市場価値データバンク

市場価値データバンクは、150社50万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、

～イノベーション人材市場を可視化するには？～

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三菱重工、開発に外部の力　ベンチャー人材活用の新会社 

　三菱重工業は2018年４月にベンチャー企業などの外部人材に特化した研究開発会社を立ち上げる。大型客船や国産ジェット旅客機などで「自前主義」にこだわり損失が膨らむなど主力事業の閉塞感が強まっている。外部との連携であらゆるモノがネットにつながるＩｏＴなど次世代技術を取り込み、組織風土の刷新や新事業の創出につなげる。　新会社は「イノベーション推進研究所（仮称）」。三菱重工が100％出資する完全子会社で、本社は三菱重工内に置く予定だ。外部の研究機関やベンチャー企業で働く優秀な研究者を新会社の社員として採用し、プロジェクト管理も委ねる。採用した人材が所属していた企業や組織と共同でプロジェクトを立ち上げるなど外部との連携を進める。

　開発のあり方についても外部の経営資源を積極的に活用する「オープンイノベーション」へかじを切る方針だ。新会社の社長に就任予定の三菱重工、名山理介取締役は「社内の組織、社員だけでは発想に限界がある」と語る。長年の成功体験が生んだ自前主義から抜けだし組織風土の改革を狙う。

　初年度は数億円を出資する。当初は２～３のプロジェクトに絞り、計10人弱の研究者を雇う。研究開発が進めばさらに出資金や研究費を積み増すほか、プロジェクトを三菱重工本体の研究所に取り込むことも検討する。プロジェクトの数も順次増やしていく方針だ。

　成長鈍化から外部のアイデア・技術を取り入れるオープンイノベーションに取り組む日本企業が目立っている。武田薬品工業は自社の研究所に拠点を構えるベンチャーを現在の３倍の20社超に増やす。トヨタ自動車やホンダも次世代技術の開発でスタートアップ企業との連携を進めている。

（日本経済新聞 電子版　11月21日　抜粋・編集）

　上記の記事のように、日本の経済成長を支えた現在の大企業がベンチャー企業の人材を活用し、新たなイノベーションの種を生み出そうとしていることが見て取れます。

　ビジネスが拡大し、成功し続けた大企業は自社の過去のノウハウを頼りにします。それは大きな強みではありますが、イノベーションの創出という観点では時に足枷になります。

そこで、上記のような試みが行われているのです。

　では、イノベーションを起こす人材とはどのようなパーソナリティを持った人々なのでしょうか？また、イノベーション人材はどこに多く潜在しているのでしょうか？今回はこの二点に焦点を置いていきたいと思います。

まず、一つ目のイノベーションを創出する人材ですが、弊社は市場価値測定テスト結果から、二つの条件を満たした者であると考えております。論理性よりも創造性が高く、且つ、創造性が13ポイント以上の人材です。これら二つの各要素を20点満点で評価した際の人材市場の様相が以下です。

　まずは論理性です。

見ての通り、人材市場においては論理性が比較的高い人材が多いことが傾向として見て取れます。

　一方、創造性はどうなのでしょうか。

　創造性は、綺麗な凸型をしており、中間（9～12点）がボリュームゾーンであることが見て取れます。先述した論理性と比べると低位な方が多いことが分かります。

　これら二つのデータにおいて、論理性よりも創造性が高く、且つ、創造性が13ポイント以上であるビジネスパーソンを弊社は「イノベーション人材」と呼んでおります。

　次に、以上のような前提を鑑みて大企業（従業員1000人以上）とベンチャー企業（従業員100人未満）でのイノベーション人材の割合を見てみましょう。

　以下の図がその集計データです。

　サンプル数と比較してみた際に、ベンチャー企業におけるイノベーション人材の割合は大企業よりも多いことが分かります。

　大企業はリスクを回避する安定志向タイプ、ベンチャー企業はリスクを追求するチャレンジ旺盛な方々が集まっている証左と言えるでしょう。

　日本という市場が成熟しきった今、企業は革新的なイノベーションを生み出すことを余儀なくされています。そういう意味では、入口である採用において、いかにイノベ―ティブな人材を獲得するかは単なる人事案件に留まらず、経営における重要な案件と言えることでしょう。

※データ標本数：13219名

※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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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「HRM（Human 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「HCM（Human 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　9月26日　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。

　
　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。

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。

2017年10月19日（木）の10時～11時30分（第一回）と16時～17時30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名

※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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