プレスリリース
世界に認められ受賞歴をもつSkyHiveが日本の企業や政府のリスキリングを推進
2022年10月11日 東京 - 世界中の労働者とコミュニティの迅速なリスキリングを実現するQuantum Labor Analysis(R)(量子労働分析)のパイオニアであるSkyHive(R)は、本日、創業者兼CEOのSean Hinton(以下、ショーン・ヒントン)と「リスキリング」の著者でSkyHive日本代表の後藤宗明が、日経リスキリングサミットの基調演説とパネルに参加することを発表します。10月12日に東京で開催されるこのイベントでは、産業界と政府機関のリーダーが集まり、1日中セッションを行う予定です。
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少子化、中間層の減少、高齢化、デジタル技術の需要、環境規制など、社会的・経済的な要因によって労働市場の需給バランスが変化する中、世界中でリスキリングに対する需要が高まっています。経済的活力、持続的成長、生涯現役のためには、企業、コミュニティ、政府は、労働者が衰退産業から成長産業に移行することを支援することの重要性を認識しており、再教育やスキルアップが必要となっています。
「私たちは、世界の大企業や政府機関と協力し、彼らが現在持っているスキル、外部の労働市場に出現し、現在および将来のビジネスに影響を与えうえる仕事とスキルを理解し、そのギャップを迅速かつ大規模で埋める方法を紹介します。日経の重要なイベントに招待され、私たちの知識を共有できることを光栄に思います。」と、ショーン・ヒントンは述べています。
リスキリングに対する長年の情熱から、ショーン・ヒントンは、量子労働分析プラットフォームを構築し、世界で利用可能なスキル、仕事、トレーニング、労働市場情報の最大のデータベースを維持するグローバル人材情報ソフトウェア企業であるSkyHiveを設立しました。また、ショーン・ヒントンは、2030年までに10億人により良い教育、スキル、経済機会を提供することを目的とした世界経済フォーラムの「Reskilling Revolution Consortium」の中心的人物です。日経リスキリングサミットでは、リスキリングのトレンドと経験および倫理的な人工知能を組み合わせたビッグデータが、未来のスキル優先の労働力を強化する「人的資本オペレーティングシステム」として機能するのかについてご説明します。
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この分野の著名な専門家であり、『リスキリング』の著者である後藤宗明は、岸田首相や複数の業界リーダーを含むクロージング座談会で、その深い知識を共有します。後藤は、2021年に日本初のリスキリングに特化した法人「一般社団法人ジャパン・リスキリング・イニシアチブ」を設立。現在、SkyHiveのパーパスを牽引する事業を日本で展開しています。また、広島県「リスキリング推進検討協議会/分科会」委員、経済産業省「スキル標準化調査委員会」委員も務めています。
ショーン・ヒントンは講演にあたって、次のように述べています。
「SkyHiveは、日経リスキリングサミットにおいて、日本市場向けた技術を正式に発表します。SkyHiveの技術は、世界の働き方、学び方に革命を起こし、企業やコミュニティが人材育成をスキルベースで進めるための最新の『オペレーティング・システム』として登場しました。私たちは、この技術を日本で発売し、日本企業や地域社会の雇用の迅速化、競争力強化、内部流動性の向上に貢献できることを大変嬉しく思っています。
世界中の企業が
SkyHiveを利用して従業員の近代化を図ることで、何千万ドルものコスト削減を実現しており、この技術ソリューションを日本に導入できることに興奮しています。」
日経リスキリングサミットの詳細、プログラム、登録方法については、https://events.nikkei.co.jp/51190/ をご覧ください。SkyHiveの技術がどのように企業やコミュニティに役立つかについて詳しく知りたい方は、
https://ja.skyhive.ai/demoにアクセスして、SkyHiveの日本チームによるデモや概要の説明をリクエストしてください。
SkyHiveについて
SkyHiveはBコーポレーションとして認定されており、グローバルな労働力情報技術を提供するソフトウェアプロバイダーです。大手企業はSkyHiveのクラウドベースのアプリケーションとプラットフォームを利用し、最も細かいレベルでのスキル分析において仕事の未来を後押ししています。SkyHiveのQuantum Labor Analysis(R)は、倫理的なAIにおける先進的な取り組みと、世界の労働経済へのプラスの影響により、世界経済フォーラムやフォーブスからも評価されています。詳細については、ja.skyhive.aiをご覧ください。
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メディアお問い合わせ先
japan@skyhive.io
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<参考資料> https://www.youtube.com/watch?v=41sNVQoUmBE
[動画: https://www.youtube.com/watch?v=41sNVQoUmBE&t=37s ]
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