦略にとって欠かせない要素になっている。

 本来の目的に沿ったオープンイノベーションが日本の大企業でも行われるようになったとき、既存の枠組みや技術を破壊する「ディスラプティブ」な変革が起きるようになると思う。
2017330日 「日経産業新聞」より 抜粋・編集)

 

上記の記事から分かるように、多くの日本企業が「イノベーション」というキーワードに深い関心を抱いていることが分かります。

 

AI技術によって従来の反復・単純作業、論理性のみを要する業務が機械に代替されるような時代が到来しつつある今、経営者と現場社員双方が必要な人材の再定義を議論しています。

 

 そして、「人間と機械の違いは感情があるかどうかである」との前提のもと、人間である私たちにとって重要であることはクリエイティビティを促進し、数々のイノベーションを生み出すことである、と言われ始めてまいりました。

 

下の図をご覧ください。


ブログ用の図

 

 












 
 これは、弊社が開発した市場価値測定テストのデータを基に、無作為300人のビジネスパーソンの性格特性である「活動性」と「論理性」を散布図にしたものです。

 

弊社はイノベーションに必要な要件は「活動性が13点以上:潜在的に創造性を強く有していること」×「論理性が12点以下:思考よりも感覚型で、頭でっかちでないこと」であると考えております。

 

赤い丸枠が弊社の考えるイノベーション人材が存在する可能性の高い範囲です。ご覧の通り、創造性が豊かで論理よりも感覚型タイプは相対的に多くないことが分かります。まさに、イノベーション人材自体の数が少ない、ということが日本企業にとっての問題と言えるでしょう。

 

では、日本企業がこれからイノベーションを推進するにあたって、何をすればよいのでしょうか?

 

米国のシリコンバレーのスタートアップ企業などとタイアップを行い、オープンイノベーションを推進するという方法は記事に紹介されているように、実務的であり、有用な方法であると言えるでしょう。他流試合こそがイノベーションの鍵です。

 

弊社の考えを述べるのであれば、私たちは「イノベーション人材を日本国内から採用・育成すること」を有効な方法であると考えております。

これは、弊社が会社にとって重要な財産はヒト、モノ、カネのうち「ヒト」と考えているからです。

 

 その「ヒト」という観点から企業のイノベーションを推進する組織風土調査、採用・教育・配置に至るまでの人材支援を弊社は行っております。

 

凝り固まりつつある風土でイノベーションの芽を生み出す方法を、共に探してみませんか?

 

「金の卵」を獲得するための新卒採用支援サービスに関心を持たれた方は、詳しくはこちらをご覧ください。http://www.v-change.co.jp/kinnotamago/index.html

 

◆「金の卵」サービスに関するお問い合わせ先        

 

株式会社企業変革創造(市場価値測定研究所内)

中小ベンチャー企業 採用支援プロジェクト 小石宛

153-0062 東京都目黒区三田1-4-4 恵比寿ビュータワー13F

[TEL] 03-5424-1317  [FAX] 03-5424-1318

[E-mail] info@v-change.co.jp  [HP] http://www.v-change.co.jp

 

※データ標本数:13219

 

※このデータは標本より一部を抽出したものです。あくまで参考値としてご覧ください。

 

 

 

(執筆者:小石)

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