KIのことは、セミナーを通じて知りました。機械学習を通じて有効な打ち⼿を導き出すという仕様に惹かれました。また、「これはBIとも根本的に違う」とも感じました。
BIツールではダッシュボード上に各種ビジネスデータがわかりやすく表⽰されます。それはそれで有⽤ですが、直ちに施策につないでいけるイメージ、スピード感に⽋けます。⼀⽅、KIでは機械学習によるレコメンデーションが出されます。そして⾮エンジニアでも操作可能なほど使いやすい。これなら、無駄な施策や投資を減らすことができる、施策実⾏のスピードが上げられると感じました。
導⼊費⽤がかかったとしても、それは無駄な施策・投資の削減、データエンジニアを雇わずに済むことによる⼈件費の削減、そしてビジネスプロセス改善による利益増により、⼗分補えます。そして何より「KIを使いこなすことによる、⾃社ビジネスのDX化の効果」が⼤きいと考えています。導⼊効果とコスト削減を試算し、社内で上申し、ついにKIの導⼊に到りました。
株式会社パソナテック
執⾏役員 経営企画室⻑ ⾼橋 宏明⽒、経営企画室 佐藤 真乃将⽒にKIを導⼊した経緯と⽬的について詳しく聞きました。
「KIのデータ分析を基に、より良いエンジニア体験を目指します」
株式会社パソナテックについて
株式会社パソナテックは国内⼈材サービス⼤⼿パソナグループの中で、ITおよびエンジニアリング(機械・電気・電⼦系)分野に特化した派遣/請負、⼈材紹介事業を展開している企業です。
※この事例に記述した数字・事実はすべて、事例取材当時に発表されていた事実に基づきます。数字の一部は概数で記述しています。
より良いエンジニア体験のために
より良いエンジニア体験とは具体的にどのようなものでしょうか?
パソナテックは、パソナグループの企業理念「社会の問題点を解決する」のもと、テクノロジー分野に特化して事業を展開しています。
世界中のあらゆるエンジニアに寄り添い、「働く」を⽀援することがパソナテックの使命です。エンジニアが活き活き働くことができる環境づくりの推進こそが、社会の問題点、企業の課題を解決する上で、正しい筋道だと考えています。
急速にデジタル化が進む社会で必要とされるエンジニアになるには、⽇進⽉歩で進化する最新技術をキャッチアップし、技術⾰新に対応していくことが⽋かせません。⼀⽅で、価値観の多様化やそれぞれのライフステージによって、必要となるサービスは⼀⼈ひとり異なります。
我々は、データを活⽤することで、⼀⼈ひとりの状況に合わせてパーソナライズされた最適なサービスを提供し、エンジニアとしての活躍を⽀援していきます。
具体的には、これまでのご経験や保有スキルなどの情報や、研修の受講履歴やキャリアカウンセリングの結果など、⼀⼈ひとりの状態や関⼼事のデータを蓄積して分析し、理想とする状態により近づくためのご⽀援をさせていただくことで、成⻑実感やお仕事へのやりがいを感じられるエンジニア体験を実現したいと考えています。
データ分析を通じて最適なサービスを提供するために、KIを活⽤していきたいと思います。
今後、KIを使って、次のようなテーマを分析していく予定です。
テーマ | 概要 |
---|---|
派遣オンライン登録スタッフを増やす | 登録数を増やすために効果があるチャネルを特定し、効果的な予算⾦額を設定する。 |
スタッフ登録〜就業確定までのリードタイム改善 | スタッフ登録〜就業確定までのリードタイムを短縮する。プロセスの中で、時間を要しているフェーズを明らかにし、リードタイム改善の施策を考える。 |
スタッフ属性分析 | 客先への就業に⾄ったスタッフの属性を分析し、その属性を持つスタッフにアプローチする施策を検討する。 |
市場価値分析 | 市場価値が上がったスタッフの傾向を分析し、キャリアカウンセリングに役⽴てる。 |
導⼊前の課題
KI導⼊により「改善していきたい点」を具体的に教えてください。
