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編集部注：本稿はMatt MurphyとSteve Sloaneにより執筆された。Steve SloaneはMenlo Venturesに勤務する。

「ソフトウェアが世界を支配する」と耳にするようになってから５年ほど経った。SaaSアプリケーションの数が爆発的に伸び、ソフトウェアに重要な結合組織と機能を提供するAPIの分野にイノベーションの波が押し寄せている。サードパーティAPI企業の数も急増し、それらの企業がソフトウェアの作成および流通のあり方を根本から変えつつある。

マイクロソフトのWindowsのような特定のプラットフォーム向けのソフトウェアを開発する方法として、アプリケーション・プログラミング・インターフェイス（API）は何十年間も重要な役割を担ってきた。最近では、SalesforceやFacebook、Googleといった新しいプラットフォーム・プロバイダーたちがAPIをソフトウェア開発者に提供するようになった。そうすることにより、彼らのプラットフォームへの依存性をつくり出すことに成功したのだ。

そして今、新種のサードパーティAPI企業がソフトウェア開発者たちに特定のプラットフォームへの依存から脱却する方法を提供し、彼らはアプリケーションをより効果的に流通させることが可能となったのだ。

過去数十年間においてビジネスの世界で活躍してきたのは、全体が1つのアプリケーションで構成されたインフラストラクチャーやアプリケーションだった。しかし、それらに代わって台頭しはじめたのがモジュール型のアプリケーションだ。モジュール型のアプリケーションは、小型かつ独立した再利用可能のマイクロ・サービスによって構成されており、それらのマイクロ・サービスを組み合わせることで、より複雑なアプリケーションを作成することができる。結果として、ソフトウェア開発者はユニークな機能の開発に専念し、外部のスペシャリストが開発したプログラムでその周りを補強すればよい。そして、そのプログラムにアクセスする方法がAPIなのだ。

速い、安い、スマート

アプリケーションに必要な機能のほとんどは、既に他の企業が苦労して開発したものと同じものだ。そのことに気づいた開発者たちは、車輪の再発明に貴重な資源を投入することを避け、より大きなプラットフォームが提供するAPIを活用することにした。SalesforceやAmazonがそのプラットフォームの例であり、最近ではAPIに特化した企業も現れた。サードパーティAPIの時代は始まったばかりだ。だが、これまでに開発されたソフトウェアを見れば、StripeとPlaidの支払いシステムや、Twilioの通話システム、Factualの位置情報データ、Algoliaのサイト検索機能などを、開発者たちがどのように活用できるのかが一目瞭然だ。

まさしく、この分野はブームとなりつつある。私が調べた限りでは、ProgrammableWebは約1万5000ものAPIを提供しており、その数は毎日増え続けている。これらのAPIをソフトウェアに組み込めば、単体で開発した場合より遥かに素早く完成させることが可能だ。

ソフトウェアを低コストかつ素早くマーケットに流通させることは大きなアドバンテージとなる。その一方で、もっと重要な利点もある。コア能力に特化する企業は、他者と差別化する機能、すなわち「秘密のソース」をより早い速度で開発できるのだ。

もう一つの利点は、サードパーティAPIを利用することは総じて優れた方法だということだ。サードパーティAPIは、独自に開発されたAPIよりも柔軟性を持つ。ある機能を構築し、それを維持するには多大な労力を必要とするが、企業はその労力を過小評価する傾向にある。しかもそれらの機能はサードパーティAPIによって代用可能なのにも関わらずだ。そして最後のアドバンテージは、サードパーティAPIの開発者の方がより大きなデータにアクセスすることが可能であり、そのデータがネットワーク・エフェクトを創り出すという点だ。

そのネットワーク・エフェクトは優れた価格やサービス品質に見て取ることができ、AIを使ってそのデータの中から最も良いパターンを抽出することができる。例えば、Menlo傘下の企業であるSignifydは不正アクセスを見つけ出すサービスをAPIとして提供している。同社は100以上の企業から取引データを集めており、個々の企業による独自分析よりも高い精度で不正アクセスを見つけ出すことができる。

