ChatGPTなど生成AIのほか、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）等のデジタル技術を用いて人事機能（CoE、HRBP、HRSS）の高度化＆効率化をご支援します。
実装ケース
「組織・人事」、「デジタル技術」、「経営・戦略」、これら３つの知見を活かし、課題解決に向けたデジタルとアナログの組合わせによる最適解をご用意します。
１．CoEにおける事例
| エンゲージメント（例） | 組織設計、アサインメント（例） |
|---|---|
| 稼働・ コミュニケーションの内容を自動分析 エンゲージメント状況を自動評価 | 社員とポストの評価・マッチング （スキル・経験の親和性の評価） |
| ■ エンゲージメントをタイムリーに把握 ■ 部門運営上の改善点やリスクを検知 ■ エンゲージメントを向上 ■ ～80％ 評価時間を削減 | ■ 社員とポストを最適化 ■ 満足度・定着率を改善 ■ ～70％ 検討時間を削減 |
２．HRBP（人事ビジネスパートナー）における事例
| 採用時の評価（例） | 人事評価（例） |
|---|---|
| 履歴書情報の評価・スクリーニングの自動化 | 行動・業績の分析、一次評価の自動化 |
| ■ 志望者傾向を自動分析・レポート化 ■ スクリーニング精度・正確性の向上 ■ 評価者間のムラを削減、統一性の担保 ■ ～70％ 読込み時間を削減 | ■ 評価者間のムラを削減 ■ 評価の統一性・公平性を担保 ■ ～50％ 優秀層の離職率の低下 ■ ～60％ 一次評価に要する時間を削減 |
３．HRSS（人事シェアードサービス）における事例
| 労務管理（例） | 労務事案への対応（例） |
|---|---|
| 申請・処理に関するデータをダッシュボード化、 対応状況に関するレポーティングの自動生成 | 労務の関連規制や社内過去施策を自動検索 |
| ■ 対応の網羅性の担保、統一管理の実現 ■ ～70％ 準備に要する時間を削減 | ■ 検索結果サマリーをレポート化 ■ ～70％ 準備に要する時間を削減 |
４つのポイント
１．成果の追究
お客様の期待は「課題の解決」という成果そのものであり、「それらしく見えるデジタル技術を用いたソリューション」ではありません。目的、解くべき課題、戦略、設計、計画まで、これらの道筋を伴走します。
２．「現場でどのように使うか」を徹底的に
世間を見渡すと、現場で活用されない事例は枚挙に遑がありません。早い段階から徹底的に現場での活用シーンに思考を巡らせ、ソリューションを設計します。
３．一緒に考え、一緒に作りあげる対話を重視
ビジネスや現場を深く理解するのはお客様に他なりません。価値あるソリューションの実現のため、お客様との対話を通じ、ゴールや方向性の解像度を高め、知見・ノウハウの融合を図ります。
４．「デジタル技術ありき」に非ず
デジタル技術は万能ではありません。確かな効果が見込めないことも頻繁に起こります。技術的には可能であっても、費用対効果等が検証できない場合、あえてデジタル技術を採用しない選択肢をお勧めすることもあります。
主な実績
これまで複数の国内企業を対象に、基本方針の設計から実装までの伴走支援まで、幅広くご支援した豊富な実績を有します。
実施ステップ
実施にあたって、以下の７つのステップを採ります。
- 基本方針の策定、課題の特定・把握
- ソリューション構造の設計
- デジタル技術の利用可能性の評価
- デジタル技術領域・手法の特定
- 必要なデータの取得・整理体制の構築
- モデル開発とＰｏＣ（試行錯誤）、リプランニング
- 実装・ローンチまでの伴走