こんにちは。プロダクトデザインを担当している湯、佐々木とクライアントソリューションを担当している辛島です。
私達はアメリカで開催されたHR Tech Expo and Conferenceというイベントに参加しました。
そこでは最新の技術が詰め込まれたプロダクトをもった企業が多数出展しており、多くを学ぶことができました。
先進的な技術や取り組みをキャッチアップし、プロダクトに導入したいと考えている方々に届くといいなと言う気持ちでnoteに参加レポートをまとめましたので、ぜひご覧ください。

HR Tech Expo and Conference参加レポート

私たちが参加したHR Tech Expo and Conference 2023は、2023年10月9日から13日までアメリカ・ラスベガスで開催された、タレントマネジメントや人材獲得、人材分析などに関するHRプロダクトを400以上の企業が出展する世界最大規模のHRカンファレンスです。

このカンファレンスは、HR業界の最新トレンドやテクノロジーを取り込んだプロダクトを携えた企業が出展しており、最新技術やHRトレンドを学びたい人たちにとって絶好のイベントです。

またカンファレンスでは、基調講演、メガセッション、ベンダーデモ、事例研究などを発表するイベントも開催されました。

会場の様子

会場には各企業のブースが設けられ、最新技術を搭載した自分たちのプロダクトを紹介するために熱心な呼び込みが行われていました。
各ブースではプロダクトがどう動くのか、競合プロダクトと比べて何がすごいのか、実際に動いているデモ、盛り込まれている最新HR技術等の説明を受けることができました。

どうして参加したのか

私たちは日々よりよいHRマッチングを生むためにカスタマー、クライアント双方に対するプロダクトの提案や磨き込みを行なっています。

よりよいHRマッチングを生むために非常に重要なことは最新技術、最新HRトレンドのキャッチアップです。

AI技術の発展が目まぐるしい中、HRの世界でも次々と新しい技術が生まれ、カスタマー、クライアント双方にとって使いやすいプロダクトができ上がってきています。

ただ、日々の業務を行う中で中々キャッチアップを行う機会が得られず、どうしようかと思っていた際に、海外研修参加手挙げ参加制度の広報があり、「これは絶好の機会だ！！！」と思い、思い切って手を挙げて参加しました。

今年の注目テーマ“AI”

AI技術は、近年急速に発展しており、自然言語処理、ロボティクスと自律運転、医療への応用、クラウドコンピューティングなど様々な分野で大きな進展を遂げています。
本カンファレンスでもOpen AI社がリリースしたChatGPTを始めとするGenerative AI等の最新AI技術を盛り込んだHRプロダクトが多数出展されていました。
400を超える企業の出展がありましたが、そのほとんどに最新技術を利用したAIが取り込まれており、AIの利用方法は、レコメンドシステムや文章生成、Resumeのスコアリングなど様々な用途で利用されていました。

また、このカンファレンスではAI技術だけではなくスキルベース組織への改変、タレントインテリジェンスなどHRトレンドを牽引するプロダクトも多く出展されていました。
本レポートではその中でも印象に残った企業やトークセッションについていくつかピックアップして紹介したいと思います。

参加レポート①：Generative AIを利用したプロダクト

採用プロセスにおけるGenerative AIの活用方法

冒頭でも触れたように採用プロセスの効率性と成果を向上させるためには最新の技術を活用することは極めて重要です。
最近では、採用プロセスにおけるGenerative AIの導入が注目を集めています。
Generative AIを利用することで採用業務における自動化と効率化を実現し、採用担当者が候補者の選考に集中できる環境を提供することができます。以下でGenerative AIの採用業務での利用例をいくつか挙げます。

1つ目は、候補者の応募プロセスの簡略化です。
プラットフォーム上でAIが自動的に応募者の情報を収集し、自動的に応募者のスキルや経験を適切に分類し、適切なポジションへのマッチングを提案します。これにより、応募者がよりスムーズに応募できるだけでなく、採用担当者が応募者のプロファイルをより効果的に分析し、適切な判断を下すことができます。

