スキルイットのフレイザー・パターソン氏、CEO兼創設者 – インタビュー・シリーズ

フレイザー・パターソン氏は、スキルイットの創設者兼CEOであり、30年以上にわたる建設とテクノロジー業界での経験を持つシリアル・エントレプレナーです。スコットランドでの見習い大工から始まり、職人大工、鉄工、総合請負業者となり、最終的に建設に特化した複数の企業を創設しました。パターソン氏は、熟練した職人の抱える労働上の課題について、第一線で経験を積みました。Onis VidaやBolsterなどのベンチャーを率いた後、2021年にスキルイットを創設し、建設業界の労働者不足に対処するためにテクノロジーを活用しました。職人としての実践的な経験とスタートアップのリーダーシップを組み合わせた彼のユニークな背景は、建設業界における労働者の採用と育成をデータとAIを駆使して革新するための重要な提唱者としての地位を固めました。

スキルイットは、建設業界が直面している最大の課題の1つである、雇用主と熟練した職人を結び付けることを目的としたAIを活用した採用プラットフォームです。同社は、アメリカで最も大きなネットワークの1つである、数多くの職種や百以上の都市圏にわたる就業可能な工事作業員のネットワークを構築しました。従来の求人ボードに頼るのではなく、スキルイットは、作業員のプロフィール、デジタルスキル評価、AIを活用したマッチング技術を用いて、請負業者が労働者をより効率的に探し出し、評価し、雇用することを支援しています。同社の長期的なビジョンは、採用を超えて、建設業界および将来的には他の物理的な業界に対するAI駆動の労働基盤となることを目指しています。労働者を発見し、訓練し、インフラ、エネルギー、製造、AI駆動の経済成長を支えるために必要な熟練した労働力を拡大することを支援することを目的としています。

あなたはスコットランドで見習い大工としてキャリアをスタートさせ、職人大工、高層建築の鉄工、請負業者として働いたのち、複数の企業を創設しました。スキルイットを立ち上げるきっかけとなったのは、どのような経験でしたか。また、建設業界が新しいアプローチで労働者を採用する必要性を感じたのは、どのような問題に直面したからでしたか。

私は問題を両側から経験しました。見習い大工として、そして後に職人大工として、多くの時間を仕事探しに費やし、長距離を移動し、口コミに頼って仕事を探すことが多かったです。請負業者としては、逆の問題に直面しました。熟練した労働者が存在することは知っていたのですが、適切な人を適切な時に見つけることは非常に難しかったです。私は、労働力についてのデータがほとんど存在しないことに驚かされました。材料、設備、スケジュール、予算について詳細な情報を持っていましたが、プロジェクトを実際に建設する人々についてはほとんど何も知りませんでした。私の考えは、労働者のスキル、経験、資格、希望をデジタルで表現できないのであれば、絶対に彼らを発見可能にすることはできない、というものでした。これがスキルイットにつながる考え方でした。

そして私たちは、労働者がプロフィールを作成してスキル、経験、仕事の希望を表現できるようにすることで、より良い方法を構築することから始めました。時間の経過とともに、それは、データ、自動化、AIが請負業者に労働者を探し出し、評価し、接触するのを支援するプラットフォームへと進化しました。

今日、米国の最大の検証済み工事作業員ネットワークを基盤に、スキルイットのAIは、モーティンソン、DPR、キーウィットのような主要な建設会社が、以前には考えられなかったレベルの速度、精度、規模で熟練した職人を採用するのを支援しています。

私たちの使命は、世界の熟練した職人を拡大することです。AIを使用して、熟練した労働者をより見えやすく、生産的で、価値のある存在にすることで、家、病院、AIインフラ、エネルギーシステム、そして将来の産業を建設するために必要な才能を世界に提供することを目指しています。

私たちは、使命を3つの幕に分けて考えています。

第一幕は、すでに存在する数百万の熟練した労働者へのアクセスを解決することです。第二幕は、労働者不足そのものを解決することです。実時間の労働力需要と供給を理解することで、仕事に就くだけでなく、AIを使用してさらに多くの人を職種にルーティングし、開発を加速し、完全に生産的な熟練した労働者になることを支援できます。

