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組織の学習に対する統計学のアプローチ「ビッグ・ラーニング」

才能の管理から統計的な学びへ

"タレントマネジメント"という考え方は、人事管理システムの発達とともに組織マネジメントの分野で拡がりました。

直訳すると"才能を管理すること"。
システムを用いて「誰がどのような経歴をもち、資格や技能や専門性を身につけ、どんなトレーニングを受けてきているのか」を管理することで、人的資源の最適化を目指すというのがタレントマネジメントであり、タレントマネジメントシステムです。

この分野で近年注目されているのが、「ビッグ・ラーニング」というキーワードです。

数年前から統計分野で注目されている「ビッグデータ」というキーワードを耳にされたことのある方もいらっしゃると思います。
「ビッグ・ラーニング」とは平たく言うと、学習・教育・組織マネジメントの分野にビッグデータを活かそうという動きです。

タレントマネジメントにおいては、一人ひとりの経歴などのログ(軌跡)をデータとして管理し、意思決定をすることになります。グローバル化が進み、働く人も、組織の中で得られる体験も、どんどん加速度的に多様化する時代において、一人ひとりが残すログはどんどん多彩になっています。

近年では、そのボリュームが巨大になってきているため、ビッグデータ分析、組織マネジメントを最適化できるのか、というチャレンジが「ビッグ・ラーニング」です。

これまで感性で行われてきた人材配置が、機械によってコントロールされると考えると少し恐ろしい話ですが、より有益なレコメンドが受けられるようになると少し考え方を変えてみるとメリットも大いにありそうです。

まだまだこの分野は未開拓の領域ですが、すでに国際的な人材開発のカンファレンスであるASTDでこのキーワードが取り交わされるようになっており、今後、様々なチャレンジが行われていくことになるでしょう。

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