DXソリューション統括部先端技術センターの小牛田 尋志。プロジェクトリーダーとして同センター内でDX推進の旗振り役を務めています。自律的に意思決定できるマルチプレイヤーの育成を目指し、コーチ視点でチーム力の向上に努めてきたという小牛田。プロジェクトへの意気込みやメンバーへの想いを語ります。

データドリブンなタレントマネジメントシステムの構築を目指して

DXソリューション統括部の先端技術センターでコア事業のDX化を進めるプロジェクトリーダーを務めています。当社の主軸事業である技術者アウトソーシングで培ったデータを業務効率化につなげると同時に、技術者の生涯価値を向上させる双方向のメリットを実現することが当プロジェクトの目標です。

これまでも当社ではタレントマネジメントを行ってきました。技術者の特性やスキルを登録するシステムや、お客様の要望にフィットする技術者を探すためのシステムなどが該当しますが、データを使い切れていないという課題があったんです。そのデータ利活用のための仕組みを強化・ブラッシュアップすることでビジネスモデルを構築し、最終的にはプロフィットセンター化することを目指しています。

2022年11月現在、メンバーの数は約20名。マッチングシステムを担当するチーム、離職の可能性を予測するチーム、スキルの見える化を図るチームにそれぞれ分かれて、タレントマネジメントに関する幅広い領域を担当しています。

当プロジェクトが立ち上がったのは2022年の1月ですが、前身となるプロジェクトでも同様の取り組みを行っていました。それを含めると活動期間は2年以上になります。

データサイエンスやAIの手法をピープルアナリティクスの領域に取り入れるのは、非常にチャレンジングな試み。将来性のあるとてもおもしろいアプローチだと感じています。

チームが進化するための鍵は、メンバーが新しい領域にチャレンジし続けること

プロジェクトの立ち上げと共に新しいメンバーが加わったため、はじめに取りかかったのがチームビルディングでした。個々が能力を最大限に発揮し、目標を達成できるチームづくりをする上で大切にしてきたのは、誰もが楽しく業務に向き合えること。メンバーそれぞれが意欲的に取り組めるようなテーマ設定を心がけてきました。

たとえば、マッチングシステムの精度を上げるためには、類語辞書のようなものが欠かせません。具体例を挙げると、「PM」と検索したときに、同義である「プロジェクトマネージャー」もヒットするような言葉のゆらぎを捉える仕組みづくりが必要なんです。エンジニアにとってみれば簡単な仕組みですが、われわれのチームではこれをデータサイエンティストが担当します。すると、慣れない分野に挑戦することになり、新鮮な経験ができるというわけです。

データ分析だけできたとしても、サービスとしては不完全で、システムとして運用することはできません。根底にあるのは、メンバー全員がマルチに活躍できるフルスタックエンジニアになってほしいという想い。新しい領域に常にチャレンジすることをメンバーに意識してもらいながら、総力でやり遂げられるようなチームづくりを目指しています。

当然、挑戦を重ねていく上で失敗はつきものですが、プロジェクトにおいて経験したすべてのことが糧になると信じていますし、メンバーにもそう伝えています。

チームづくりをする上で参考にしているのが、サッカーのチーム理論です。サッカーの世界では、チームには3つの成長段階があると考えられています。最初は指示を待って動くフェーズ。その次が、わからないことを自ら聞いた上で動くフェーズ。そして最後が、自律的に考えながら動けるフェーズです。

はじめはフォーメーションを決めて約束事のなかで動くところから始まるのですが、チームが進化していくと、各自が連携してフォーメーションを自由に変えながら高度なプレーができるようになります。実際、プロサッカークラブを含め、そうやって強くなるチームをいくつも見てきました。

分野こそ違いますが、チームづくりの理論に大きな違いはないはず。勝てるサッカーチームをつくるためには、サブを含むすべての選手が強くならなければなりません。それと同じように、部下を管理するマネージャーというより、コーチとしての視点をもって、戦える、進化できるチームにしていきたいと思っています。事業の面でも価値を発揮できるような、誰にも止められない最強のチームに育てることが目標です。

