作品一覧

  • エンジニアリソース革命

    エンジニアリソース革命

    ビジネス・実用

    -
    1巻1,650円 (税込)
    「いいエンジニアを採用したいのに、選考を進めても辞退されてしまう」 「応募があっても未経験者ばかり」 「月100万円出しても、優秀なエンジニアが採用できない」…… IT市場の成長に伴い、エンジニアの需要が高まるなかで、このような悩みを抱えるかたは決して少なくありません。ITエンジニアの求人倍率はどんどん上がっており、採用の難易度が増していますが、特に日本国内では少子化の影響もあり、候補者は少なくなる一方、もはや各企業がエンジニアを取り合う状況でエンジニアの給料は高騰し、日本では人材派遣会社に月100万円を支払っても、派遣されるのは未経験者ばかり。なんとか採用できても人材紹介会社に高額な紹介料をとられ、せっかく採用したエンジニアが、仕事を覚えた頃に転職してしまう―そんなケースが後を絶ちません。 本書では、そのようなエンジニア採用の問題を解決する方法として、海外エンジニアの活用―すなわち、オフショア開発を成功させるポイントについてお伝えしています。 IT化やDX化が加速度的に進むなかで、優秀なエンジニアを採用できるか否かは、企業の成長に大きく影響する重大な問題です。企業に内在する根深い問題を解析し、オフショア開発に成功している企業の事例から、海外エンジニア活用に成功させる具体的なポイントを解説しています。エンジニアリングの世界では、優秀なエンジニアをひとり採用すれば、生産性は10倍に上がるといわれます。それはまさに「革命」であり、本書のタイトルにあるように「エンジニアリソース革命」を起こさなければ、グローバル化の進むこれからの世界を生き残ることはできません。
  • 2030年の人事部
    完結

    2030年の人事部

    ビジネス・実用

    4.0
    全1巻1,980円 (税込)
    「日本型タレントインテリジェンス」が人事と経営のボトルネックを解消する。 ◎配置は「属人」から「データドリブン」へ ◎育成は「一律」から「パーソナライズ」へ ◎採用は「囲い込み」から「社内外シームレス」へ ◎「小説で描くAI×人事の変革」がリアル どこからでも読める「小説+解説+対談の構成」がわかりやすい ◎経営者・役員クラス・人事部長の必読書 人材こそ、企業の未来を決める最大の資産。 人的資本経営が叫ばれながらも、多くの企業の配置・育成・採用が「制度」と「慣習」に縛られ、優秀な人材は埋もれてしまう現状が続いています――。 「日本型タレントインテリジェンス」は、その壁を打破するものです。 AIとデータを骨格に、人事の戦略をスキルベースで経営戦略と結びつける重要な概念です。 社員一人ひとりのスキルと志向を最大限に解放し、経営戦略に直結させる仕組み。 それは単なる効率化を超えて、企業を内側から“再起動"させる力を持っています。 小説×解説×対談で描かれた本書は「人事部の限界」と「変革の可能性」の狭間をリアルに描き出します。 2030年、人事部の未来はどうなっているのか―――。 本書は、その解像度を大きく高める一冊です。 「勘と経験」に頼る人事は終わり。 AIとタレントインテリジェンスが成果を導き、経営を根本から変革する時代へ。

ユーザーレビュー

  • 2030年の人事部

    Posted by ブクログ

    社員が内発的動機から、異動や成長機会を掴みにいく環境を作りたい。

    キャリアジャーニーの可視化を進めて、社員がキャリアオーナーシップを持つことで時組織で活躍することをWillにできることで、事業利益の最大化、もしくは最適配置の促進したい。

    キャリアジャーニーの可視化ができたら、勝ち馬に乗りたい層も「ここで頑張れば勝ち馬乗れるんだ!頑張るか!」を創出できると思う。


    活躍できなくなり退職を考えるベテランも、どこかの部署としては喉から手が出るほど欲しい人材だったりする。
    弊社だからこそこの状況をうまく活用したい。

    適性があっても最後は人の意思。そこをサポートするのが人事。

    必要な研修も、本人が内的動機持たないと動かないしインプットからアウトプットに繋がらない。
    弊社は研修機会が多くありがたいが、対象者のニーズを作らない状態で行うことが多い。研修の事前課題には、ニーズを作りに行く項目を設けていいのでは?。






