浅見 | 人事×AIの人

AI時代の人事・組織づくりを発信。
AIに判断させず、人の判断を助ける設計が専門。
採用、育成、評価、管理職支援、組織の違和感の言語化。
「Portus」開発中｜採用工数50%削減｜エンジニア20年→人事AI活用
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[浅見 | 人事×AIの人 @azaminat]

「AIに合否を決めさせない」という考え方で、採用選考の工数を50%削減した話をQiitaに書きました。読まれた人事の方から『これは助かる』と反応が多かったので、背景をスレッドで。

[浅見 | 人事×AIの人 @azaminat]

人事の交流会に参加してきた。

正直に言うと、行く前は「人事の人＝採用と評価をする人」くらいのイメージしか持ってなかった。

でも、現場の話を聞いて、その解像度の低さを思い知った。

採用も評価もやる。そのうえで、労務、勤怠、残業時間のコントロール、制度づくり、現場からの相談対応——「人と組織」にまつわることが、想像以上に幅広く乗っかってる。

ひとつ印象に残ったのが、残業時間の管理の話。数字を見て終わりじゃなくて、その裏にいる一人ひとりの働き方や事情に踏み込まないと、ただの取り締まりになっちゃう。人事って、数字と人の気持ちの間に立ち続ける仕事なんだなと思った。

僕はずっと、技術の側から人事を見てきた。AIをどう渡すか、データをどう扱うか、みたいな角度で。

でも今日みたいに、現場の人の生の言葉を直接聞くと、机の上では見えないものがどっと入ってくる。

知らないことを知るのって、やっぱり刺激的で楽しい。

人事に限らず、どの仕事も、外から見たイメージと中の実際って、たぶん全然違う。だから現場の話を聞きにいくのは、やめられない。

みなさんの仕事にも、「外からは見えてないけど、実はこれが本体」みたいな部分、ありますか?

[浅見 | 人事×AIの人 @azaminat]

展示会のブースで、会う人ごとに同じ質問をしてみた。
"適性検査って、どのタイミングで使ってますか?"

返ってくる答えは、驚くほど揃ってた。
「採用面接のときですね」。

何社聞いても、だいたいこれ。
採用では、もうあたりまえの道具になってる。お金も手間もかけて、その人の特性をちゃんと測ってる。

でも、こう続けて聞くと、空気が少し変わる。
「入社したあとは、その結果どうしてますか?」

……たいてい、言葉に詰まる。
「あー、そういえば、見返してないですね」って。

面白かったのは、適性検査を"ふだんの業務に活かす"サービスも、いくつか出はじめてたこと。配属やマネジメントに使う方向は、確実に芽が出てる。

そこで思った。
採用って、人生でいちばんその人の特性が言葉になる瞬間なんだよね。時間もコストもかけて、丁寧に測ってる。

なのに、入社した瞬間にその情報が眠る。
そして、いちばん長く付き合う"入社後"は、なんとなくの感覚で進んでいく。配属も、チーム編成も、1on1の入り方も。

採用で測ったものを、入社後に活かすとしたら、たぶんこの3つだと思う。

1. 配属——どのチーム・どの仕事が、その人と噛み合うか
2. 相性——一緒に組む相手と、安心して動ける順番が合うか
3. 1on1——本人も気づいてない強みや、つまずきやすい場所の当たりをつける

測って終わり、じゃもったいない。
測ったあとからが、たぶん本番。

みなさんの会社では、採用で測ったあの結果、いまどこにありますか?

[浅見 | 人事×AIの人 @azaminat]

展示会で何十社と話して、いちばん引っかかったこと。

"適性検査、どこで使ってますか?"の答えが、見事に採用に偏ってた。

「採用面接のときですね」——これがほぼ全部。
入社後に使ってます、という会社はほとんど出てこない。

一方で、適性検査をふだんの業務やマネジメントに活かすサービスも、ちらほら出はじめてた。流れは確実に来てる。

でも現場の実感はまだこう:
・採用では、お金と手間をかけて測る
・入社したら、その結果はファイルの中で眠る
・配属やチーム編成は、結局"なんとなく"で決まる

いちばんその人をちゃんと測ったのは採用なのに、いちばん長く付き合う"入社後"で使われてない。

みなさんの会社、入社後に適性検査の結果って見返してますか?

[浅見 | 人事×AIの人 @azaminat]

適性検査、採用で使ってる会社はめちゃくちゃ多い。
入社後に使ってる会社は、ほぼいない。

いちばん手間ひまかけて測った"その人"が、入社した瞬間に眠る。

もったいなくないですか、これ。

[浅見 | 人事×AIの人 @azaminat]

@andoK_official ほんとそう思います。適性検査をAIに読ませる実験をしてますが、出力をそのまま本人に見せるとただのラベリングになって、上司が自分の言葉に翻訳して初めて対話が始まりました。AIは判断じゃなく材料を出す係なんだなと。

[浅見 | 人事×AIの人 @azaminat]

人事の交流会に参加してきた。

人事って"採用と評価の人"だと思ってたけど、全然違った。残業時間の管理とか、想像してなかった仕事がいっぱいある。

現場の生の話を聞くの、ほんと面白い。知らない景色が多すぎる。

[浅見 | 人事×AIの人 @azaminat]

SaaSを作っていて、いちばん難しいのは機能じゃなくて
「言葉にしづらいもの」をどう扱うか、だと気づいた。

組織の"なんかおかしい"は、本人もうまく説明できない。
それを無理にアンケートの選択肢へ押し込むと、大事なニュアンスがこぼれ落ちる。

数値化する前に、まず言語化する。
この順番だけは逆にしない。ずっとそう気をつけてる。

[浅見 | 人事×AIの人 @azaminat]

