1869年の空白から、
スキルの周期表へ

空白に、
名前を与えた人

1869年、サンクトペテルブルク。ドミトリ・メンデレーエフは、当時知られていた63の元素をカードに書き出し、並べ替えていた。重さの順に並べると、似た性質がくり返し現れる。けれど、どうしても規則が崩れる場所があった。

崩れた箇所に手近な元素を押し込むこともできたが、彼はそうしなかった。空欄がある、虫食い状態の周期表を世に送り出した。

空白は、間違いではない。
まだ見つかっていないだけだ

1871年、彼は空白に仮の名前を与えた。エカホウ素。エカアルミニウム。エカケイ素。Eka は「ひとつ先」。そして、まだ誰も見たことのないそれらの元素の原子量や密度まで、具体的な数字で書き記した。

1875予言が、測定を正した

1875年、パリ。新しい元素、ガリウムが発見された。報告された密度は4.7。メンデレーエフが予言したエカアルミニウムの値、5.9とは合わない。彼は、測り直すべきだと指摘した。試料を精製し直して測ると、値はほぼ予言どおりになった。

4年後にスカンジウム、さらに7年後にゲルマニウム。空白は、ひとつずつ埋まっていった。表の正しさを証明したのは、そこに書かれていた元素ではなく、書かれていなかった元素だった。

Today組織にも、空白がある

組織は、名前のあるものを管理する。職種、スキル、役割。けれど世界が変われば、必要なものも変わる。数年前、「生成AIを業務の流れに組み込む」という仕事は、ほとんどの会社の職務定義のどこにもなかった。いまでは、多くの組織がその担い手を探している。

空白は、いつも「まだ名前がない」という形で現れる。名前のないものは数えられない。数えられないものは、育てられない。

Every organization
has its missing elements

EKALLIUMの名前は、メンデレーエフがまだ見ぬすべての元素につけた、この Eka から始まっている。知られているものを数えるだけでは、足りない。

Known is not enough

見つける。名付ける。育てる。

メンデレーエフがしたことは、三つあった。空白の場所を見つけ、仮の名を与え、その性質を描いた。EKALLIUMが組織の中でしていることも、同じ三つだ。

01 · Find空白を見つける

世界の側では、AIが市場の動きを調べ、いま伸びている職種とスキルを洗い出す。組織の側では、職務経歴書やAIとの対話から、一人ひとりのスキルを根拠つきで表に並べる。ふたつを重ねると、世界では求められはじめているのに、社内にはまだ持ち主がいないスキルが浮かび上がる。

02 · Name名前を与える

見つかった空白に、組織の言葉で名前をつける。新しいスキル、新しい職種として体系に加え、何ができればどのレベルなのかを、根拠の例とともに定義する。名前がつけば、数えられる。数えられれば、計画できる。

03 · Grow育てる

名前のついたスキルを、一人ひとりの現在地と結ぶ。目指すポジションまで、何が足りないのか。近いスキルを持ち、育てれば届く人は誰か。この先、どの職種に何人必要になるのか。空白は、育成と配置の計画に変わる。

Moleculesスキルが結びつき、ジョブになる

元素は、単体で存在するだけではない。原子が結びついて分子になり、分子がこの世界のあらゆるものをかたちづくる。スキルも同じだ。要件定義と、データ基盤設計と、生成AI活用。ひとつひとつは元素でも、結びつけば「AIプロダクトマネージャー」という、まだどの職種定義にもない仕事になる。

元素の数は有限でも、組み合わせはほとんど無限にある。EKALLIUMは、ジョブを「スキルの組み合わせ」として定義する。だから新しいジョブは、体系の外から持ち込むものではなく、いまあるスキルの新しい結びつきから生まれてくる。世界の需要が変われば、組み合わせも変わる。表は、分子の数だけ可能性を持っている。

Accuracy & freshness精度と鮮度が、表の価値を決める

1875年、メンデレーエフは報告されたガリウムの密度を疑い、測り直させた。表が信頼されたのは、空白を予言したからだけではない。そこに書かれた数値が、確かだったからだ。

スキルの周期表も同じだ。分析するためにはデータが必要だ。ただし、善意ややる気、指示に基づくスキルメンテナンスには限界がある。そして、精度と鮮度を欠いたスキルデータからは、どんな分析も正しい答えを出さない。スキルは、入力した瞬間から古び始める。

