その行く末に、驚愕と礼賛と危惧をないまぜにして、人類は乱舞しているのだ。歴史は待ってくれない。テクノロジーの持つProgressive特性が、時間を猛然と前進させる。Letter」で語った言葉は、今後の産業のパラダイムシフトとともに、AIの時代の到来を全人類に印象付けた。その影響はHRMの世界にも広く浸潤つつあることは前回書いた。(ピープル・アナリティクスは、職場深化の「間術」か)KKDよりKDD。証拠ある意思決定こそ大事。エビデンス・ベースドが人事を制する。ビッグマウスよりビッグデータ。大きいものに巻かれがちの事大主義的私たち。今、古いビッグな知性から、新たなビッグな知性にどう向き合うか。その知性が試されているのだ。話を国・産業レベルに転じても、この新たな知性への期待は高まるばかりだ。ご存知の通り、少子高齢化の急速な進展に伴い、今後労働力不足が避けがたい日本においては、生産性の向上は喫緊の課題である。いまやGDPの約70%を占有するサービス産業の生産性の向上にも、新しいビッグな知性の利活用が期待されている。いずれも国際比較においても、生産性が低く、逆に伸びシロもある領域だ。無形性(サービス品質が目に見えない)、同時同場性(需要と供給の交換が、相対の現場で生成消費される)、地域中小規模性(構成企業の多くが地元中小企業)。した産業特性が、低い生産性、人事で言えば、低い採用力・低い定着率・低い才能開花率の元凶とも言われている。その解決に、"新しいビッグな知性"の利活用が期待されているのだ。(マン・マシン共進化)。&AIの駆動の一歩目は、可視化から始まる。自明ではあるが、エビデンス・ベースドHRMも、データの可視化(収集取得と構造化と意味の抽出)から始まる。職務経歴データ、志望動機データ、採用要件データ、採用合否データ、配置配属データ、教育研修データ、職場行動データ、コミュニケーションデータ、バイタル(生体)データ、主観データ、能力発揮データ、評価データ、社内外ソーシャル・グラフデータ、エンバイロメント・フィットデータ、経営インパクトデータ......。換言すれば、エビデンス・ベースドHRMは、"はかる"ことから始まるのである。そこで筆者が今後重要になってくると思うのが、この"はか"るなのである。