新種のソフトウェア企業

APIとしてソフトウェアをリリースすることで、そのソフトウェアが採用される可能性を高めることができる。多くの場合、ソフトウェアを利用する顧客はディベロッパーなのであり、ソフトウェアを特定の業界に対して垂直に売り込んだり、パッケージとして売り出すよりも販売プロセスがスムーズになる。収益モデルは常に反復的であり、利用される頻度が高まれば収益も増えるという、本質的にスケーラブルなビジネスモデルだ。APIベースの企業がもつエコシステムはまだ進化の途中ではあるが、そのような企業の特性が組み合わさることで、最終的にはより資本効率的で利益率の高いビジネスモデルが創り出されると私たちは考えている。

このチャンスは新参者の企業だけに与えられたものではない。既存の開発企業にとっても、独自の機能をAPIとして提供し、製品をアプリケーションからプラットフォームへと進化させる機会となるだろう。傑出した企業の中には、目標以上の成果を生み出すAPIビジネスを構築した者もいる。伝えられるところによれば、Salesforceは収益の50%をAPIから生み出しており、eBayは60%近く、Expediaではなんと90%だ。

このビジネスモデルは起業家や投資家たちを惹きつけている。次なる大流行アプリをゼロから創り出そうとしたり、需要があるのか分からない状態でマーケティングや流通のために多額の資金を投入したりするよりも、特定領域の機能を構築し、他のディベロッパーの武器商人となる方が理にかなっているのかもしれない。

APIモデルは、成功すれば資金効率性を得られ、時間が経つにつれてネットワーク・エフェクトが生まれるという強力な流通方法である。現在、900万人の開発者がプライベートなAPIの開発に取り組んでいる。これらの人材が、「企業より機能」というチャンスに目を向けることがあれば、パブリックなAPI開発にも大きな変化が生まれる可能性がある（パブリックAPI開発者は120万人に留まっている）。

バリュー・チェーンを見直す

これまではデータに最も近い企業や（例：システム・オブ・レコード、SoR）、ソフトウェアを自社のプラットフォームに依存させることが可能な企業こそが「ビックな企業」だった。APIの世界では、ビックな企業とはスマートな方法でデータを集め、それを他者に公開する企業なのかもしれない。

これにより新しいタイプの参入障壁が生まれる。Twilioは圧倒的な通信ボリュームをもつことから、個々の開発者では得られられないような割引を通信キャリアから得たり、多くの開発者が利用する支払いシステムをもつStripesが獲得している大口割引などがその例だ。Usermind（Menlo Venturesの投資先企業の一つ）などの企業は、既存のSaaSアプリケーション間のAPIによるコネクションを単純化するワークフローを創り出すことによって、複数のアプリケーションの運用を可能にしている。

今現在においてもAPIスタートアップのエコシステムは魅力的であるが、私たちはその魅力は増す一方だと考える。これまでの5年間、SaaSやビックデータ、マイクロサービス、AIといった企業志向のテクノロジーに対する世間の関心はとても高かった。この4つの分野が結合した存在こそ、APIなのだ。

企業向けソフトウェア開発の現場においてサードパーティAPIへの注目がさらに高まることで、これから数々の大物企業が生まれるだろう。プロセス間の人手を減らした販売モデル、循環する収益、分散化された顧客基盤をもつAPIのビジネスモデルはとても魅力的だ。それに加えて、アプリの開発者はユニークな機能の開発に専念することができ、特に重要なイニシャル・プロダクトを低コストかつ素早く流通することが可能となる。APIがソフトウェア開発のエコシステムに与える恩恵はとてつもなく大きいのだ。

[原文]

（翻訳： 木村 拓哉　/Website /Twitter /Facebook）

編集部注：この原稿は鈴木仁志氏による寄稿である。鈴木氏は人事・採用のコンサルティング・アウトソーシングのレジェンダ・グループのシンガポール法人の代表取締役社長を務めていて、シンガポールを拠点にクラウド採用管理システム「ACCUUM」（アキューム）をシンガポールと日本向けに提供している。