２つ目は応募者との双方向のコミュニケーションの促進です。
AIが候補者との会話をサポートし、自動的に返信や返信の提案を行うことで、採用担当者は迅速かつ効果的に候補者とのコミュニケーションを行うことができます。さらに、応募者が疑問や問題を抱えた場合にも、AIが自動的に適切なサポートを提供するため、候補者は常に良好なUXを得ることができます。

３つ目は応募者のプロフィールや応募プロセスに関する情報の自動整理と分析です。
AIは候補者のスキルや経験を的確に分析し、必要な情報を採用担当者に提供するだけでなく、プロフィールの照合やマッチングを自動化することで、採用担当者の負担を軽減します。これにより、採用プロセスが迅速かつ効率的に進行し、採用担当者はより的確な判断を下すことができます。

4つ目はGenerative AIによる採用プロセスでのデータ分析強化です。
AIが応募者の情報を継続的に分析し、採用担当者に適切なデータと情報を提供することで、採用プロセスの透明性と効果性を向上させます。また、AIが適切なデータを提供することで、採用担当者はより正確な判断を下し、採用戦略を改善することができます。

Generative AIを利用したプロダクト紹介

Oracleは、人事部門の生産性を向上させるために、Generative AI（生成AI）を活用した新たな機能をいくつか既存のプロダクトに組み込んでいました。
新機能は、Oracle Fusion Cloud Human Capital Management（HCM）に組み込まれ、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）の生成AIサービスによって実現されています。

Oracleの生成AI機能は、ビジネス価値の迅速な実現と生産性の向上、さらには候補者と従業員の経験の向上、HRプロセスを効率化することを目指しています。これらの機能は、既に数千人のユーザーによって使用されている既存のAI機能を補完するもので、プロセスの効率化とコンテンツ生成の自動化を通じて、候補者、従業員、マネージャー、およびHRチームの生産性を変革することを目指しています。

新たに組み込まれた生成AI機能のひとつに、 アシステッドオーサリングがあります。
アシステッドオーサリングとは短いプロンプト（例えば、求人募集やパフォーマンス目標の下書きタイトル）を使用して、新たな生成AI機能によりユーザーがレビュー、修正、承認できるコンテンツを迅速に生成する技術です。
アシステッドオーサリングを利用することで、従業員、マネージャー、HRリーダーが迅速かつ簡単にコンテンツを作成し、生産性と時間効率を大幅に向上させることができます。
アシステッドオーサリングの使用例としては、求人説明と募集の作成、自動化された目標設定（詳細な説明と成功の指標を含む）、HRヘルプデスクのナレッジベース記事の生成（従業員が効率的にHRタスクを完了するのを助ける）などがあります。

Oracleの生成AI機能は、OCI上で構築され、その最先端のAIサービスを活用しています。これらの生成AI機能は、高いレベルのセキュリティ、パフォーマンス、ビジネス価値を提供するように設計されています。
Oracle Cloud HCMでは、顧客の特定のビジネスニーズにモデルを調整するために、顧客会社のデータのみを使用します。
各顧客専用の生成AIモデルは、顧客自身の独自データだけで調整されているため、機密情報と独自情報の安全性を担保しています。
各顧客専用の生成AIモデルを利用することで極めて短いプロンプトだけで求人作成や候補者への返信文作成等が実現できるようになっています。
（デモ上では募集職種を打っただけで求人票ができ上がっていました。凄すぎる、、、、、）

参加レポート②：HRトレンド

本編の前に

2023年といえば、AIが急速に発展を遂げている年とも言えます。自然言語処理（NLP）の進化や、大規模AIモデル（LLM）の登場によって、さまざまな領域において人間以上のパフォーマンスが発揮されています。
HRの業界においてAIがどのように影響をもたらしているのかも、今回のカンファレンスの注目テーマの一つです。
カンファレンスの常客スピーカーであるJosh Bersin（ジョシュ・バーシン）氏も、「How AI will transform the market forever」（AIがHRの市場を今後どのように変えていくのか）を題に講演をしていましたが、今回の私たちのチケットがExpo onlyたったため残念ながら聞くことはできませんでした。
そのため、以前Josh氏が発表していたリサーチ内容を拝読し、ある程度アメリカのHRテクノロジーとAIの関わり方をまとめた上で、今回の EXPOで回った企業について紹介していきます。

