人事データの統合の改善によるイノベーションの加速

すべての組織にとって、従来の、そして新しい業態の競合他社に対する競争力の強化と業績の向上にはイノベーションが不可欠です。どの企業もこのことは理解していますが、調査によると大企業における多くのイノベーションへの取り組みは、意思決定の遅れ、部門間の優先順位の衝突、リスクを取らない文化、分断されたデータが原因で未解決の状態にあります。

人事（HR）部門にとって、このような組織的な課題は部門の力を発揮する好機です。人事担当者は、経営目標に合わせて人材資源を調整し、人材管理における組織のアジリティ（機敏性）を向上することで、イノベーションの目標実現において重要な役割を果たすことができます。

しかし、多くの場合、ビジネスドリブンなイノベーションの取り組みを支援するために必要な情報の全体像を把握できないことが大きな障壁となっています。これは、最適とは言い難い分析、インサイト、意思決定につながります。根本的な問題は、組織内外のサイロにばらばらに保管されたデータ と、そのデータの効率的な統合においてIT部門が直面している課題にあります。

この記事では、イノベーションの流れを加速する上で人事担当者が直面する課題、データ統合の改善がイノベーション実現の基盤となる理由、そして米国の情報機関が最善の結果を出すためにどのように MarkLogic データハブを使用して任務に合った人材を配置しているのかを説明します。

トランスフォーメーション戦略の実行とコストの最適化を成功させるために重要なのは、組織の構造とアジリティです。”

ガートナー、2020年人事責任者の優先事項トップ5

イノベーションには組織のアジリティ（機敏性）が不可欠

マッキンゼーによると、トランスフォーメーション戦略に着手するとき、アジリティ（機敏性）を重視する組織は、パフォーマンスに対する期待を超える可能性が約2倍高いとされています。最も革新的な企業は、柔軟性のない組織構造を打破して、ビジネス全体で最高レベルのアジリティを発揮します。人材管理における組織のアジリティとは、新しい製品やサービスの開発などの機会に応じた人材の効率的な追加・再配置のほか、より効果的に競合他社に対処するための再編成など、脅威に対応する能力も意味します。

MarkLogic World 2019 の基調講演では、元陸軍大将であるスタンリー・マクリスタル氏が、組織のアジリティについて示唆に富んだ例を挙げました。アフガニスタンにおける米軍および国際支援治安部隊の元指揮官であり、統合特殊作戦コマンド（JSOC）の司令官でもあったマクリスタル氏は、イラクの任務部隊の官僚的な意思決定構造はアルカイダの柔軟なネットワークに太刀打ちできないことに気付きました。

これに対応するため、マクリスタル司令官は敵の撃破に必要な特定の目標に向けて集められた複数のチームを1つのチームとして機能させる「チーム・オブ・チームズ」体制を作ることで、任務部隊をピラミッド階層からアジャイルなネットワークに変貌させました。

イノベーションのための組織編成

多くの大企業や政府機関は、スタートアップ環境で新たなビジネスの課題に取り組むための特別部隊を編成します。これらのより小規模なイノベーションチームはよりアジャイルで、構想から結果までの時間を短縮できます。しかし、このようなチームへの人材配置は人事担当者にとって大きな課題となることがあります。

新規プロジェクトのチーム編成を任された人事担当者は、従業員の確保などの既存の組織的制約の範囲内で、適材適所に人を配置する必要があります。効率的に対応するには、人事部門は人材の持つスキル、能力、勤務地、実績、現況、その業務への関心についての最新情報と募集ポジションの詳細を把握する必要があります。

こういった流動的な組織モデルの採用は今後も増加し、加速するものとみられています。IT部門は、人事のインサイトと意思決定のスピードを上げるため、信頼できる（正確で最新の）データを提供しなければなりません。それを実証しているのが、COVID-19（新型コロナウイルス感染症）のパンデミックに関する緊急要請に迅速に対応している医療関連企業やメーカーです。