企業の人材採用活動において経験値や感覚値に頼るだけでなく、データ分析に基づいて採用を行う企業が増えてきている。アメリカでは、データ分析に基づいて採用活動のPDCAを回す「データ・ドリブン・リクルーティング」という概念が確立されていてソリューションも多く存在する。私自身がデータ・ドリブン・リクルーティングについて話す際に例として使う、映画「マネーボール」を交えながら、アメリカのソリューションを中心に紹介したい。

「マネーボール」は米国メジャーリーグベースボールでの実話を基にしている。主役であるオークランド・アスレチックスのGMビリー・ビーンが、データに基づく選手分析手法「セイバーメトリクス」を用いて、当時資金もない弱小チームを2002年にはア・リーグ記録の20連勝を達成するチームに育てるというストーリーだ。TechCrunch Japan読者でこの映画を観た人は、「データ分析 x ベースボール」という部分に少なからず興味をひかれたのではないだろうか。

「マネーボール」の舞台となったアメリカでは、様々な領域においてビッグデータ活用が謳われており、ここ数年は人事にもビッグデータを活用するのは当たり前という風潮になってきている。それに伴い、データ・ドリブン・リクルーティングという言葉も頻繁に使われるようになってきた。

採用プロセスは細分化すればきりがないのだが、一番シンプルにするとこんな感じだろうか。

上記の採用プロセスの順に、データ・ドリブン・リクルーティングについて説明したい。

必要な人を決める

「探す／集める」という行為の前には、必要な人を決める（リクルーターたちは”求める人物像の策定”と呼んだりする）必要がある。社内のハイパフォーマーを特定して共通する特徴を分析したり、成功するために必要なスキルや経験を明文化したりすることだ。カルチャーフィットなど含め、社内ディスカッションなどで定性的に行われる部分もあれば、人事システムのタレントマネジメントモジュールやアセスメントツールなどを活用して定量的に行われることも多い。

「マネーボール」では、「セイバーメトリクス」という選手をデータで分析する手法が用いられる。これはアメリカ人野球ライター・野球史研究家・野球統計家であるビル・ジェームズらによって提唱された分析手法で、主観的・伝統的な評価軸ではなく客観的・統計的に選手を評価するものだ。例えば投手の評価においては、当時は伝統的に重要とされていた防御率は野手の守備力の影響をうけるため純粋な投手の力ではないとし、被ホームラン数、奪三振数、与四球数などを重要視する。ビル・ジェームズがこのような指標をもとに上原浩治投手を高く評価し、アドバイザーを務めるボストン・レッドソックスに獲得を強く勧めた話は有名だ。

例えば「マネーボール」では、資金難を理由に放出せざるをえないジェイソン・ジアンビやジョニー・デイモンといった2001年シーズンのスター選手の穴をどう埋めるかについて、ブラッド・ピット演ずるGMビリー・ビーンが「セイバーメトリクス」を信じない古株のスカウトマン達と議論しているシーンがある。2001年のオークランド・アスレチックス選手の年俸総額は約3380万ドル（30チーム中29位）、選手一人当たり平均にしても125万ドルと、総額・選手平均ともにダントツ1位のヤンキースの3分の1だった。その中で、超主力選手だったジアンビ（年俸710万ドル）とデイモン（同410万ドル）は、2人だけでチーム年俸総額の3分の1をしめていたのだ。

2001年に38本のホームランを打ったジアンビの代わりに同じタイプの選手を探しているスカウトマン対して、GMビリーは主要3選手の出塁率を平均すると3割6分4厘（0.364）であることから、出塁率が0.364の選手を3人探して穴を埋めろと指示を出した。スカウトの勘・経験やプレイヤーの体格といった定性的な視点はもちろん、ホームラン数や打率といった従来信じられていたKPIに頼ることを否定し、チームが勝つために必要なプレイヤーは出塁率や長打率などの高い選手であるという結論を導き出し、それに基づいてトレードやドラフトリスト作成の基準を決めたのだ。