HRトレンド① 「スキルベース組織」への変革

「スキル」は、Josh氏が2023年HRトレンド予測のレポート中に挙げた重要なキーワードの一つです。
現代の企業では、従業員が多くの役割とプロジェクトに携わっており、それぞれの仕事にはさまざまな「能力(capabilities)」と「スキル(skills)」が必要です。
能力は成功の鍵となる要因をビジネス用語で定義しており、スキルは個人が優れた業績を発揮するために必要な専門知識の細かい領域を指しています。
かつては能力モデルを使用し、本から（または自分で記述して）能力を選び、それぞれの仕事に対応してきました。しかし、現在は技術と労働力の変化により、スキルの要求も頻繁に変化しています。
たとえば、ソフトウェアエンジニアリングにおいては、必要なスキルは数か月ごとに変わっています。そのため、スキルベースの組織(skills-based organization)では、膨大なるスキルデータを使用し、誰を採用するか、誰を昇進させるか、どのように従業員をパフォーマンス向上のために育てるか、どのように内部のポジションを考慮すべきかなどの意思決定を行います。
企業は今や「スキルに対する報酬」を行い、従業員に需要のあるスキルを見つけて習得するよう奨励しています。

新しいAIツールやスキルテクノロジーに後押しされ、アメリカの大半の企業が上記のような「スキルベースの組織」を目指しています。より多くの企業が真剣にスキルと向き合うことによって、HRは従来的な「仕事(Job)」中心型から「人(Person)」中心の体系化された型に変わっていきます。
従来では仕事がまず定義され、そこに人を当てはめ、職務定義で決められた通りの仕事をこなしていきますが、それに対し、将来は人が中心となり、一人ひとりが所持しているスキルを生かせられるように仕事を成し遂げるようになります。
Josh氏は、このビジネスの変革を「脱工業化モデル(post-industrial model)」の夜明けと呼んでいます。

HRトレンド②　タレントインテリジェンスの登場

従来のHRベンターが作るプラットフォームでは、人間が情報を手動的にインプットし、それをもとに従業員や、支払い、学習などのデータがデータベース上に作られていました。
また、ダッシュボードによってデータがビジュアライズ化され、分析に使われていました。
それに対しAIプラットフォームでは、訓練と分析のための膨大なデータが読み込まれ、数百のAIモデルがデータをインデックスし、分析、学習をします。その上、それらのデータに対してクエリをかけたりチャットすることによって知見を得ることができます。

このAIテクノロジーをHR領域に特化させ作られたシステムは2023年に登場し、タレントインテリジェンスと呼ばれています（下図の緑部分）。
タレントインテリジェンスは、企業の内部データと外部労働市場データを統合し、スキル、キャリアパス、後継者計画、トレンドを識別するためにAIを導入して、複雑なクエリとユーザーインターフェースを管理しています。

この技術は最初ソーシングや人材採用に使われ、多くの外部データソースから大量なデータ、具体的には仕事やスキルに関するものや、経済市場、業界固有なものまで取り込まれました。
これらのデータを企業の現状やニーズと比較することで、戦略的な意思決定に寄与することができていました。

ただ、すべてのHRおよびタレントプロセスが相互に結びつく今日では、より統合されたインテリジェンスを目指す必要があります。

従来のタレントマネジメントでは、採用、研修、リーダーシップ開発、報酬・福祉、多様性・包括性、従業員コミュニケーションなど、各機能は独立して運営されていました。
しかし、現在はこれらの機能が相互に密接に結びついており、単独では運営できない状況となっています。
たとえば、多様なバックグラウンドを持つ新しい人材を適切な役割に採用する場合、従来のHRモデルでは採用担当者が採用マネージャーと協力して、役割の説明、予算、レベルの割り当てを決定し、その後採用担当者が適切な候補者を探していました。
しかし、役割が多様で公平かつ公正に埋まることを確保することや、内外からのソーシング、リアルタイムで変化する仕事タイトルの適切性、まだ採用されていないポジションが他の方法で埋められないかどうかを確認することは難しい課題となっています。

