About HCL

WHO WE ARE

人的資産研究所について

人的資産研究所は、「科学的な人材育成モデル」の研究を目的に、セプテーニ・ホールディングスの一組織として発足し、AIや統計分析に精通したデータサイエンティストや最新テクノロジーの人事適用を経験してきたテクノロジープロデューサーで構成されており、当社グループにおける一連の人事課題を、テクノロジーを活用することで解決の道筋をつけてきました。私たちは、これまで現場で培った技術と経験を、人事課題の解決を目的としたテクノロジーサービスとして活用いただくことを目的に、株式会社人的資産研究所を設立いたしました。

第三次産業がGDP全体の7割を占め*1、ビジネス変化の早いVUCA時代と呼ばれる 昨今において、経済成長の源泉は「人材」にあるといっても過言ではありません。 生産年齢人口が2020年から40年で40%減少する*2と推計される日本では、 「人的資産の最大化」が重要なテーマだと考え、当社は最新テクノロジーを駆使して その実現に貢献することを目指します。


*1:総務省「平成29年版 情報通信白書」
*2:内閣府「国民経済計算(GDP統計)」年次推計主要計数-生産(産業別GDP等)

TECHNOLOGY

人材育成の個別最適化を実現するAIマッチングシステム「HaKaSe」

概念「人材育成方程式」

G = P × E( T + W )

HaKaSeは「人材育成方程式」と呼ぶ概念に基づく科学的なAIマッチングシステムです。人材育成方程式とは「人は個性と環境の相互作用の影響を受けて育つ」という考え方を概念化した図式で、左辺の値である個人の成長(Growth)は、個性(Personality)と環境(Environment)の組み合わせによって高まると定義しています。すなわち、特定の個人(P)にとってGを効果的に高めるEの条件を見出すことで、個々に最適な人事施策が実行可能となります。(また、環境を構成する要素としてチーム(Team)と仕事(Work)が存在すると定義しています)

加えて、HaKaSeでは企業ごとにマッチングアルゴリズムを構築します。各社で人材育成方程式の左辺と右辺に対応する再現性の高いデータを取得する独自技術を有しているため、各社傾向に合わせて検証・改善が自動的に進行していきます。
各社で成長するHaKaSeを一連の人事施策に組み込むことで人材育成の個別最適化が進行し、育成の品質や効率性が継続的に改善します。

独自技術

左辺[G]
評判の定量化
※特許出願中

・評価の信頼性を加味した匿名回答に基づく360度評価アルゴリズム
・人材の効率的な成長(評価の改善)に繋がる項目の抽出

右辺[P×E]
相性の定量化

・FFS理論を活用した「関係性」を表現する特徴量設計
・個社に最適な相性評価アルゴリズムの自動構築

OUR SERVICE

一連の人事施策の品質を改善するサービスラインナップを提供します

Digital HR Technology
“HaKaSe”

採用から適応、育成までの一連の領域でサービスを展開します。 一連の人事施策(HRバリューチェーン)の品質が向上することで、 人的資産が最大化する人事システムの構築をサポートします。
※現在はオンボーディング 領域のクラウドサービスを提供。「採用」「育成」領域のサービスを開発中

FIELD OF STUDY
- セプテーニグループにおける事例 -

「採用」「適応」「育成」領域において成果が定量的に検証されています

導入企業の取り組みと成果

Recruiting
採用領域

HaKaSeで入社後の成長度合を予測し、予測結果を企業や人材に適切にフィードバックすることで、求職者と企業の最適なマッチングを実現。

取り組み
AIを用いて採用応募者の入社後の成長を定量的に予測
【成果】入社後の早期に一定の活躍度に達した人材の割合は、従来の面接評価では72%に対し、AI評価では78%
引用:https://www.septeni-holdings.co.jp/dhrp/solutions/performancemodel.html
全国の人材と企業がオンライン完結でマッチング
【成果】オンライン採用導入後は選考プロセス全体が90%削減/地方学生の内定者が4倍
引用:https://www.septeni-holdings.co.jp/dhrp/solutions/onlinerecruting.html
企業や採用応募者にマッチング結果をフィードバックしミスマッチを軽減
【成果】フィードバックの取り組み開始以降、内定辞退率が6割減
引用:https://www.septeni-holdings.co.jp/dhrp/solutions/careerplanning.html
Onboarding
適応領域

HaKaSeで新入社員と受け入れ先の職場のデータを解析し、新入社員と職場の最適なマッチングを実現。

取り組み
AIを用いて新入社員と配属先の組み合わせを最適化(最適配置)
【成果】チームメンバーや上司との相性のマッチングで、配属後の360度評価スコアの向上を確認
引用:https://www.septeni-holdings.co.jp/dhrp/solutions/assignmentsystem.html
100人100通りの科学的オンボーディングで早期戦力化を促進
【成果】科学的オンボーディング提供対象者は、入社後の早期に活躍した割合が10ポイント改善
引用:https://www.septeni-holdings.co.jp/dhrp/solutions/onboarding.html
Development
育成領域

HaKaSeで社員のキャリアを予測し、最適なキャリア開発プログラムを構築。個々に最適なキャリアのマッチングを実現。

取り組み
個々に最適なリテンションプログラムを提供
【成果】退職の予測精度の向上と、人材・企業双方にとって不本意な離職防止の成功例を確認
引用:https://www.septeni-holdings.co.jp/dhrp/solutions/retentionprogram.html

HaKaSeを活用した取り組みや最新の研究事例については、研究開発プロジェクト「Digital HR Project」で公開しています。