入力ベースが抱える、
3つの構造的な困難。
特定の製品の問題ではありません。「社員に書いてもらう」という設計そのものに共通する構造です。
自己申告の限界
人事に向けて書く文章は、どうしても建前になります。そして本音や強みは、本人すら言語化できていないことが少なくありません。
スナップショット
年に1回の更新では、社員の関心や志向は古びていきます。配置を検討する場面で目の前にあるのは、半年前の姿です。
スキル化の沼
スキル名では可視化できても、その人がどんな文脈でそれを発揮したのかが残りません。いざ使う段になって実態が見えなくなります。
DTMSとは、
動き続けるタレントマネジメント。
Dynamic Talent Management System の略で、TONOMEが提唱する考え方です。従来のタレントマネジメントが社員の入力によってデータを「つくる」のに対し、DTMSでは日々の対話からデータが「育ちます」。Dynamic——動的、が指しているのは、更新が評価期や棚卸しのタイミングに依存せず、対話が続くかぎり止まらないという性質です。
- 製品カテゴリではなく、データの入り方を変える考え方
- 既存のタレントマネジメントに、対話由来の層として重ねられる
- 対話が続くかぎり、人材データは古びない
システムが悪いわけではありません。変えるべきは、データの入り方です。1on1の対話から見つかった強み・志向・変化が流れ込み始めた瞬間、いまあるシステムは「更新が止まる問題」から解放されます。
入り方が変わると、
中身が変わる。
違いは機能の多さではありません。データが社員の手で書かれるのか、対話の副産物として育つのか——入り方の構造が違います。
「書く」プロフィール
「育つ」プロフィール
DTMSを実現するコアが、
TONOME Core。
データが対話から育つ仕組みは、3つの層で成り立っています。AI同席型の1on1ツール「TONOME Core」が、この3層をひとつなぎで担います。どれか1層が欠けると、対話は人材データに変わりません。
取得層｜対話を残す
1on1の対話を録音し、文字起こしと要約を自動で生成します。これまで記録されずに消えていた対話が、ここではじめて扱えるかたちになります。生ログを閲覧できるのは当事者だけです。
抽出層｜意味を取り出す
残った対話から、AIが強み・キャリア志向・関心領域を候補として拾い上げます。記録をそのまま貯めるのではなく、人材データとして使える粒度に変える層です。
接続層｜人材データへ流す
本人が確定した情報を、いまお使いのタレントマネジメントシステムへ渡します。ここが繋がってはじめて、日々の対話が人材データの更新源になります。
「つくる入力」を、
「確認する入力」に。
抽出層が拾い上げた候補は、そのまま登録されるわけではありません。プロフィールの更新案として本人に提示され、人がやるのは書くことではなく確認すること。本人が確定してはじめて反映される設計なので、知らないうちにデータが書き換わることはありません。
- 対話ログからAIが更新候補を自動抽出
- 本人がワンクリックで確定してから反映
- 観察された行動と日付が根拠として残る
ご状況に合わせた、
3つの始め方。
既存タレマネがある
TONOMEで対話を構造化し、CSV/Excelでの定期出力を通じて既存システムへ取り込みます。これまでの投資を活かしたまま始められます。
API連携に対応している
API連携が可能なシステムであれば、対話から育ったデータを自動で反映。入力ゼロのまま、常に最新の状態を保てます。連携項目は個別にご相談ください。
これから／置き換える
まだタレントマネジメントの仕組みがない、あるいは入れ替えを検討中の場合。TONOME Coreで対話の蓄積から始め、人材データの基盤づくりまでご相談ください。
そのデータは、
誰のものか。
対話は、当事者のもの
1on1の生ログを閲覧できるのは対話の当事者だけ。人事や上司会議のための録音にはしません。この設計が、本音が話される前提をつくります。
反映は、本人の確定を経て
プロフィールへの反映は、AIの提案を本人が確認・確定してから。知らないうちに自分のデータが書き換わることはありません。
組織に届くのは、傾向だけ
人事ダッシュボードに表示されるのは実施率やラベル情報といった集計情報のみ。個人の発言がそのまま組織に上がる構造ではありません。
よくある質問
DTMSとは何ですか？
Dynamic Talent Management System の略で、TONOMEが提唱するタレントマネジメントの考え方です。社員に入力してもらってデータをつくるのではなく、1on1などの日々の対話からAIが強み・志向・関心領域を抽出し、本人の確認を経て人材データが育っていきます。特定の製品を指す言葉ではなく、既存のタレントマネジメントシステムに重ねて成立させることもできます。
既存のタレントマネジメントシステムと併用できますか？
可能です。むしろ併用を前提とした構成を最初にご提案しています。既存システムを基本情報の置き場として維持したまま、DTMSを対話由来の動的な層として重ねる形です。API連携に対応したシステムであれば自動更新、そうでない場合もCSV/Excelでの定期出力で取り込めます。
AIが社員を評価するのですか？
いいえ。AIは評価も代行もしません。自分の対話を客観視するための「鏡」として設計しています。抽出されるのは強み・志向・関心領域の候補であり、それを採用するかどうかは本人が決めます。
1on1の対話内容は人事が見られるのですか？
見られません。1on1の生ログを閲覧できるのは対話の当事者だけです。人事ダッシュボードに表示されるのは実施率やラベル情報といった集計情報のみで、個人の発言がそのまま組織に上がることはありません。
録音に抵抗があるメンバーがいます。
録音なしでもご利用いただけます。手書きメモモードを選べるため、一部のメンバーだけ録音を使わないという運用も可能です。抵抗のあるメンバーも参加できる設計にしています。
どこから始めるのがよいですか？
すでに1on1を実施している組織は、対話データが流れ始めているためTONOME Coreからが最短です。1on1の文化がまだない場合は、研修と合わせて対話の運用を立ち上げるところからご提案しています。まずは対象を絞って始め、実データを見てから全社展開を判断される企業が多いです。