第三幕は、拡大です。建設業界は世界で最も難しい労働調整問題を解決することであり、それを解決することで、世界中の100万人の雇用主にサービスを提供するための基礎的な超能力を得ることができると考えています。第三幕では、私たちのシステムをすべての物理的な業界、製造業、公益事業、さらには宇宙まで拡大する予定です。

最終的に、私たちは市場や採用プラットフォームを構築するのではなく、建設業界が持っていない労働力インフラストラクチャーを構築しているのです。労働者の記録システム、採用のための行動システム、労働力計画のための知能システムを構築しています。

多くの人々は建設業界の労働者不足を才能不足と表現していますが、あなたはそれをアクセスと調整の問題と主張しています。どのような区別があり、それが業界の解決策を設計する上で重要なのでしょうか。

ほとんどの人は、建設業界の問題は労働者不足であると想定していますが、それは単純化しすぎています。

建設業界は実際には、主要な業界の中で最も小さな労働力ギャップを持っています。約830万人が建設業界で雇用されており、そのうち約80%が熟練した労働者です。ほとんどのデータソースは、約40万人の労働者が不足していることを報告しています。つまり、建設業界の労働力ギャップは需要の約5%です。これを、宿泊業の25%、製造業の17%、物流の15%、看護の10%、ソフトウェアの7%、小売の6%と比較してください。

興味深いのは、業界はまた、主要な業界の中で最も高い採用の痛みを報告していることです。建設業界の94%の雇用主は、採用が彼らの最大の問題であると述べています。これは、看護の81%、物流の76%、小売の74%、製造の60%、ソフトウェアの50%、宿泊の48%よりも高い割合です。

したがって、建設業界は最も小さな労働力ギャップと最高レベルの痛みを持ちます。労働者不足だけが原因ではありません。業界として、スケジュール、予算、設備、材料、プロジェクトスケジュールについて高度なシステムを構築してきましたが、雇用主と熟練した労働者を効率的に接続するために必要なデータレイヤーや採用インフラストラクチャーを構築してきませんでした。

その違いは、解決策を変えることです。問題が純粋に不足である場合、解決策は業界に新しい労働者を待つことです。伝統的な努力は、職種に対する認識を高めたり、訓練を改善したりすることに焦点を当てています。これらは、穴の開いたバケツに水を入れるようなものです。影響は小さく、結果を得るのに時間がかかります。

しかし、問題がアクセスである場合、より良いデータ、より良いマッチング、より良い調整、そして最終的により良いインフラストラクチャーが巨大な価値を解放できます。新しい労働者が業界に入るのを待つのではなく、労働者をより見えやすく、生産的で、価値のある存在にするためにAIを使用できます。

AIは白衣の採用を変革していますが、建設業界には資格、職種スキル、工事現場での経験、労働者の可用性に関するユニークな要件があります。熟練した職種におけるAI駆動の採用とは何ですか。また、どこで最も大きな価値を提供していますか。

スキルイットにつながる洞察は、AIが熟練した労働者を支援する前に、まず彼らを理解する方法が必要であるというものでした。そこで、私たちはプラットフォームを層状に構築しました。まず、労働力データの取得に焦点を当てました。工事作業員はデスクで仕事をしている時間が少ないため（私は手が大きく、携帯電話の小さな画面で入力をするのは非常に悪いユーザーエクスペリエンスです）、ボイス入力と自動化に重点を置きました。今日、労働者は話すだけで豊富なプロフィールを作成でき、AIは新しい情報が利用可能になるとそれらのプロフィールを継続的に更新します。たとえば、プラットフォーム上で雇用主と面接を行うと、AIは通話を記録し、新しいデータが利用可能になるとプロフィールを更新します。

第二に、雇用主が正確に求める労働者を特定、関与、接触するのを支援するエージェントシステムを構築しました。

第三に、すべての労働力とトランザクションデータから、企業が建設労働市場をリアルタイムで理解できるインテリジェンスレイヤーが作成されます。

私は、今日の最大の価値は、可視性、速度、精度から来ていると考えています。私たちのAIは、建設業界の雇用主と採用担当者が必要な労働力をピンポイントで見つけて、検索に費やす時間を減らし、正しい人との関係を構築して、最終的にビジネス成果を出すのを支援しています。

