講演資料 (PDF 2134KB)

企業における実践的なETSS導入と
その活用について
スキルマネージメント協会
幹事長
光井隆浩
© 2015 Toshiba Solutions Corporation
① ETSS活用の背景
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2014 Toshiba
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① ETSS活用の背景
ITSSとETSSの混在運用
ITSSの 7 レベル
ハ
イ
レ
ベ
ル
ミレ
ドベ
ルル
エレ
ン
トベ
リル
レベル 7
業界をリードする
レベル 6
業界に貢献する
レベル 5
社内のリーダ
レベル 4
プロジェクトのリーダ
レベル 3
プロジェクトのサブリーダ
レベル 2
プロジェクトのメンバ
レベル 1
プロジェクトのメンバ
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ETSSの 4 レベル
レベル 4
(達人)
レベル 3
(上級者)
レベル 2
(一人前)
レベル 1
(半人前)
① ETSS活用の背景
ETSSの 4 レベル
スキル定義
失敗したプロジェクトを調査してみると…
レベル 4
(達人)
レベル 3
(上級者)
レベル 2
(一人前)
レベル 1
(半人前)
• 新しい領域を開拓できる
• 指導できる
• 一人でできる
• 助けてもらえればできる
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① ETSS活用の背景
失敗したプロジェクトを調査してみると…
プロジェクトリーダ
レベル 2
(一人前)
レベル 1
(半人前)
レベル 1
(半人前)
レベル 2
(一人前)
担当者
担当者
担当者
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① ETSS活用の背景
成功したプロジェクト(1)
プロジェクトリーダ
レベル 2
(一人前)
レベル 2
(一人前)
レベル 2
(一人前)
レベル 2
(一人前)
担当者
担当者
担当者
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① ETSS活用の背景
成功したプロジェクト(2)
プロジェクトリーダ
レベル 3
(上級者)
レベル 1
(半人前)
レベル 1
(半人前)
レベル 2
(一人前)
担当者
担当者
担当者
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① ETSS活用の背景
レベル3とレベル2を見分けられるか
ETSSの 4 レベル
レベル 4
(達人)
レベル 3
(上級者)
レベル 2
(一人前)
レベル 1
(半人前)
プロジェクトでの役割
• 超リーダ
• リーダ
• レベル1がいなければ…
• レベル3の部下
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① ETSS活用の背景
レベル3とレベル2を見分けたい
• L2とL1を見分けるのは比較的容易
•
•
•
•
L3とL2を見分けるのはかなり難しい
部門長のスキル
製品ドメイン毎にスキルシートを整備
PDCAサイクルを回し続ける(P15、16)
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① ETSS活用の背景
レベル3とレベル2を見分けよう
• スキルの自己申告
– スキル目標管理シート
• L2とL1の境界は適正
• L3とL2の境界は控えめ?
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① ETSS活用の背景
レベル3に求められること
1.
レビュー力(対話力)
– 部下が悩んでいることを見抜く
2.
技術力
– 部下に足りない技術を提供
3.
育成力
– 部下の技術力を高める
– かなりコンピテンシに近い
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② Embedded Academyの取り組み事例
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② Embedded Academyの取り組み事例
ETSSを活用したキャリア分布と育成計画
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種
専
門
分
野
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み
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組
込
み
開
発
組
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み
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発
組
込
み
開
発
レベル4
○
○
○ ○
○
○ ○
○
○
○
○
○ ○
レベル3
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○ ○
○
○ ○
○
○
○
○
○ ○ ○ ○
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○ ○
レベル2
レベル1
○ ○
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② Embedded Academyの取り組み事例
組込み技術者マネジメントプロセス
スキル目標
管理シート
D
教育履修
演習参加
指定図書読書報告
OJT
技術報告
P
スキル自己申告(as-is)
上長評価
組織目標設定(to-be)
Fit-gap分析
育成計画
A
教育のPDCA
スキル診断
テスト
C
スキル評価
認定授与
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PJメンバ編成
組織編制
人事異動
パートナ選定
新規ドメイン参入
Embedded Academy®とは
1. 組込み技術者教育の
『PDCAマネジメントプロセス』
2. 産学連携による教育講座開発
3. 専任の運営組織
② Embedded Academyの取り組み事例
スキルのPDCAサイクルを回し続ける
• スキル目標管理シート
– 製品ドメイン毎にスキル定義シートを作成
– 毎期更新
– PJアサインに活用
• スキル診断テスト
– 東芝グループ横断での活動
– 毎期実施
– 結果のフィードバックと育成計画
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② Embedded Academyの取り組み事例
人財育成目標の見える化
現状
現状
技術者A
教育計画
パーソナル
ビジネススキル
技術者B
教育計画
技術要素を向上させる
技術要素
開発技術
管理技術
パーソナル
ビジネススキル
現状
チーム/グループ
スキル波形
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開発/管理技術を向上させる
技術要素
開発技術
管理技術
③ 企業を跨いだETSS
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③ 企業を跨いだETSS
東芝グループ内での活用
• グループ協調プロジェクトの人選
• 職種転換と配属
• シニア活用
• 開発プロジェクトでは多数の実績
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③ 企業を跨いだETSS
プロジェクト適用例
• お客様と当社の合同PJに適用
• スキル基準の不一致
• 評価軸の調整と診断結果の補正
• 体制図に必要スキルレベルを明記
• 以降は個別に人選してジョイント可能に
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③ 企業を跨いだETSS
想定される課題
•
•
•
•
派遣、請負のリーガル問題
スキルによって採否を決めるのではない
適切な役割を与え、サポート体制を見極めることが目的
協力会社の不安
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③ 企業を跨いだETSS
SMAからのご提案
• プロジェクト発足の引合いがあった場合
• 経歴シートだけでは判断が難しい
• 自主的に技術者のスキルシートを提示してみては?
