スキルベースのアプローチにより、組織は不確実なビジネス環境により効果的に対応できるようになります。
質の高いデータに基づいた、よく整備されたスキル体系は不可欠です。
スキルの開発は、変化し続ける人材をさらに強化します。
ここ数年、労働の世界では、新型コロナウイルス感染症、「大量離職（Great Resignation）」、インフレと生活費の上昇、生成AIなど、多くの変化と不確実性が見られてきました。これにより、リモートワーク、自動化、デジタル化によって推進される変革プロジェクトが加速し、コストと競争の圧力も高まっています。その結果、人材に関する運営モデルは、スキルベースへの移行が加速しています。
失業率は低水準で推移し、給与は上昇し、重要なプロジェクトでは新たなスキルセットが求められています。このような状況において、人材のライフサイクルを管理するには、包括的なアプローチが必要です。組織がより高い機敏性を示し、変化するビジネスニーズにより効果的に対応できるようにするアプローチです。
スキルファーストのモデルに迅速に移行する企業は、より競争力を高め、より回復力と適応力のある人材を育成することで、さらに強くなるでしょう。
「スキル」の変革を適切に進める
スキルファースト・アプローチは、次の目的のために、迅速な人材計画から始まります。
現在および将来において、事業目標を達成するために必要となる特定のスキル（職務ではなくスキル）の需要を把握する
供給を評価する：組織内に現在どのようなスキルが存在するかを明らかにします（これには、従業員や契約社員、さらに候補者プールおよび元従業員の人材プールを含める必要があります）。
スキルのギャップを分析し、それを埋めるための計画を策定する
スキルに基づいた明確に定義された職務体系は、効果的な人材計画に向けた重要な第一歩です。多くの組織が直面している問題は、スキルデータを最新の状態に保ち、利用可能な状態にすることに苦労している点です。ほとんどの企業では、この情報が複数の互いに接続されていないシステムに分散しており、人々がスキルを習得して追加しても更新されません。ここで役立つのがAIによるスキル推論プラットフォームです。これは、各組織に特化した、明確で一貫性のあるスキル分類体系を作成し、事業の進化に合わせて自動的に適応させるものです。
人材チームやより広範な事業部門にとって、単一の情報源が必要です。明確で共通の言語と、いつでも従業員のスキルの全体像を確認できる場所です。応募者追跡システムや候補者関係管理などの人事システムが同じスキル分類体系に従うようにすることが重要です。
AIによるスキルマッピング
スキルのギャップを埋める戦略を策定するには、将来の需要状況を見据えるとともに、内部および外部の市場における供給をモデル化すること、すなわちスキル供給モデルが必要です。自社が保有するスキルと必要なスキルを把握することで、より的を絞った採用、従業員の能力開発、社内異動の施策を展開できます。
採用担当者がいつでも連絡を取れる、意欲の高い候補者で満たされた人材パイプラインを構築し、そのスキルを明確に把握しておくことは、急速に変化する人材ニーズに自社が適応できるようにするための最良の方法の一つです。
さらに一歩進んで、AIを活用したスキルプラットフォームを用いて「スキル隣接マップ」を作成すると、あるスキルと別のスキルの近さや、それらを習得するために必要な行動とコストが把握できます。これにより、スキル供給モデルは、時間とコストの軸に沿って、現在および将来のスキルの利用可能性を捉えることができます。
この段階に至れば、組織は、利用可能な時間と予算の範囲内でスキルのギャップを埋めるために、自前で育成する、外部から獲得する、あるいは一時的に借りるかについて、はるかに効果的な判断を下せるようになります。
継続的な進化のためのスキル開発
人材の確保が困難で（かつコストがかかる）労働市場において、機敏で回復力のある組織を構築したいのであれば、従業員の定着と社内のスキル開発がこれまで以上に重要です。大規模なスキル開発プログラムの作成には、次の要素を含めるべきです。
職務体系とスキル隣接性の知見に基づく、明確な能力開発の道筋
学習、能力構築、メンタリングのための組織的な仕組み
これらの取り組みの効果を追跡するための、厳格な仕組み。
従業員の能力開発の道筋は、常に事業目標に沿ったスキルを育成するよう設計されるべきです。しかし目標は変化するため、柔軟なプログラムが必要です。学習、業務ローテーション、さらには新たなメンターについての提案は、早急に対処すべきスキルのギャップについて、常に最新の状況に基づいて行う必要があります。
スキル開発に注力することで、人材が継続的に進化し続けることが保証されます。これは、急速に変化する今日のビジネス環境において不可欠です。この種の開発を促進する最良の方法の一つは、実務を通じた学習の新たな機会を提供すること、すなわち社内の人材異動や、短期プロジェクトであるギグワークを活用することです。
優秀な人材を惹きつけ、つなぎとめる効果的な手段であるだけでなく、社内異動は、機敏で適応力があり、スキルファーストを掲げる企業の重要な特徴です。事業ニーズが変化するなかで、スキルのギャップを埋める最も効率的な方法は、社内で人材を再配置することです。これは新たな従業員を採用するより迅速で、コストもかかりません。必要なスキルに基づいて人材と機会を結びつける、データと技術が手元にある場合は特にそうです。
動的なスキルデータに倫理的で説明可能なAIを適用すれば、そのような仕組みを構築できます。さらに、現時点では求めるスキルを持っていないものの、能力を向上させる可能性がある従業員を特定することもできます。そうすることで、将来必要となる重要な役割を担う人材を確保できます。
スキルインテリジェンスの構築
スキルファースト・アプローチを採用することで、人材に関するより良い意思決定を行い、柔軟な人材計画を立案するために必要なインテリジェンスの構築を開始できます。
組織のためのスキル分類体系と職務体系があれば、社内のスキルの利用可能性を評価できます。さらに、これを広範な市場からの知見で補完すべきです。適切な技術を用いれば、ある人物の異動の可能性や、求人情報への応募意向といった知見も得ることができます。
最も重要なスキルを特定し、地域や部門などのフィルターでデータを分類し、AIを適用して推論や知見を得ます。例えば、特定のスキルが通常どのような他のスキルと組み合わされるか、スキルの独自の組み合わせ、将来の人材計画におけるスキル保有者数と必要人数の比較などです。ここから、そのインテリジェンスを活用して、スキルのギャップを埋める方法を見出し、（人材統合計画を伴う）M&Aを成功させ、事業拡大または縮小に向けた人材を形成し、必要に応じて事業の全面的な変革に備えることができます。
採用と人材管理におけるスキルファースト・アプローチは、不確実性を乗り越え、競争優位を維持しようとする組織にとって不可欠です。組織は、現在保有しているスキルを把握し、開発または獲得が必要なスキルを特定することで、より的を絞った採用、従業員の能力開発、社内異動の施策を展開でき、最終的には、より機敏で適応力のある人材の育成につなげることができます。