スキルイットは単なる採用プラットフォームではなく、労働力インフラストラクチャーを構築しています。労働力インフラストラクチャーとは何ですか。また、プロジェクト管理やスケジューリングソフトウェアと同等の重要性を持つようになる理由は何ですか。

ほとんどの労働会社は、マーケットプレイスに留まります。買い手と売り手が見つけるのを支援するだけです。私たちの次のステップは、プラットフォームになることです。そこで、私たちのAIがさまざまな採用ワークフローを管理し、単純なプロセスを自動化し、採用をより効率的にし、拡大可能にすることです。

インフラストラクチャーとは、業界が依存するシステムのことです。労働力データが存在する場所、採用が行われる場所、労働市場インテリジェンスが生成される場所です。私たちは同時に3つのシステムを構築しています。労働力データの記録システム、AIエージェントによって動かされる行動システム、企業が労働市場をリアルタイムで理解し、計画するのを支援する知能システムです。これらのシステムが統合されると、労働力管理はより戦略的、予測的、拡大可能になります。

私は、労働力インフラストラクチャーが建設業界においてプロジェクト管理ソフトウェアと同等の重要性を持つようになることを信じています。なぜなら、すべてのプロジェクトは人々から始まるからです。スケジュール、予算、材料が重要になる前に、仕事を実行するために熟練した労働力が必要です。実際に、収益を生み出すためには、熟練した労働者が必要です。

DPR ConstructionとSuffolk Technologiesは、単に顧客となるのではなく、スキルイットに直接投資しています。これは、主要な建設会社が労働者、労働力計画、競争上の優位性についてどう考えているかについて何を示していますか。

私は、これが建設会社が労働者について考えるやり方の変化を示唆していると考えています。ほとんどの建設会社にとって、労働者は現在、ビジネスの最も重要な戦略的変数の1つです。建設会社がより大規模で複雑なプロジェクトに取り組み、より多くの作業を社内で行うにつれて、熟練した労働者を探し出し、配置し、維持する能力がプロジェクトの成果を決定するようになります。

建設収入のすべてのドルは、現場で作業を行う熟練した労働者から始まります。労働力計画は、才能が存在する場所、不足が生じている場所、労働者を最も効果的に配置する方法を理解することによって成り立っています。

これを行うことができる建設会社は、次の10年間で明らかな競争上の優位性を持つことになります。

建設業界は世界で最もデジタル化が遅れている業界の1つです。建設業界における労働力管理におけるAIのより広範な採用を妨げている障壁はまだ何がありますか。また、それらがどのくらいの期間で消滅すると思いますか。

最大の障壁はテクノロジーではなく、データです。ほとんどのAIシステムは、利用できる情報の質によってのみ判断されます。建設業界は歴史的に労働力データを信頼性の高い方法や構造化された方法で捕捉してきませんでした。プロジェクト、材料、設備については多くのことを知っていますが、作業を行う人のスキル、経験、可用性については驚くほど少ないことを知っています。

良いニュースは、これが急速に変化していることです。AIは、ボイス入力、自動化、日常のワークフローを通じて、労働力データを捕捉し、維持することを劇的に容易にしました。私は、労働力AIの採用が、基礎となるデータレイヤーが改善され、労働市場が圧力のままであることを考えると、次の3〜5年間で大幅に加速することを予想しています。

あなたのプラットフォームは、検証済みの労働者データとスキル評価に依存しています。職人技、経験、工事現場でのパフォーマンスを完全に履歴書に捉えることができない現実と、自動化をどのようにバランスさせていますか。

建設業界は最終的に職人技です。私は、職人技を完全に履歴書やアルゴリズムに還元することはできないと考えています。したがって、私たちは常に、AIプラス人間の判断、AIではなく人間の判断が必要であると信じてきました。スキルイット上のすべての労働者は、構造化されたスクリーニングプロセスを通じて評価され、評価、雇用歴、顧客のフィードバック、およびネットワークからの信号と組み合わせています。

