INTERVIEW

入社後、これまでのキャリアを教えてください。

私は日本社会全体を支えたいという思いからエネルギー業界を志望し、就職活動のなかで学生に対しても対等に、また親身に向き合ってくれたENEOS社員の人柄に惹かれて入社を決めました。最初の配属は東京支店です。そこで特約店の経営支援や販売促進に関する業務を担当し、4年目に和歌山製油所（現和歌山製造所）の総務グループに異動しました。そこで担当したのが人事業務です。
製油所には数百人規模の従業員が働いており、エネルギーの安定供給という使命を果たしています。そこで各人事制度の運用を通して、従業員一人ひとりの生活や人生への思いに触れ、いろいろな人がそれぞれの場所で力を発揮すること、その環境を整備することが重要だと思うようになりました。従業員が思う存分能力を発揮することが、巡り巡って社会への貢献につながっていきます。採用や教育研修制度も含めて、企業の根幹を支える人材に関わる人事の仕事は、企業の未来にとってきわめて重要だと考えています。

現在の仕事内容を教えて下さい。

入社6年目に本社人事部に異動し、現在は人材開発グループでタレントマネジメントシステムを導入するプロジェクトチームに所属しています。タレントマネジメントシステムは、社員の基本情報や経歴、経験、能力、保有スキルなど当社の人材に関するデータを一元管理・分析して、戦略的な人材育成や人材配置、採用などに活用することを目的とするシステムです。例えば、自ら希望して、やりたい仕事に関われている社員は、やらされ感をもって仕事をしている社員よりも、ずっと高いパフォーマンスを発揮できると思います。タレントマネジメントシステムにより、社員のキャリアに関する希望や過去に積み上げてきた経験、得意とするスキルといったものをデータで可視化し、より戦略的なキャリア開発や適材適所の人事異動に近づけたいと考えています。システムは複数のフェーズに分けて、段階的に導入する予定で、現在は、最初のフェーズのリリースに向けて最終調整を進めているところです。

現在の仕事の難しさと面白さを教えてください。

タレントマネジメントシステムの構築という、私にとって未知の領域に取り組むなかで、これまでの知識や経験がまったく通用しないことが多々あります。たとえば導入にあたってはコンサルティングファームとの打ち合わせが頻繁に行われるのですが、最初は会話中に初めて聞く単語が飛び交い頭を抱えたものでした。「SCORM？SFTP？ 何それ？」といった感じです。ベンダーのアドミニストレータ試験を受ける必要があり、問題を開いたらすべて英語で書かれていて天を仰いだこともありました。またシステム関連ばかりでなく、社内業務や制度に関する深い理解が求められることもしばしばです。しかし、そのような場合でも社内、グループ内にはさまざまな知識、経験を持つ方がいて、適切なアドバイスをいただくことができます。そのため、失敗を恐れずに行動することができました。
タレントマネジメントシステムは、当社のこれからの人材マネジメントにとって、きわめて重要なシステムです。その構築に関われること、また新たな領域へ挑戦できることは、困難も多いですが、大きなやりがいのある仕事だと思っています。

思い描いている今後のビジョンは？

人事の業務は多岐にわたります。私はこれまで製油所での採用や人事制度の運用、タレントマネジメントシステムの構築に携わりましたが、まだまだ担当していない業務がたくさんあります。今後は人事分野で様々な経験を積み、人事業務全般に精通した人材になっていきたいとです。そのうえで、しっかり社員にフォーカスした人事政策を考えられるようになりたいと思っています。たとえばコロナの影響でテレワークの普及が進み、働き方にも大きな変化が生まれています。価値観も多様化し、どんなライフスタイルをめざすのか、どのような働き方を選択するのかも人それぞれです。そうしたなかで、みんなが働きやすく、幸せになれるような施策を打ち出すことが企業の活性化、成長につながると思っています。

一日のスケジュール

8:00	出社 ニュースチェック、メールチェック、業務予定の確認、前回のミーティング議事録の確認。
9:00	デスクワーク 前回の打ち合わせで出た宿題に対応（システムの設定検討や社内向けの資料作成など）。
10:00	チームミーティング 担当業務の進捗共有、相談など。
10:30	社内打ち合わせ タレントマネジメントシステムで業務プロセスが変わる部署と打ち合わせ。
11:00	デスクワーク システムデモ機を用いたデータ入力、動作の確認など。
12:00	昼食 社員食堂でランチ。
13:00	社外コンサルタントとの定例打ち合わせ タレントマネジメントシステムの構築に関して社外のコンサルと打ち合わせ。
16:00	社内打ち合わせ AIで分析するデータの取扱いについて確認の打ち合わせ。
17:00	デスクワーク 打ち合わせで出た宿題の対応など。
17:30	退社