ベンチャー的な雰囲気の中でDX化プロジェクトを推進。テクノプロ・デザイン社の魅力

チームの始動から1年近くが経過し、DX推進プロジェクトの成果が見えてきました。適用される部署は限られていますが、マッチングエンジンや退職予測モデルの初回リリースを間近に控えている状況です。

振り返ってみれば、試行錯誤の連続で、苦労する場面が多かったと思います。たとえば、退職予測モデルを期待通りに機能させるためには、適切な課題設定が欠かせません。また、実験の段階では、その時点で入手可能なデータを使用してしまいがちですが、実際に現場で使えるモデルをつくるためには、時系列のデータを常に更新していく必要もあります。

取り込むデータの見極めも難しい点です。データが古すぎると用途をなしませんし、かといって新しいデータばかりだと予測範囲が狭まってしまうからです。データ分析において重要なのはバランス。徹底的に追求しようとするタイプと、迷いを捨てて割り切れるタイプの人材がうまく連携することでシナジーが生まれ、良いモデルができると思っています。

ここまでDX推進プロジェクトを円滑に進めてこられたのは、テクノプロ・デザイン社だからこそ。こちらからの提案が受け入れられやすい環境があったからだと感じています。旧来型の組織では、ボトムアップであがってきたアイデアをつぶしてしまうことが多々ありますが、今回のプロジェクトでは、ベンチャー的な雰囲気の中で仕事ができていると感じます。

一方で、今回の開発環境整備を進めるうえで、さまざまな苦労がありました。しかしながら、社内の関連部署との連携・協力によりクラウド上にシステム構築を進めていくことができました。

最終的なゴールを10とすると、今は2か3。さらに環境を良くしたいという想いがあります。たとえば、現在は全員がテレワークをしていますが、大型ディスプレイを自宅に設置したりネットワーク環境を改善したりできたら、開発効率が格段に上がるはずです。

また、メンバーが自由に集まりフリーにディスカッションできる場があれば、開発の速度がさらにアップするとも思っています。対面と非対面を使い分けられるような形を模索するなど、さらなる開発環境の改善を進めたいと思っています。

さまざまなタイプのタレントが活躍できるような社会の実現に向けて

ピープルアナリティクス、タレントマネジメントの領域にはまだまだ伸び代があります。データサイエンス、AIの力を取り入れるだけでなく、既存の技術を掛け合わせることで、トータルに成果を出せるようなものをつくっていきたいですね。それこそが、DXによって目指すべきものだと考えています。

それが現実のものとなれば、当社のDX推進事業の柱である技術者の生涯価値の最大化もおのずと実現するはず。既存のビジネスモデルを変えるぐらいの意気込みで取り組んでいきたいと思っています。

そのためにも、先端技術センターで共に働くことになるメンバーに忘れないでいてほしいのが、いま自分がいる場所でいろいろな気づきや経験を得て、それを次につなげるという考え方です。どんな場所にでも、成長の糧となったりチャレンジしたりできることが何かしらあるもの。自分が楽しみながら取り組めるものを見つけてほしいですね。

そうやってメンバーに貢献したい気持ちが強いのは、自分がこれまでしてもらったことの恩返しをしたいという考えがあるからかもしれません。与えられたものをこれからの世代にちゃんと返し、それぞれが本来の力を発揮するための環境をつくることも、いまの私に課された仕事だと思っています。

日本技術士会の理事を務めているのもそのためです。男女共同参画推進委員会に副委員長として参加し、ダイバーシティ、インクルージョン＆エクイティ（DI&E）の取り組みの中で、多様性を活かした社会の実現を目指した活動を行っています。仮に小さな能力であったとしても、チームの一員として活躍する道筋はきっとあるはず。さまざまなタイプのタレントが活躍できるような世の中にしていきたいですね。

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