探す／集める

求める人物像が決まったら、それを集めるのはリクルーターだ。リクルーティングにおいて、求人サイトやソーシャル・リクルーティング・サービスなどに代表される「探す／集める」領域は、サービスプロバイダーが一番多い部分といえるだろう。探す／集めるの領域のプレイヤー数が多い理由の1つは、1社につき1システムしか導入することのない採用管理システムなどの業務サポートシステムとは違い、メディアとして1社が複数利用することが多く、市場が大きいということがあるのだろう。全国求人情報協会発表のデータによると、2014年は年間540万件の求人がネット求人サイトに掲載された。求人サイト利用による1人当たりの採用コストは幅が広く（中途正社員採用：20万円〜150万円程度、新卒採用：100万円〜300万円程度、パート・アルバイト採用：2万円〜100万円程度）、掲載無料＆成功報酬モデルもある。仮に平均単価が10万円としても5000億円を超える市場規模がある。

掲載型の求人広告とは少し異なるアプローチで、ダイレクト・ソーシングとも呼ばれる「探す」という行為もある。このアプローチでは、Linkedinのようなデータベースを活用することも可能だが、アメリカでは「People Aggregator（人の情報収集システム）」なども注目されており、EnteloやMonsterに買収されたTalentBinなどが有名だ。「Google for Jobs」（求人版のGoogle）と言われるIndeedがあれば、このようなサービスは「Google for Talent」（タレント版のGoogle）と呼ばれたりする。Enteloのサービスは検索した個人のEmail、Facebook、Twitter、LinkedIn、あるいはエンジニア向けサイトで個々人の技術スキルも分かるGitHub、StackOverflowなどの様々なサービスのアカウントをEntelo上でまとめるだけでなく、「現職への転職から24カ月目の節目は転職率が高い」とか「LinkedInのプロフィールを更新してから一定期間は転職率が高い」といったソーシャルシグナルの分析に基づく独自アルゴリズムによりターゲット人物をランキングしたり、その個人の各種サービス利用頻度などから直接連絡を取るのにベストな手段をサジェストしたりする。この辺りは「マネーボール」の中で、GMビリーが他球団と電話でトレード交渉を進める横で、GM補佐であるイェール大学卒業のピーター・ブランドが、ラップトップでデータを見ながらトレードで取得すべき選手の名前を次々に挙げていくシーンなどが思い浮かぶだろう。

そして「集める」という行為をデータ・ドリブンで行うには、現状のチャネル分析や候補者行動分析などの小さなPDCAを常に繰り返し実行する必要がある。エクセルやグーグルフォームでなく、 採用管理システムを上手く活用してリアルタイムにデータ分析を行うことが重要となる。チャネル毎の応募数や採用数だけでなく、利用デバイスやブラウザなども分析することでポジション毎に最適なチャネルを選ぶことができる。この領域にはJobviteを中心に、Jibe、Greenhouse、SmartRecruitersなど2500万〜5500万ドルを調達して注目されているアメリカ発のサービスが多く、当社が提供するクラウド採用管理システム「ACCUUM（アキューム）」もこの領域でサービスを提供している。これらの採用システムに共通するコア機能としてはATS（Applicant Tracking System）と呼ばれる応募者管理機能があり、ウェブサイトや人材紹介会社からの候補者を一元管理しチャネル分析などを行えるが、それ以外のマネタイズの方法は各社異なる。例えばJobviteは後述するビデオ面接機能を最近強化して選考側を強化している一方、SmartRecruitersは管理画面からIndeedやLinkedInなど外部求人サイトへ簡単に掲載させる機能により母集団形成側を強化している。OracleのTaleoやSAPのSuccessfactorsなど大規模人事管理システムではこのような機能は、MultiPostingなどとAPIで連携しているケースが多いが、採用管理システムではこのような機能も自前で持つところが増えてきている。こういったサービスを活用すれば、採用企業は、いくつもの外部サービスにログインして一つひとつ求人情報の掲載をしなくて済む。のみならず、今後は外部サイトに簡単に掲載できるだけでなく、ビッグデータ分析によって職種毎に使うべき求人サービスをサジェストする機能なども強化されていくことだろう。

前述の求人サイトの掲載価格は、アメリカの求人サイトMonsterが1職種月額5万円以下（375米ドル）、東南アジアで強いJobStreetが1職種月額1万円以下（100シンガポールドル）であることを考えると、日本の求人掲載料はまだまだ高い。無料掲載のビズリーチのスタンバイや、月額3万円から職種数無制限で掲載できるウォンテッドリーなどが市場に変化を与えているが、自社の応募データを分析して、データ・ドリブン・リクルーティングで自社に合ったチャネル戦略を立てることにより、採用単価や採用スピードを改善できる余地は大きい。

