企業の経営層は、データドリブン型の企業文化をますます要求しています。しかし、Deloitte社によると、上級管理職以上である経営層の67％は、ツールやリソースからのデータへのアクセス状況や利用状況に不安を感じていると述べています。
ラーニング部門とタレント部門の責任者にプレッシャーがかかり、従業員をより速く新しい方法で育成しなければならないようになるにつれて、スキルの捉え方は絶えず変化します。そして、貴社のビジネスと従業員の将来の発展に関わるスキルデータの重要性は否定できません。
しかし同時に、タレントデベロップメントテクノロジーを取り巻く業界は騒がしくなりました。使われる用語が不必要に肥大化し、混乱を招いています。このことがこのブログシリーズを始める理由です。あなたと貴社チームがスキルデータについて話しあい、利用方法をよりよく理解するのを支援するためです。
ではPart 1では、基本的なことから始めましょう。分類、概念体系、グラフなど、スキルデータの編成に関する内容を取り扱うPart 2に注目ください。Part 3では、データの使用方法について説明します。
スキルデータの基本
スキルデータ
定義：スキルの能力、証明、定義に関連するデータです。つまりスキルデータは従業員が何ができるかを示す測定結果です。
重要性：スキルデータには、各個人のスキル、定義、スキルアセスメント、スキルレイティング、推論、これらのデータ間の関係を含めることができます。スキルデータは、ビジネス戦略、採用戦略、パフォーマンス戦略、タレント戦略に役立つ情報を提供できます。また、スキルデータを使用することで、採用、人員計画、キャパシティ管理、チェンジマネジメントへのより正確に的を絞った投資が可能になります。
API
定義：Application Programming Interface の略で、2つ以上のシステム間で相互に通信するための仲介の仕組みです。
重要性：APIで連携できるオープンなアップスキリングプラットフォームは、APIを備えた他のプラットフォーム上の必要なスキル、スキルレイティング、スキルデータなどを共有し、利用することができます。APIからもたらされるスキルデータは通常、ユーザープロファイルを他のエンタープライズシステムとシンクロしたり、会社組織全体にスキル情報を展開したりするために使用されます。
スキルモデル
定義：一連のデータを受け取り、類似したユーザーの履歴データセットに基づいて、該当ユーザーの将来の行動について予測を行うプロセスです。
重要性：データアルゴリズムを利用した洗練されたスキルモデルは、関連性のあるパーソナライズされるコンテンツを識別したり、学習すべき新しいスキルを推奨したり、対象分野の専門家SMEを見つけることなどができます。スキルモデルは、大量のデータにアクセスできる場合に最も役立ちます。言い換えると、アップスキルプラットフォームの魅力が高ければ取得するデータも多くなり、よりパフォーマンスが向上します。
データサイエンス
定義：大量の構造化データと非構造化データから洞察を得るために使用される様々な科学的方法。人、マシン、そしてより広い世界に関する情報を収集、蓄積、分析することに専念しています。
重要性： データサイエンスを使えば、企業が情報に基づいた分析結果に基づいて重要な戦略的意思決定を行えるようになります。アップスキリングプラットフォームがユーザーに提供するコンテンツとエクスペリエンスをパーソナライズするために使用するスキルモデルを定義したりもできます。
AI（人工知能）
定義：人間の能力を再現する、洗練されたソフトウェアです。AIは、機械が過去経験したデータから学び、新しく入力された情報に適応し、タスクを完了します。
重要性：洗練されたシステムは、スキルモデルとデータサイエンスを使用して、AIを通じてラーニングエクスペリエンスをパーソナライズし続けることができます。学習計画が自動的にプランニングされたり、社内募集されている職種やプロジェクトの社内候補者を提案したりできます。
マシンラーニング
定義：マシンラーニングはAIのサブセットです。データを活用してパターンを特定し、人間の介入が、ほとんど、またはまったく必要とせずに意思決定を行うことができます。
重要性：マシンラーニングを使うアップスキルソリューションは、より優れたコンテンツを推奨できるだけでなく、従業員が必要とする新たなスキルセットを特定し、スキルギャップを見つけ、フォーカスすべき弱点を提示するのにも役立ちます。つまり、それは貴社従業員を前進させ続けます。
以上です！スキルデータがどのように生成されるかの基本をご紹介しました。貴社内のスキルとスキルデータをいかに扱うかについては、スキルデータディクショナリ Part 2をご期待ください。
By Isabella Lazzareschi, Content And Managing Editor
February 11, 2021