• それが差異化となる
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④ IoT事業に必要な人財とスキル
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④ IoT事業に必要な人財とスキル
ビッグデータのジレンマ
• ビッグデータを集めると、何か見つかるのか?
• 見つかるときもある
• 見つからないときもある
• 見つかったとしても価値は分からない
• 価値が分からないから成果額を予測できない
• ROIを語れない
• だから投資できない
• 投資できないからデータが集まらない
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④ IoT事業に必要な人財とスキル
東芝グループにおけるIoTクラウドコンセプト
Store
Analysis
Detection
Action
Sensing
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④ IoT事業に必要な人財とスキル
製品価値の向上(進化するIoTクラウド)
他デバイス
オープンデー
タ
ソーシャルメデ
ィア
Level1
Level2
Level3
Level4
稼働状況取得により
保守・管理を効率化
クラウドから制御や
SW更新が可能
高度な認識処理など
製品機能の一部をク
ラウド化
ビッグデータ分析・
機械学習と連携した
最適化制御
リアルタイム
要求大
リアルタイム
要求小
上りのみ
おもに上り
たまに下り
双方向
リアルタイム
双方向
クラウドと
デバイスの通信を
バッファリングする仕
組みが必要
製品
価値
製品
価値
製品
価値
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製品
価値
④ IoT事業に必要な人財とスキル
東芝のIoTクラウド
東芝IoTクラウド
IoT共通基盤
チップを搭載するだけで
クラウドレディに!
C2C端末Agent
B2C端末Agent
Agent移植
ApP-Lite
Board、部品
ASIC等
製品
製品
製品
typeC
Chip
typeB
Board
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typeA
Agent
④ IoT事業に必要な人財とスキル
IoTクラウド基盤アーキテクチャ
製品価値を高めながらビッグデータを蓄積
獲得したビッグデータ
を分析することで、
新たなルールを発見
ルールに従いクラウド
で処理
ルールをデバイスに送り、ローカルな高速処理
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④ IoT事業に必要な人財とスキル
製造プロセスの高度化
• 製造設備をC2C対応させ、製品価値の向上と製造プロセスの高度化推進
✔自動化、✔無線化、 ✔セキュリティ、 ✔エネルギーマネジメント
• 製品ライフサイクル全般を網羅したC2Cの実現へ
製造プロセスの高度化
製品価値の向上
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④ IoT事業に必要な人財とスキル
IoT Cloud
Cloud
Big
Data
SaaS/PaaS
Latency
Device
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④ IoT事業に必要な人財とスキル
Fog Computing
Cloud
Big
Data
SaaS/PaaS
Latency
On-Premises
Fog
Edge
High Speed
Device
©2015
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④ IoT事業に必要な人財とスキル
Social & Industrial Zone Computing
Cloud
Big
Data
SaaS/PaaS
Latency
Social Zone
&
Industrial Zone
Edge
Agent/Chip
Low Latency
or Real Time
Device
Agent/Chip
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④ IoT事業に必要な人財とスキル
組込み技術者の役割
クラウド
SE
Big
Data
Cloud
組込み
SE
クラウド SaaS/PaaS
プログラマ
組込み
アーキテクト
組込み
PM
クラウド
SPM
クラウド
Latency
SE
Social Zone
&
Industrial Zone
Edge
組込み
プログラマAgent/Chip
組込み
SE
組込み
Low Latency
or Real
SE Time
Device
組込み
プログラマ
©2015
2014 Toshiba
Toshiba Solutions
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Agent/Chip
④ IoT事業に必要な人財とスキル
ビッグデータのソリューション
• 製品価値の向上でビッグデータは集まる
• 製造プロセスの自動化でビッグデータは集まる
• ビッグデータが集まるのは結果であって、目的では
ない
• 既にROIは得られている
• ビッグデータから宝が見つかるときもある
• もし見つかると、とてもうれしい
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2014 Toshiba
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Corporation
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L1
L2
L3
L4
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2014 Toshiba
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© 2002 Toshiba Corporation
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2014 Toshiba
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Corporation
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