入って間もない人に、いきなり大きな範囲をまるごと任せる。
「信頼してるから」と。

でも、現場がまだ分からないうちに全部を背負わされた本人が、いちばん苦しい。
良かれと思った"信頼"が、"丸投げ"に変わってしまう瞬間がある。

任せ方は、一歩ずつでいい。
現場が見えてきた分だけ、範囲を広げる。

任せるのに必要なのは、勇気より、順番なのかもしれない。

[浅見 | 人事×AIの人 @azaminat]

AIに相談しても、いい答えが返ってこない人の共通点。
「質問」だけ投げて、「判断基準」を渡してない。

「どっちがいい?」じゃなくて
「コストより納期を優先したい。その前提でどっち?」と聞く。

AIは賢いけど、こっちが何を大事にしてるかまでは知らない。
判断基準を先に渡すだけで、答えの精度が一段変わる。

[浅見 | 人事×AIの人 @azaminat]

本日から3日間。総務人事経理weekへ出展します。場所は、東京ビッグサイト。南4ホールのS32-17のマジセミ社ブースでお待ちしております。
人事業務のAI活用支援や適性検査の再活用などの情報交換を是非！

[浅見 | 人事×AIの人 @azaminat]

@kimetekomine 確かに、適性検査だとよく見せようとして結果が揺らぐことがありますよね。本来は違うけど、仕事上意図してそうしている人とかもいたりして、人の奥深さを感じます。同じズレでも、ただの理想でズレてる人と、結果的にそうなっていきそうな人がいて面白いです。
5つ教えて、今度使わせてもらいます！

[浅見 | 人事×AIの人 @azaminat]

良かれと思って、手順をひとつひとつ細かく指示していた。
「こうやって、次にこれをして」と。

でも、相手はどうも乗り気じゃない。
丁寧に教えてるつもりが、なぜか空回りする。

あとで気づいた。
手順を渡されると、窮屈になる人がいる。

その人には、手順じゃなくて、ゴールを渡せばよかった。
「最終的にこうなってればいい」とだけ伝えると、
自分のやり方で、いきいき動き出す。

親切のつもりの細かさが、相手の"余白"を奪うことがある。

[浅見 | 人事×AIの人 @azaminat]

適性検査、受けて終わりにしてる会社が多い。もったいない。

試しに、チームメンバー全員分の結果をAIに読ませて
「この4人で1つの仕事を回すと、どこで噛み合わないか」を聞いてみた。

人が見ると「Aさんは慎重」で止まるところを、
AIは「慎重なAさんとスピード優先のBさん、締切前に必ずぶつかる」まで出してくる。

当ててくるな、と思った。
検査結果って、個人を知る道具じゃなくて、組み合わせを見る道具だったのかも。

[浅見 | 人事×AIの人 @azaminat]

@y_date 「直感の危うさ」痛感します。一番怖いのは、知らぬ間に自分と似た人を選び続け、組織が似た集団に寄ること。採用にAIを入れた時、合否は人に残しました。「なぜそう感じたか」を言語化させたら、無意識に好む型が見えたんです。直感を消さず、偏りを映す鏡に。発売楽しみにしています。

[浅見 | 人事×AIの人 @azaminat]

「リーダーシップがある人だ」と思って、いろいろ任せていた人がいる。

でも、よく聞いてみたら、本人に「これがやりたい」という強い思いがあったわけじゃなかった。

ただ、穴がよく見えてしまう人だった。
気づいたら、放っておけずに埋めていた。それだけ。

リーダーに見える人の中には、
“やりたい人”じゃなくて、“見えてしまうから埋めずにいられない人”がいる。

頼もしい。でも、その人の「やりたい」を聞かないまま任せ続けると、いつか静かに潰れる。

[浅見 | 人事×AIの人 @azaminat]

この4つ目まで言語化されているの、唸りました。先日チームメンバーで適性検査の結果を持ち寄って話す場をやってみたのですが、一番会話が盛り上がったのはまさに「だれとやるか」でした。「この組み合わせならうまくいきそう」の話は全員が前のめりになる。入社後に効いてくるのも結局ここなのかもと感じています。

[浅見 | 人事×AIの人 @azaminat]

指示しても動かない部下を見ると、「素直じゃないな」と思いたくなる。

でも、こういうことがある。

現場を分かっていない人が、的外れな指示を出す。
部下は、それが的外れだと、ちゃんと見抜いている。
だから、動かない。

そこで「なぜやらないんだ」と強く出ると、関係はもっと壊れる。

動かないのは、反抗とは限らない。
“その指示は違う”という、声にならないサインのことがある。

[浅見 | 人事×AIの人 @azaminat]

管理職って、誰にも言えないことを一番多く抱えてる職種だと思う。

ヒアリングで出てきた言葉が「相棒が欲しい」だった。

AIに求めてたのは、機能じゃなかった。

[浅見 | 人事×AIの人 @azaminat]

「結論からズバッと言う人」と「背景から知りたい人」。
一緒に仕事をすると、だいたいぶつかる。

「で、結局どうするの?」と急かす側。
「いや、その前に、なぜそうなったのかを…」と止まる側。

長いあいだ、私はこれを“相性の問題”だと思ってた。

でも違った。
どっちも正しくて、ただ「安心して動ける順番」が逆なだけ。

相性が悪いんじゃない。情報を渡す順番が、逆なだけ。