時間の経過とともに、私たちのプラットフォームは、労働者、監督者、プロジェクトマネージャー、雇用主がすべて、パフォーマンスのより豊かな絵を描くために貢献する評判システムに向かっていくと考えています。AIは当然、その情報を組織化し、分析するのに役立ちますが、信頼はまだ現場での質の高い仕事によって得られます。

データセンター、半導体施設、エネルギー関連プロジェクト、そして大規模なインフラ開発は、熟練した職人に対する需要を前例のないレベルに押し上げています。次の5年間で、労働市場に最も大きな圧力を加える業界はどれですか。

最大の圧力は、AIインフラストラクチャー、エネルギー、先端製造業から来るでしょう。これらのプロジェクトは、スケールと集中度がユニークであり、データセンター、半導体施設、発電、送電インフラストラクチャー、先端製造業は、同じ熟練した職種を競合しています。

私たちは、人類史上で最も大規模な物理的な建設ブームの1つに突入しようとしています。AIインフラストラクチャーとエネルギーへの投資（4社だけで次の10年間に6000億ドル）だけが、歴史的なインフラ投資（高速道路、道路、電化）を上回る可能性があります。この需要は、電気工事士、配管工、溶接工、暖房・冷房技術者、運転手、そしてその他の重要な職種に、異常な圧力を加えるでしょう。

先を見て、建設業界の採用は次の10年でどのように進化すると思いますか。よりダイナミックな労働市場に向かいますか。労働者は継続的にプロジェクトにマッチングされますか。従来の採用モデルはまだ優勢でしょうか。

私は、採用が劇的にダイナミックで、予測可能で、自動化されるようになることを考えています。今日、ほとんどの建設採用は反応的です。プロジェクトが労働者を必要とするので、誰かが電話を取り、検索を開始します。時間の経過とともに、AIは、企業が労働者需要を予測し、不足が発生する前にそれを特定し、自動的に正しい労働者を提示できるようにします。

これは、採用担当者を排除するのではなく、彼らをより戦略的にすることを意味します。最も優れた採用担当者は、背後にあるAIエージェントのチームと協力して働くことになります。結果として、労働市場はより迅速に動き、労働者にとってより良い結果をもたらし、請負業者はより大規模で、より野心的なプロジェクトに取り組むことができます。彼らは、労働者についての理解に基づいて、プロジェクトをどのように進めるかを決めるのではなく、労働者が存在する場所に基づいてプロジェクトを進めることになります。

スキルイットが長期的なビジョンを達成した場合、2035年の建設労働者エコシステムはどうなりますか。AIは、数百万の熟練した労働者が機会を発見し、キャリアを築き、プロジェクト間を移動するのをどのように支援するでしょうか。

私たちのビジョンは3つの幕に分かれています。第一幕は、アクセスを解決することです。すべての熟練した労働者が見えやすく、すべての雇用主が必要な才能を見つけることができるようにします。第二幕は、不足そのものを解決することです。労働者需要を大規模に理解し、AIを使用して労働者を高機会のキャリアに導き、さらに多くの熟練した労働者を創出することで、労働者の発見を支援できます。

第三幕は、拡大です。建設業界から製造業、エネルギー、公益事業、そして最終的にすべての物理的な業界へと、私たちのシステムを拡大します。

より広い意味では、私は、AIは人間をより不可欠にするべきであり、より置き換えやすくするべきではないと考えています。元の大工、鉄工として、私は人々のスキルと判断力が物理的な世界を創造することに生涯を費やしてきました。橋、病院、工場、発電所、データセンターはすべて、人間の職人技によって存在します。テクノロジーは、人間の能力を増幅するときに最も優れています。人間の能力を置き換えるのではなく、増幅することです。

私たちが成功すれば、AIは熟練した労働者を置き換えるのではなく、世界中の14億人の労働者がより良い機会を発見し、より成功したキャリアを築き、不可能だったプロジェクトに貢献できるようになるでしょう。

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