データハブによる人事データアーキテクチャの最適化とアジリティの向上

組織のアジリティ向上に向けた第一歩は、常勤、非常勤、契約社員、候補者を含めたすべての人材と、配置および職務要件の詳細を信頼性の高いビューで確認できるようにすることです。人材データの全体像を見ることが、分析の実行や情報に基づいた人事の意思決定の基盤となります。しかし、多くの組織にとって、信頼性の高い全体像を得ることは難しい課題です。この課題の根本原因は、最初からデータのアジリティの必要性を考慮することなく企業が新しい人事システムやアプリケーションを追加したことで形成されてしまった、断片化されたデータアーキテクチャにあります。

しかし、これらの問題を克服する方法があります。これは、米国情報機関が最適な結果を出すために MarkLogic を導入して任務要件に適した人材の配置を実現したことで実証されました。

ケーススタディ：米国情報機関が MarkLogic で戦略的人員配置ソリューションを構築

イノベーションについて考えるとき、米国政府機関は最初に思い浮かぶ組織ではないかもしれません。しかし、組織のアジリティと任務（すなわち、プロジェクト）のための人員配置に関しては、企業が学ぶべき点が数多くあります。

この大規模な米国情報機関の従来のシステムでは、全ての人材の実態を把握することができず、進化する任務要件に適応するためのアジリティが不足していました。この機関は特に次のことを達成したいと考えていました。

• 全ての職位を継続的に評価し、様々な種類の任務に最適な人材を配置する
• スキル、専門能力開発、個人的な考慮事項についての情報に基づいてチーム編成に関するすべての決定を行う
• 全従業員が全ての募集職務を発見しアクセスできるようにする
• 全従業員と全職務に共通のアプローチを取る

複雑なデータの課題を克服し、より良いソリューションの構築によって他の公的組織を支援した優れた実績により、MarkLogic はこの機関の戦略的人員配置ソリューション開発プラットフォームとして選ばれました。

MarkLogic の導入後、この機関は次のことができるようになりました。

• 作業成果物、アクティビティ、および任務への影響に関するリアルタイムの情報からスキルを評価
• 任務またはポリシーが変更されたとき、スキルと能力のオントロジーを迅速に更新
• オントロジーの変更後、人の介入なく自動的にスキルを再度カテゴリ化
• エンジニアリング不要で新しいオントロジーに対してドキュメントと作業成果物を付加
• 意思決定者が最新の任務の要件に対して人員と能力を分析できるセルフサービス型アプリケーションを提供

この機関は、MarkLogic を導入することにより、作業成果物とアクティビティに関するリアルタイムの情報に基づいてスキルを評価することで、人員の能力を分析し、可能な限り最善の結果が出るように最新の任務の要件に適した人材を配置できるようになりました。

MarkLogic データハブサービスで人事データからより速く価値を引き出す

ITにおける組織的なアジリティには、結果が出るまでの時間を短縮できる単一のデータプラットフォームが必要です。データの処理にあたって、最も信頼性の高い人事データのビューを提示するために必要なすべての機能がプラットフォームから提供されるため、システム開発者の生産性が向上します。 最高レベルの組織的アジリティの達成を目指す企業は、データ管理のワークロードをクラウドへとシフトしています。サーバーレスのデータ統合 SaaS ソリューションであるMarkLogic データハブサービスは、企業の人事データハブの構築と管理に業界最高のパフォーマンス、拡張性、セキュリティを提供します。

典型的なデータ統合プロジェクトは、完了するまでに何年もかかり、変化のスピードに付いていけずに失敗する可能性が高いです。MarkLogic データハブサービスにより、他のハブ＆スポークアーキテクチャよりもアジリティとガバナンスに優れた、実用的なエンタープライズデータの全体像を構築できます。

（詳細はこちら）

MarkLogic が組織の人事データからより迅速に価値を引き出すためにどのように役立つかについては、人事向け MarkLogic データハブをご覧ください。このページには、MarkLogic データハブサービスによる人事データの導入事例やその他の関連リソースにアクセスできます。

IT開発チームが「データサービスファースト」のアプローチにより MarkLogic アプリケーションの構築においてアジリティを達成する方法について詳しくは、変化に強いクラウドのアプリケーションアーキテクチャの構築のビデオをご覧ください。