各社ごとに存在、カオスだったデータ機能組織をいかに統合したのか
1960年に大学新聞広告社としてスタートしたリクルート。就職や住宅などの情報誌を主力に、SUUMOやリクナビなどのインターネットサービスによって事業を拡大。2012年にはHR事業テック企業のIndeedを買収するなど、テックカンパニーへの転身を図っている。2022年3月末時点におけるリクルートグループの従業員数は5万1757人。「Follow Your Heart」というビジョン、「まだ、ここにない、出会い。より速く、シンプルに、もっと近くに。」というミッションを掲げ、事業運営を行っている。
現在、リクルートグループの組織は、持ち株会社であるリクルートホールディングの下に、メディア＆ソリューション、HR事業テクノロジー、人材派遣と3つの戦略ビジネスユニット（Strategic Business Unit：SBU）という3つのSBUで構成されている。メディア＆ソリューションSBUの核となる組織が、阿部氏が所属するリクルートである。
リクルートは2021年4月、リクナビやSUUMO、ゼクシィ、タウンワーク、スタディサプリ、カーセンサー、ホットペッパーグルメ、じゃらんなどの異なるサービスを提供する7つの中核事業会社、機能会社を再統合した。各社ごとに存在していたデータ機能組織は、データ推進室に統合された。「現在は各事業領域のデータ戦略立案・推進を行う領域特化ユニットと、領域横断で支援を行う専門職種のユニットが交差するマトリクス型組織で構成。私は後者のデータ領域の専門機能向上を担う横断組織の責任者を担当しています」（阿部氏）
実はリクルートでは会社統合をする前から、データ組織を含む一部機能については、その1年前の4月から先行統合を進めていたという。
各社ごとに存在したデータ機能組織の統合は、順風満帆に進んだわけではない。「混乱とカオスがあった」と阿部氏は話す。
なぜなら、各社は異なるビジネスモデルに基づくサービスを運営しており、サービス文化や開発文化、技術的なチャレンジなど、個別に進化してきた。「個別進化した複数の組織を1つの箱にまとめたため、異なる技術スタック。技術戦略、技術思想が混在する組織になったからです」（阿部氏）
例えばインフラ環境にGCPを使っている領域組織もあれば、AWSを使っている領域組織、オンプレミスをメインに使っている領域組織もあったという。内製化率もバラバラで、内製化が進んでいる領域組織もあれば、進んでいない領域組織もある。データ施策率も多い領域組織もあれば、少ない領域組織があり、開発文化もデリバリー優先の領域組織もあれば、時間がかかってもクオリティ優先の組織もあった。「統合当初は、カオスな状況で、どう統合していくのか、非常に頭を悩ませました」と阿部氏は振り返る。
だがこのカオスの状況はポジティブに捉えると、多様性と言い換えることもできる。「多様性を活用して、組織を良い方向に進化させていこうと思いました」（阿部氏）
多様性のある環境のメリットは、例えばインフラであれば、GCPのマネージドサービスを使う、AWSのマネージドサービスを使う、またはスクラッチで組むなどさまざまな取り組みのパターンが発生すること。「案件バリエーションが多数存在することで、技術的なチャレンジの総量も最大化できる」と阿部氏は語る。
しかし成功確率が下がってしまっては問題だ。そこで各領域の個別最適を安易に抑制しないことで、成功確率の向上を図るというアプローチを採用した。
具体的には多様性を生かすため、トップアップとベースアップの取り組みが行われている。領域主導のトップアップにより、現場の合理性を基にした個別最適でチャレンジの成功確率を向上させるというアプローチを採用している。そしてそれらのトップアップのチャレンジをある領域だけで行うのではなく、横断的なチャレンジで進めていくよう、横断組織が支援する。「トップアップのチャレンジは成功だけではなく、失敗することもある。それらのノウハウをうまく抽出し、今後、同じような取り組みが考えられる別の領域に横展開していく。そうすることで、結果的に全体のレベルが上がる。そういう横断組織主導のベースアップ活動もしています」（阿部氏）
知見を横展開する仕組みとしては、「例えばLT会や領域横断のレビュー会などを頻繁に開くような活動をしています」と阿部氏。ベースアップ活動は情報共有だけではない。チャレンジ総量が増えたことで、メンバーの成長機会につながる案件も増やすことができたという。そこでこのメンバーには、立ち上げフェーズ、このメンバーには大きなサイズの案件というように、メンバーの成長を促すチャレンジ案件をマッチングさせることを実施している。もちろんマッチングさせる案件は「領域単体だと少なくなるので、領域横断で見ている」という。
さらにマッチングの効率をよくするため、データ専門人材の専門性定義も行った。「次はこういう専門性獲得のために、この案件をマッチングさせるための、共通言語づくりです」（阿部氏）
このような仕組みを作ることで、各領域のよい取り組みを情報流通させることで、成長機会を増やすための土壌を醸成しているという。