選ぶ

「探す／集める」の次は「選ぶ」ステップになる。この領域において注目されているリクルーティングサービスの1つがビデオインタビュープラットフォームのHireVueだ。既述の通りJobviteなどが追加機能として提供するだけでなく、GreenJobInterviewやSparkHireなどスタンドアローンのサービスも多いが、9200万ドルを調達しているHireVueがプロダクトとしてもクライアントベースとしても抜きん出ている印象だ。サービスがスタートした当初の質の低いSkypeといった印象から大きく進化を続け、今では総合的な採用プラットフォームになっている。その強みのコアは、やはりビデオインタビュー部分だ。Fortune 500 企業などを含む500社以上のユーザー企業を誇るHireVueによると、平均して1ポジションに約100名の応募があるが、そのうち面接の機会を与えられるのはたったの6人だという。ビデオ録画機能を使ってより多くの候補者に質問に答えさせ、面接での質問に対する300万件以上の候補者の発言などの分析をもとにしたHireVue独自のアルゴリズムで、やる気・情熱・感情・性格などを予測する。履歴書や職務経歴書だけで100名から6名に絞り込むよりも、より正確に企業やポジションに合った候補者を選ぶことが可能という。

GMのビリーがニューヨーク・ヤンキースからデイビット・ジャスティスという選手の獲得を提案した時、年齢による衰えから2001年シーズンでは打率はピーク時の0.329から0.241まで落ち、ホームラン数は41本から18本に落ちていること、そして足の故障や守備のまずさなどを理由にスカウト達は猛反対をした。ただし、既述の出塁率が0.333と目標値に近く、また、年俸700万ドルの半分をヤンキースが負担するという好条件もあり、アスレチックはジャスティスを獲得した。従来のKPIだけで見ていたら獲得リストにも載っていなかった選手だが、GMビリーとGM補佐ピーターのアプローチによって選ばれた選手の一人だ。

口説く

最後は当然「口説く」ことが必要になる。私の知人が経営する会社では、本年度は特に採用が最重要課題であるという理由から、会社のトップセールスを1年間限定でリクルーティングの責任者においた。最近は日本でもこのようなケースが見られるが、アメリカではマーケティングや営業のスーパースターをリクルーティングチームに移すことは珍しいことではなくなってきている。もちろんただ単にコミュニケーション能力があるというだけの話ではない。口説く相手が100人いれば100通りの異なるストーリーを考えることが必要になるからだ。

映画の最終的な脚本ではカットされてしまっているが、出回っている英語版の脚本ドラフトで印象に残るシーンがあった。GMのビリーとGM補佐のピーターが、一塁手のスコット・ハッテバーグと話しているシーンだ。ハッテバーグは怪我によりキャッチャーとしてのキャリアを捨てざるを得なくなり、スカウト達が獲得を反対した選手の一人だ。この選手を一塁手にコンバートして獲得するというオファーを出したのだが、 実はハッテバーグ本人ですら何故アスレチックスがそこまで興味を示したのか、分からずにいた。入団後になるが、本人の過去のバッティングデータからストライクやヒットの多いゾーンについての傾向を教えると、本人はなるほどという反応を示す。次に、打席平均の相手ピッチャー投球数の4球という数字は、バリー・ボンズやジェイソン・ジアンビといった超一流打者の5球という数字には及ばないものの非常に良い数字であり、相手ピッチャーを疲れさせるためには非常に重要であるという根拠とともに「One of the reasons why we love you.（僕たちが君を高く評価する理由のひとつだ。）」と伝えると、この数字の重要性に気付いていなかったハッテバーグも、驚きをもって興味を示す。

情熱やフィーリングはもちろん重要だが、ビリー・ビーンの様にリサーチデータを基に候補者一人ひとりに合わせたストーリーで口説けるようになることもリクルーターとして重要なスキルの1つであり、そのためにはいくつかのソリューションを使いこなすことも必要だろう。