だからEKALLIUMは、スキルを入力させない。職務経歴書を貼れば根拠つきで整理され、AIのインタビューに答えれば言葉にならなかった経験が記録になり、案件の評価が裏づけになり、資格の取得や更新が反映され、アサインの実績が積み重なる。日々の仕事のデジタルフットプリントに基づいて、スキルは自動的に更新されていく。更新が止まった記録は「要更新」として本人と上長に見え、世界の需要が変われば、表の側から問いかけが届く。

Build on AIAIの上に、築かれている

スキルを入力させず、表の鮮度を保ち続ける。それは、AIが日々の仕事を読み続けるから可能になる。職務経歴書からの抽出も、インタビューも、市場の読み取りも、新しいスキルの居場所の提案も、後継者候補の探索も、AIがなければ成り立たない。EKALLIUMは、AIをあとから付け足したのではなく、AIの上に築かれている。

だからデータの形も、AIが読み書きすることを前提に設計されている。根拠の例つきのレベル定義、根拠と確信度を持つスキル記録、人が確かめる承認の流れ。AIが提案し、人が決める。根拠で裏づけられないレベルは、AIにも付けさせない。その順序と歯止めが、最初から組み込まれている。

And again対話が、表を生きたものにする

本人が答え、上長が確かめ、人事が体系を整える。対話を重ねるたびに表は正確になり、組織の強みが言葉になっていく。

新しい元素は、どこからでも現れる。誰かの職務経歴書に、まだ体系にないスキルが書かれていたとき、EKALLIUMはそのスキルがどの領域に属するかを読み取り、表の中に居場所の候補を示す。人事が確かめれば、それは組織独自の周期表の一部になる。誰が起案しても、表は散らからない。

そしてEKALLIUMは、その多様性が生む動きを観察し続ける。世界の需要の変化と、社内の組み合わせの変化。そこから、まだ名前のない新しい元素――次の Eka を見つける。見つかった Eka に名前が与えられたとき、組織には新しい化学反応が起きる。

見つける。名付ける。育てる。
そして、また見つける

See what comes next

世界から始める

EKALLIUMは、ひとつの違和感から生まれた。

いま、タレントマネジメントの主流は、スキルタクソノミーを核に組み立てられている。スキルを網羅した体系をつくり、それをもとに社員のスキルを可視化すれば、スキルを土台にしたマネジメントが実現し、人的資本経営が実現する。そう語られ、体系に収めたスキルの数の多さが、強みとして示される。

しかし、追求すべきなのは、
果たして完璧なスキルタクソノミーなのだろうか

網羅性を追求すると、スキルは何万件にもなる。何万件の中から、社員は自分のスキルを選べない。選べなければ記録は埋まらず、スキルを土台にしたマネジメントは、始まらない。

しかも、スキルはナマモノだ。もう使われないスキルが体系の中に残り続け、ノイズになる。その一方で、世の中には新しいスキルと新しい仕事が生まれ続けている。体系の中には、まだそれらの名前はない。

Never complete周期表は、永遠に完成しない

だとすれば、大事なのは網羅性ではなく、鮮度だ。古びたものを手放し、新しく生まれるスキルと仕事を探し続けること。スキルタクソノミーは完成しない、という前提に立つ。そして、動的なスキル・ジョブアーキテクチャーを作る。

メンデレーエフの周期表も、完成していたから価値があったのではない。空白を残し、まだ見ぬものの場所を示していたから、価値があった。

材料はすでに存在していた。市場や技術の動向、経営が描くこの先の人材像、人事のシステムが記録するいまの人とスキル。ただそれら三つは、それぞれ分散していた。

One table一枚の表に、並べる

そのアーキテクチャーの形は、世界の変化と、組織がいま持っているものと、まだ持っていないものを、同じ一枚の上に並べることだった。メンデレーエフの表が、既知の元素と未知の元素を、同じ一枚に並べたように。

EKALLIUMは、
生きたスキルの周期表だ

Still open周期表は、いまも開いている

1869年の表に残された空白は、やがてひとつずつ埋まった。けれど埋まるたびに、表の端にはまた新しい空白が現れた。あれから150年あまり。元素は118番まで並んだが、その先はいまも探され続けている。周期表は、完成しなかったからこそ、いまも科学の出発点であり続けている。

組織のスキルタクソノミーも、同じであっていい。完成を目指すものではなく、空白とともに生き続けるもの。世界が動けば、新しい空白が現れる。空白が見つかるたびに名前が与えられ、人が育ち、組織はひとつ先へ進む。

それが、EKALLIUMの出発点であり、いまも続いている仕事だ。

空白は、欠落ではない
まだ見ぬものの、居場所だ