人的資本の未来を拓く「量子マネジメントアセス」:COMACの新ソリューションが組織開発にもたらす変革とは

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従来手法を覆す「逆転のアプローチ」

従来の⼈事アセスメントは、個⼈の能⼒を強化した後に⼈事部が配置を検討する「⼈から課題へ」という流れが一般的でした。しかし、「量子マネジメントアセス」は、この流れを「課題から⼈へ」と逆転させ、以下の論理で最適な⼈材配置を導き出します。

  1. 経営課題のベクトル化(基底の定義)
    解決すべき経営課題をテキスト化し、⾼次元空間における「直交軸(基底ベクトル)」として定義します。
  2. マネージャー全体のヒルベルト空間形成
    個々のマネージャーのインタビューやビジョンを「状態ベクトル」として扱い、組織全体を⼀つの「ヒルベルト空間(ベクトル空間)」として定義します。
  3. 数理演算による最適解の導出
    形成された空間内で経営課題軸に対するマネージャーベクトルの「射影(Projection)」を計算し、誰がどの課題解決に最も適しているかを客観的な数値として算出します。

理論的枠組み①: 閉じた量子系としての「企業」と「状態ベクトル」

理論的枠組み②: 基底の選択は「何を測るか」を定義する

実装プロセス: 3つのステップによる貢献度算出

技術の核:特許技術による「知」の構造化

この⾼度な数理モデルは、COMACが保有する2つの特許技術によって実現されています。

  • エピソード link®(特許第 7620361 号)
    マネージャーの語りから、表⾯化しにくい「経験(暗黙知)」や「価値基準」を抽出し、数理演算可能なデータへと構造化します。

  • つながる AI®(特許第 7755836 号)
    組織内の潜在的な価値観や集合知を可視化し、個⼈のベクトルと組織の課題を同⼀の空間内で統合・演算するプラットフォームを提供します。

本技術がもたらす戦略的メリット

「量子マネジメントアセス」の導⼊により、企業は以下の⾼度な経営判断が可能になります。

  • 精緻なマネージャー選定: 各経営課題という「向き」に対して、誰のベクトルが最も合致しているかを可視化し、根拠に基づいた適材適所の配置を実現します。

  • コンピテンシー不⾜の「⾒える化」: 特定の経営課題に対するスコアが低い場合、その課題を解決する⼈材が組織内に不⾜していることが数理的に証明されます。

  • 未来への投資ギャップの特定: 「現状維持」には強いが「未来変⾰」には弱いといった組織の偏りを特定し、構造的な⼈材育成や採⽤戦略の⽴案を⽀援します。

パートナー募集:コンサルティングに「科学的根拠」を

COMACは、この革新的なアセスメントを共に広め、日本企業の組織変革を支援する「認定アライアンスパートナー(販売・導入支援パートナー)」を募集しています。対象は、組織人事コンサルティング会社、会計事務所・税理士法人、社会保険労務士事務所、VCなど、企業の経営・人事課題に関わる専門家です。

パートナーシップには、コンピテンシー不足の「見える化」による提案機会の創出、主観を排除した「納得感」のあるレポート作成、そして特許技術による競合との明確な差別化といったメリットがあります。

今後の展望

COMACは、「AIが進むほど、人間の物語は深くなる」という信念のもと、パートナーと共に日本発の対話テクノロジーを社会実装していく方針です。まずは限定数のパートナーと先行プロジェクトを開始し、成功事例を積み上げていく計画です。

企業情報

株式会社日本コミュニケーションアカデミー (COMAC)

  • 代表取締役: 河野克典

  • 設立: 2024年8月29日

  • 事業内容: 特許技術「エピソード link®」「つながる AI®」を核とした共同研究開発、組織開発・教育領域におけるAIコミュニケーションシステムの提供

  • 所在地: 東京都豊島区雑司が谷 3-7-1-1 階

  • 公式サイト: https://www.comac.jp/

※「エピソード link®」「つながる AI®」は、株式会社日本コミュニケーションアカデミーの登録商標および特許技術です。

AI Workstyle Lab編集部コメント
「量子マネジメントアセス」は、感覚的な組織開発に科学的なメスを入れる画期的なソリューションです。特に、コンサルティング会社や会計事務所、社会保険労務士事務所にとっては、顧客企業に対し、財務数値だけでは見えにくい「人的資本」という非財務情報を定量的に分析・提案できる新たな武器となるでしょう。適材適所の配置や人材育成の戦略立案において、客観的な根拠に基づくアドバイスが可能になるため、顧問としての価値を一層高め、顧問先の経営課題解決に深く貢献できると期待されます。

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この記事の情報
記事の著者
AI Workstyle Lab 編集部

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