入力させずに、データが育つ、AIがつなぐ。既存の人事SaaSを活かし、戦略人事を実現する

課題

日本企業の多くが、タレントマネジメントシステムを「導入したが使いこなせていない」状態に陥っています。

その背景には、3つの構造的な問題があります。

1つ目は「データが育たない」問題です。スキルマップは手入力のため鮮度が低く実態を反映していない。評価コメントは回収・転記に工数がかかり、データとして活用されない。結果として、せっかく導入したシステムが形骸化しています。

2つ目は「1on1・評価の品質がマネージャー任せ」になっている問題です。1on1の頻度・内容はマネージャーごとにばらつき、雑談で終わってしまうケースも少なくありません。評価も担当者の経験や感覚に依存しており、「なぜその評価なのか」の根拠が残らない。議論の積み上げが組織の資産にならず、育成・配置への活用ができていません。

3つ目は「意思決定が再現できない」問題です。配置はヒアリングと勘に頼らざるを得ず、育成計画は一律の階層別研修が中心。採用・評価・配置のそれぞれの判断がデータとして繋がっていないため、「なぜその決定をしたのか」を説明できない状態が続いています。

解決策

「CABUILD人事管理」は、この3つの構造問題を同時に解決します。

まず「データが育たない」問題に対しては、1on1・評価コメントなど日常業務の情報からデータを自動蓄積する設計で対応します。入力・更新の負荷をかけることなく、スキルマップが自然と育ち、人事データの鮮度が保たれ続けます。

次に「1on1・評価の品質」に対しては、AIが議題設定・振り返り・次のアクションの提案を支援することで、マネージャーの力量に依存せず、組織全体で質の高いチームマネジメントを実現します。

1on1の内容が構造化されたデータとして蓄積されるため、評価・育成の判断に活用できる組織の資産へと変わります。

最後に、CABUILDは評価・育成・配置のすべての判断に根拠が紐づく設計となっています。AIによる評価・目標設定のキャリブレーションやスキルやカルチャーをもとにした配置推薦、離職リスクの察知など、感覚ではなくデータで語れる人事判断を積み上げていくことができます。

既存システムを活かしたい企業には「CABUILDデータハブ」を提供します。

smartHR・カオナビ・HRBrainなどとデータハブで接続するだけで横断活用が可能になり、人事特化AIエージェントが分析・評価・提案まで自動化します。リプレース不要で、まずはデータハブ単体から始め、必要に応じて人事管理を追加する段階導入も可能です。

ミッション

「管理する」で終わっているタレントマネジメントを、「戦略人事」に変える。

日本の人事部門では、評価・育成・配置の意思決定が「経験と勘」に依存し、その根拠がデータとして残らないケースがほとんどです。CABUILD HRはこの構造を変え、すべての企業が配置・評価の判断データで説明できる状態を実現します。人事データが日常業務から自動的に蓄積・学習され続けることで、組織に合った人材の見極めと、社員一人ひとりのパフォーマンス最大化が継続的に進むーーそれが私たちの目指す姿です。