多くの企業では、複雑化したHRシステムや分断されたデータがAI活用の足かせとなり、コスト増加やスキルの可視化不足、意思決定の遅れを招いています。本ブログでは、HRテクノロジーの統合によってデータを一元化し、AIの効果を最大化する重要性を解説。AstraZeneca社、Pernod Ricard社などの成功事例を交えながら、コスト削減だけでなく、スキルベースの人材育成やAI変革を加速させるためのポイントを紹介します。AI時代に競争力を高める鍵は、「複雑さ」ではなく「シンプルさ」にあります。

AI時代において、学習はもはや「支援部門」の役割ではありません。ペルノ・リカール社は、スキルを企業共通の言語としてWorkdayとDegreedを連携させ、採用・社内異動・人員計画・事業戦略までを支える「スキルファースト」な組織へと変革しました。全社でスキルデータを活用することで、学習投資の最適化や能力ギャップの可視化、AIによる人材マッチングを実現し、60万ユーロのコスト削減も達成。本ブログでは、L&Dをビジネス変革の中心へ押し上げるための実践的なアプローチと、スキルデータを競争力へ変えるためのヒントを紹介します。

急速に変化する時代、スキル開発の鍵は「役割への期待の明確化」です。Degreedは、企業内の役割への必要スキルの可視化から不足スキルの特定、最適な学習コンテンツの自動提案までを一気通貫で実現します。従業員は自分に必要な成長ポイントを正確に把握でき、管理者はAIで大規模な運用を効率化できます。個々に最適化された学習体験が、組織全体のスキル変革を加速します。

DEI、つまり多様性、公平性、包括性のためのスキルを身につけるとはどういうことか、また、そのスキルを測定することがなぜ重要なのか、そして、なぜそれがビジネスの成功の鍵となるのかを考えてみましょう。

人材の決定にスキルを優先させるには、多くの場合、複数の方法でスキルのバリデーション（検証）が必要です。そのため、Degreedは、HackerEarth、iMocha、Workera、Skillableとの新たなスキルバリデーションパートナーシップを締結しました。

新たなモジュールDegreed Skill+は、DegreedのさらなるAI実装によるものです。連携しているHRISやコンテンツプロバイダーが異なるスキル情報を持っていたとしてもSkill+によりデータを正規化し、マッチングし、学習体験を向上させます。

AIが推論によってスキルデータのギャップを埋め、人材発掘の幅を広げることができるという仮説を立て、ある職種の新しい社内募集に必要なスキルのリストを作成し、AIを使って人材を発掘できるかを実験したブログです。

私たちは今、仕事の世界でスキルファースト主義という大きな過渡期を経験しています。そこでDegreedは、スキルのパイオニア、業界アナリスト、実践している人達が集まり、他の人へ戦略や経験を共有できたりするコミュニティThe Shiftを立ち上げました。

先進的な企業はスキルに着目したスキルベース組織にシフトし始めています。スキルベース組織とはどういうものなのか紹介していきます。なぜスキルが重要なのか。そして企業や人材開発部門はどのように考えていくとよいのでしょうか。