⼤きくは、「分析の全体最適の実現」「経験とカンからの脱却」「データ分析の⼈員と⼯数の低減」の3点です。まず「分析の全体最適の実現」が挙げられます。弊社のビジネスプロセスでは、「マーケティング」、「エンジニアの募集・採⽤」、「エンジニアの評価・配属・研修、案件開拓営業」の各プロセスが独⽴しており、部分最適の状態となっています。しかし今後は、局所だけの部分最適にとどまらず、プロセス全てのデータを⼀気通貫して分析する、「データによるビジネスプロセスの全体最適」を、KIにより実現していきます。
次に「経験とカンからの脱却」。従来の施策⽴案では、まず担当者が局所データを⾒て、「リードタイムがエンジニアの早期離脱に影響しているのだろうか?」「エンジニアを⾯接する拠点の位置と、実際の仕事のスタート率にもしや関係があるのだろうか?」など仮説を⽴てていました。しかし、その仮説を分析により根拠付けることができず、結局、打ち⼿の選択は担当者の経験とカンに頼っていました。
今後はKIを使って、より確実かつ効率的に施策を⾒つけていきます。具体的には、まずKIに「切り⼝の⾃動⽣成」をさせていく。各ビジネスプロセスのデータを統合的に分析し、⼈の頭では考えきれない無数の切り⼝を⾃動⽣成させます。次が「機械学習による優先順位づけ」。施策につながる切り⼝を⾃動発⾒し、効率よく打ち⼿を検討します。その上で「施策のシミュレーション」をおこなう。複数の打ち⼿の効果をその場で分析、試算し、もっとも効果が⾼い施策に絞った上で、それに注⼒していきます。これら⼀連の⼯程により、最速でPDCAが回すことができ、無駄な施策の実⾏が避けられます。
最後に「データ分析の⼈員と⼯数の低減」。先ほど述べた、データ分析による全体最適の実現を⽬指すときの⼯数を試算したところ、「データ収集・準備」「モデル構築」の部分だけで、最⼤160⼈⽇以上かかるとわかりました。⼀⽅、KIを使えば、このプロセスは最短5分で完了できます。KI導⼊には⼤きなコストメリットがあります。
導⼊の経緯
今回、KIを導⼊した経緯を教えてください。
「実はエクセルより簡単」
これまで使ってみてのKIへの評価をお聞かせください。
KIを使ってみての率直な感想は、「これは、考えようによってはエクセルより簡単だな」というものです。
私は経営企画室で、管理会計を担当しており、以前から各種指標の分析やレポート作成をエクセルで⾏っていました。エクセルは、ちょっとした集計、⾜し算、掛け算なら、もちろん⼀番、気軽で簡単です。
しかし管理会計で必要になる、ある程度こみいった分析をおこなう場合、複雑な関数を複数個、組み合わせて実⾏する必要があります。ロジックは複雑になるし、処理スピードも重い。とても気軽には分析できません。
ところがKIでは、ボタンをポチポチ押すだけで複雑な分析が簡単にできてしまう。簡単なので、何度でも試⾏錯誤できる。複雑な分析が必要という場⾯では、KIはエクセルより簡単なツールともいえます。
今後の期待
キーエンスへの今後の期待をお聞かせください。
今回のコロナの影響もあり、⽇本のビジネス全体のDX化は急速に進むでしょう。2025年の崖も顕在化する中、データ活⽤、分析へのニーズは⾼まる⼀⽅です。パソナテックは「⼈とテクノロジーの⼒で、より良い社会を実現する」ことで、社会と経済に貢献していく所存です。キーエンスさんにはそうした弊社の取り組みを、優れた技術、製品、提案を通じて⽀援いただくことを希望いたします。今後ともよろしくお願いします。
株式会社パソナテック
「KIのデータ分析を基に、より良いエンジニア体験を目指します」
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KI(データ分析ソフトウェア)の商品概要、特長、活用事例などをまとめた資料です。
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