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    営業→企画の移動例
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    ○全体像
    ・人事部は、社員(三枝)の社外発信や行動データをもとに、本人も気づいていなかった強みや志向性を可視化して提示している。
    ・その結果として、「現職で評価されていない=能力がない」ではなく、「今の部署とベクトルが合っていないだけ」という再解釈を示している。
    ・異動提案を決定事項として押しつけるのではなく、学習支援(リスキリング)と撤退可能性(合わなければ戻れる)をセットで提示している。
    ・社員の「辞めたい気持ち」を否定せずに受け止めたうえで、「まだ試していない選択肢」があることを示している。

    ○対話の結果
    ・社員は即断を求められず、
     - 「自分は役に立たないのではないか」という思い込みが崩れ
     - 「試してみる価値がある」という前向きな感情を持つに至っている。
    ・人事異動が、「逃げ」や「左遷」ではなく、「可能性の実験」として受け取られる状態がつくられている。

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    ▼② トークのポイント整理(なぜ良い対話なのか)

    ○ポイント① 評価ではなく「再解釈」から入っている
    ・「向いている/向いていない」という評価を下していない。
    ・行動事実とその見え方を提示し、「こういうデータがあり、こう見える」という形で語っている。
    ・人格や能力を断定せず、本人が考え直せる余地を残している。

    ○ポイント② 本人が知らなかった強みを可視化している
    ・社内評価ではなく、社外発信・反響・行動の継続性を材料にしている。
    ・自己認識と実態のズレを、否定せずに示している。

    ○ポイント③ 異動に伴うリスクを構造で下げている
    ・研修内容、学習項目、キャッチアップの道筋が明示されている。
    ・合わなければ再異動できる選択肢が提示されている。
    ・異動を「一発勝負」にしていない。

    ○ポイント④ 「辞めたい気持ち」を否定していない
    ・社員の感情を修正しようとしていない。
    ・「その気持ちが出るのは不自然ではない」という前提に立ち、別の選択肢を並列で示している。

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    ▼③ 論点整理(人事として学べること)

    ○論点① 人事異動は配置ではなく意味づけの仕事である
    ・同じ異動であっても、「穴埋め」として伝えるか、「可能性の拡張」として伝えるかで、受け取り方は大きく変わる。

    ○論点② 成果が出ていないことは能力不足を意味しない
    ・ベクトル不一致
    ・評価軸不一致
    ・表現手段不一致
    といった別の解釈を、人事が言語化できるかが重要である。

    ○論点③ データは決定のためではなく対話の材料である
    ・データは異動を自動的に決めるためのものではない。
    ・本人が自分自身を見直すための鏡として使われている。
    ・最終判断は本人に委ねられている。

    ○論点④ 試せる組織設計が人をつなぎ止める
    ・仮説検証型のキャリア選択が許容されている。
    ・失敗しても戻れる設計が、挑戦と定着の両立につながっている

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    2026年01月19日
  • 2030年の人事部

    Posted by ブクログ

    タレントマネジメントの先の未来が描かれており、
    現在の課題に共感を持てた。
    リスキリング、セカンドキャリア、最適配置をAIが支援し、人間が決定する。つまりは判断できる能力はやはり重要。

    適材適所では無く適所適材の考え方も実践しようと思った

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    2026年01月27日
  • 2030年の人事部

    Posted by ブクログ

    ネタバレ

    AIを活用した「タレントインテリジェンス」によって人材分析・可視化・予測を行う未来の人事像を紹介した一冊。前半は仮想企業のストーリー形式で変化を描き、後半は具体的な仕組みを解説している。ただし後半は著者企業のプロダクト紹介の色がやや強い印象も受けた。一方で、日本企業向けに最適化された人事プラットフォームという発想はガラパゴス化の可能性を感じさせる部分もあり興味深い。日本企業で人事改革を検討している人にとって、選択肢の一つとして参考になる内容だった。

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    2026年03月16日

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