HRテック
Human Resources Technology の略。採用・育成・評価・配置・離職防止など人事業務全般にITおよびデータ分析技術を活用する領域の総称。SPI などの適性検査ツール・タレントマネジメントシステム・eラーニングプラットフォーム・テキストマイニングツール・人材ダッシュボードなどが含まれる。
HRテックが解決しようとする課題
従来の人事が「勘・経験・主観」に依存していた領域をデータ化・可視化することで：
- スキルの感覚的評価 → 成果との相関に基づく客観的スキル評価
- 年次アンケートによるモチベーション把握 → 日次・週次の高頻度リアルタイム把握
- 経験則に基づく配置 → データシミュレーションによる最適配置
- 退職後の事後対応 → 離職ワードによる予兆検知と事前対策
科学的人事におけるHRテックの役割
科学的人事（データドリブン人事）の実現には、以下の機能を持つHRテックプラットフォームが必要：
| 機能 | 具体的用途 |
|---|---|
| 適性検査システム | 全社員のマインド・パーソナリティデータを収集・解析 |
| スキル管理DB | スキルと業績成果の相関分析基盤 |
| パルスサーベイ | 高頻度モチベーション収集（日次・週次） |
| テキストマイニング | 自由回答・日報から定性情報を構造化 |
| 人材ダッシュボード | 経営・管理職向けのKPI可視化 |
| eラーニング連動 | スキルスコアと育成施策の効果測定 |
| 配置シミュレーター | 複数パラメータによる人材配置の仮想検討 |
国内主要ツール（書籍記載）
- SPI（Synthetic Personality Inventory）— リクルート開発の適性検査
- 3Eテスト — エン・ジャパン開発の適性検査
- CUBIC — エージーピー開発の適性検査
- SmartHR — 評価・目標管理に活用されるHR SaaS（クラスメソッド事例）
AI・機械学習との接合
- 多変量解析：多種類のデータを総合分析し将来の数値を予測
- データマイニング：大量データからパターン・傾向・異常値を発見
- AI（人工知能）：人が発見できない複雑な構造を認識しハイパフォーマーの特性を多面分析
2025年市場データ
- タレントマネジメントシステム市場規模: 407億円（2025年予測）（medium, Source: aspicjapan.org）
- タレントマネジメントに取り組む企業: 44.7%（うちシステム導入済み 72.5%）
- 経団連調査（2026年4月、75社対象）: 企業の9割超がAIを何らかの形で活用（high）
- 「複数業務で広く活用」: 46%
- 「ChatGPT/Copilot等の利用を会社として許可」: 23%
- HRテクノロジーへの投資増額予定企業: 約7割（PwC Japan調査、2020年比12ポイント増）
- スキルベースモデルへの移行: 人事リーダーの**83%**が採用中または移行中（ランスタッド2025、2024年比14ポイント増）
Microsoft Viva（HR×M365の接点）
Microsoft 365 Copilot の Viva 統合は HR 文脈でも重要な製品群。従業員エクスペリエンスプラットフォームとして：
- Viva Connections：個人用ランディングページ・情報提供・組織の結びつき強化
- Viva Engage：企業内コミュニティ SNS。Copilot 導入グループを作成し社内活用を盛り上げる用途
- Viva Insights：従業員ウェルビーイング向上・マネジャー向けチーム分析情報
- Viva Learning：エンタープライズ学習の作業フロー取り込み
- Viva Goals：目標管理ツール（OKR連動、2025年12月廃止予定）
- Viva Glint：従業員エンゲージメント向上・ビジネス成果促進
- Viva Pulse：リーダー・マネジャーが従業員フィードバックを求めるソリューション