このように、採用は以前より遥かに複雑となっています。
特に、理想の候補者（perfect candidate）を見つけることが難しく、自動化される予定の仕事に誰かを採用したり、会社の長期戦略に合わないかもしれない仕事に誰かを採用したりすると大問題になってしまいます。
このような課題に対処するため異なる部門を結びつけ、リーダーシップチーム間の協力が必要であるのみならず、統合された人的資本アーキテクチャツール（human capital architecture tool）も導入されるべきだと考えます。
このアーキテクチャ（下図）は、シンプルでダイナミックなジョブアーキテクチャ（dynamic job architecture）と、スキルのためのグローバルタクソノミー(global taxonomy for skills)から成り立っています。

そして、多くの企業はスキルのタクソノミーを構築するだけで、採用、キャリア成長、内部異動、後継者育成の問題を解決できると期待していますが、実際にはこれは難しく、スキルデータの収集、評価、更新、外部市場の観察など多くの課題が存在しています。
特に製造業、エネルギー、規制業界では、運用作業に必要な検証済みのスキルが必要です。
また、これらのスキルの評価方法、定期的な更新プロセス、市場での現在性を保つためのガバナンスについても議論すべきです。
最後に、タクソノミー自体について合意を形成する必要があり、どのような言葉でこれらのスキルを定義するのか、どれだけ詳細に分類するのか、どの仕事がこの種のスキルを必要とし、どの仕事なら無視できるのかを決定する必要があります。
これらの課題に対処するためには、内外の市場情報を比較し、競合他社と評価できるタレントインテリジェンスが極めて重要です。

今回のEXPOでは、いくつかタレントインテリジェンスの領域において急成長を成し遂げた企業も参加しており、後編では気になった何社かについて紹介していきます。

タレントインテリジェンスプラットフォームの紹介

1.Paradox（ conversational recruiting software）

対話型インターフェースを極めたAIプラットフォームParadoxでは、OliviaというAIアシスタントが、採用におけるあらゆる煩雑なプロセス（即座に要件を満たす候補者をスクリーニングし、自動的にインタビューのスケジューリングを行う）を大幅に短縮し、マクドナルドやCVS（アメリカの大手ドラッグストア）などの大手企業の信頼を獲得しています。

Paradoxはconversational ATS（Applicant Tracking System＝採用管理システム）およびconversational career siteの二刀流のソリューションで、求職者と採用人事の両方に対してよりスムーズな採用体験を提供しています。
EXPOでは、AIアシスタントによる採用支援を提供する企業は少なくなかったですが、チャットボットとして求職者の質問に対応する型がほとんどでした。
その中でも、ParadoxのOliviaは長年の学習を通して、より人間味のある口調で会話をハンドリングしながら、仕事のレコメンド（job search）や応募のサポート（text to apply）、さらに必要最低限の資格に対する即座なスクリーニング（automated screening）まで24時間で行うことができます。

また、入社後の定着率を維持するため、採用のタイミングで自社の開発した適職診断（assessment）ツールを用いて求職者の長所やソフトスキルを測定し、その結果に基づいてOliviaが質問することで最適な職務を選択することができます。
assessment自体も工夫されており、基本的には「質問＋イメージ画像+二択の選択肢」の構造で、回答しやすいようにデザインされています。

そして、ParadoxのATSにもOliviaが実装され、求職者との会話から該当人物のプロファイルやスキルを特定した結果のみを採用人事にフィードバックするだけでなく、面接時の質問のレコメンドまでOliviaが提供してくれます。
また面接に関しても、従来では異常に時間がかかる日程調整もOliviaに任せることで、数分レベルまで短縮することができ、現場が忙しい飲食やリテール業界の企業から特に評判が高いようです。

