CO-CREATIONともに学び、ともに産業を創る。毎朝7時に公式LINE@で新着記事を配信しています。Youtubeチャネルの登録はこちらから!「AIやデータの活用が企業経営を変える(シーズン2)」9回シリーズ(その3)は、人事システムへの積極的なAI導入を進めるセプテーニ・ホールディングスの事例を、同社代表取締役の佐藤光紀さんが解説します。ご覧ください!▶ICCパートナーズではコンテンツ編集チームメンバー(インターン)の募集をしております。興味がございましたら採用ページをご覧ください。ICCサミットは「ともに学び、ともに産業を創る。毎回200名以上が登壇し、総勢800名以上が参加する。参加者同士が朝から晩まで真剣に議論し、学び合うためのエクストリーム・カンファレンスです。福岡市での開催を予定しております。参加登録は公式ページのアップデートをお待ちください。シミュレーションというのはすべて「順算」ですよね。今の状態から未来に対して、順算していくわけです。ところが、意思を持って1年後にこうするという目標を設定すると、今度は逆算するんですよね。これを達成するためには、まずこれを達成しないとできないよね、というように逆算していくわけです。すると、その逆算をしたときに、簡単に達成できるか、ものすごく難しいかがやはり分かるわけですよ。その難しい課題をどう突破するかと。それが、そこが経営です。難しいですよ、とにかく。この前のセッションから甲子園のピッチャー並みに連投になっていますが、佐藤さんよろしくお願いします。お願いします、セプテーニの佐藤です。グループ社長執行役員1975年東京都生まれ。立教大学法学部を卒業後、1997年4月株式会社サブ・アンド・リミナル(現株式会社セプテーニ・ホールディングス)に新卒で入社。1999年新規事業責任者としてインターネット広告事業を立ち上げ、同社を国内トップクラスのインターネット広告会社に育てる。伴い、事業会社である株式会社セプテーニの代表取締役社長に就任。2009年12月セプテーニ・ホールディングス代表取締役(現任)社長に就任。導入に伴い、グループ社長執行役員に就任(現任)。この前のセッションでも少しお話ししたのですが、会社に関していえば、社内ではやはり人事ないしは組織周りにおけるビッグデータやマシンラーニングの活用はずっと取り組んでいます。2017)データ基盤自体は、15年ぐらいかけて作ってきています。経営の意思決定という意味でのマネジメントへの実践投入は、この3、4年くらいですが、割と精度が上がってきています。端折りますけれども、たとえば「この人を採用したらよい」という採用の判断などは、AIを非常に参考にしています。配属や育成のプランについても、かなりの割合でAIのサジェストをベースに決めています。前から不思議だったのですが、それはもうカルチャーになっているのですか?もともとアド(広告)の世界にいらっしゃるので、データをベースに経営するという基本姿勢は当然あると思うのですが、人事に関してそこまでAIに委ねている会社というのは、正直僕もほとんど聞かないので、なぜなのだろうと思っています。不安だから...でしょうか。先ほどのセッションでは、経営者の性格とおっしゃっていましたよね。さっき登壇したセッションの終了後に、「何人ぐらいの組織、もしくはどれくらいのサイズの事業だとAIが有効ですか?」というような質問を受けました。小さいとAIなんて要らなくて、結局、社長の勘と経験が一番正しい、社長の直感がほぼ当たると思うのですが、ではそれが10倍、20倍、50倍ぐらいの規模になったら......と考えると不安になりませんか?僕はそう考えたとき、不安だったんですよ。羅針盤もなく、操舵システムもなく、大きくなっていく船をまるでボートかのように機敏に右へ左へと舵を切って、向こうへ進むぞと号令をかけて、島を見つけて、魚の群れを魚群探知で見つけていくようなものです。経営者というのは、船長なわけですよね。そのための、自分の不安を解消するためのツールでした。いちいち「これ、こうしたいと思うけどどう?」と、疑問が湧くたびにフェイストゥーフェイスで聞いているのでは、時間が足りません。そのためには、やはりデータと先ほどのシミュレーションです。自分がこうするぞ、という逆算のシミュレーションだけではなくて、順算でこうなるよ、という方のデータ基盤もなるべく持っていた方がいいですよね。いえ、事業についてはまだデータ基盤が作りやすいのですが、人については結構難しいです。その不安を解消したいというのが、人周り、人と組織周りにデータをたくさん活用して、マシンラーニングを割と早い段階から実装していった一番の動機です。それまでは何となく、「こいつ、本当にあかんのかな」と評価があまり高くなかった人材が、データとAIを活用したところ実は非常に能力が高いことが分かった、というような事例があれば教えてください。人の相性によって、パフォーマンスレベルというのはかなりの割合変わってきます。「こいつはあかん」というのは評価ですよね。その評価を誰がしていて、どういうメジャメントによってその評価が下されているかというのを分解していったうえで、別のパターンを試してみます。拓也さんつまりAさんとBさんがいるチームにおいて、評価の低いBさんがいました。CさんとBさんのパターンだと、評価の高いBさんになります、みたいなことがたくさんのデータの組み合わせとともに事後的に検証されていくわけです。それを無数に、何百人という単位で、バーッとやっていきます。3ヵ月、6ヵ月、1年という形で、何百人という単位のダイナミックなデータがどんどん蓄積されて検証されていくので、掛け算でデータ量が膨大に増えていきます。そのようなデータの中に、ミスマッチによって生まれた低いパフォーマンスがまず可視化されて、逆にマッチによって生まれた高いパフォーマンスのデータも溜まってくるので、これをバーッと検証して、その結果を一定のメソッドに落とし込んでいく、みたいなことを繰り返すうちに分かってきました。企業理念への共感とか、文化への共有とか、つまり会社に合っている人というのが前提ですが、それらが合致している場合においては、あとは相性だということですね。