簡単にまとめると、Paradoxは対話型AIを極限までに生かし、採用、または就職までの時間を大幅に短縮しながらも、独自のassessmentを通し、レジュメなしでも求職者と企業のマッチ度合いを判断できることを実現しました。

2.Eightfold.ai（Talent Intelligence Platform）

Eightfoldのタレントインテリジェンスプラットフォームは公的に利用可能な情報ソースからスキルデータを収集し、クライアント企業HRシステムと統合し従業員のスキルを正確に可視化することができます。
その上、役割に適切なタレントの優先度を並び替えることで、従業員エクスペリエンスの向上に寄与しています。

従業員エクスペリエンスのみならず、採用にもこのスキルデータが活用されています。
求職者はレジュメをアップロードするだけで、該当者の保持しているスキルがタグ形式で表示されます。

また仕事にも同じスキルタグが付与されますが、面白いところとして、過去に同じポジションで稼働していた従業員のデータも利用されています。
求職者と仕事の両方のスキルを明確化したからこそ、お互いのマッチ度合いおよびその理由まで明示することができ、さらに、該当する仕事に就くために求められるもののまだ習得できていないスキルまで提示することができます。
このようにAIを採用に生かすことで、自分の資質を過小評価している求職者の味方となり、潜在能力を発揮できそうな仕事まで探り、自信が持てるような求職体験を提供しています。

採用管理側でも、候補者を多様な切り口（スキル/経験年数など）からマッチ度を提示することで、より早く最適な人材にアプローチをかけることを実現しています。

このように、Eightfold.aiはスキル評価によるマッチングを提供することによって、バイアスを排除したダイバーシティ推進のためのHRサポートを実現しています。
クライアントであるアメリカの大手通信会社のVodafoneでは、導入した数カ月で以前の期間に比べ女性の応募が144％も増えた実績があります。
　
また、従業員のキャリアパスやスキル開発にも長けており、今保持しているスキルからキャリアパスのレコメンドができます。そのほか、一元化管理のためレコメンド先のボジション担当者と繋がることも素早くできます。

Eightfold.aiでは、企業が今まで異なる形式で保持していた人材データを一元化に管理、利用することで、採用、従業員エクスペリエンス、キャリア支援など様々な領域をサポートすることで、個人と企業の成果最大化に大きく貢献しています。

普段の業務にどう活かすか

冒頭でも述べたようにAIの利用はカスタマー/クライアントの採用プロセス簡略化においてとても重要な役割を果たします。
リクルートにおいても最先端技術を取り入れていくことは重要であり、例えば
・外部Resumeを取り込み自動作成
・Resumeからスキルを抽出しJobと求職者の最適なマッチングを創出
・生成AIを利用して、職務要約や求人詳細などのテキスト生成を簡略化
・働いている人の自動スキル可視化や自動リスキリング提案による人材育成簡略化
などこれから取り組めることはかなり多いと感じました。
技術の発展スピードが格段にあがってきているので、定常的に最先端技術やHRトレンドをキャッチアップし、リクルートのプロダクトも世界の最先端に追いつき追い越していくよう業務に取り込んでいくことが今まで以上に重要であると感じました。

おわりに

海外におけるHRテックの進化は想像したよりも遥かに早いものでした。
３年前に同じカンファレンスに参加した先輩のレポートを読むと、当時のHRテックはまだAI導入の黎明期であり、各企業が試行錯誤を繰り返し始める状態でした。３年経った今では、AIを活用することで採用のプロセス短縮やダイバーシティの推進、さらに社内人材の育成まで様々な方面で実績を挙げています。
AIによる利便性のみならず、そもそもAIの登場によって人々が「仕事」に対する考え方、「仕事」と「人」の結び付け方が変わっている中、この変化と向き合う最前線に立つHRの課題を解決するためのソリューションを改めて考えることが重要だと感じました。
アメリカは日本に比べ、人材獲得するための競争が激しく、仕事の定着率も低いことから今回紹介した企業の力が欠かせません。
同時に、日本も近年人材獲得において苦労している領域が増える一方になっているため、今のうちから対策を構築することも必要だと考えています。

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