AI 革命: 成功に向けた人事部門の再構築

人工知能 (AI) は人事部門の状況を再構築するうえで、不自然なものではありません。ロボットに乗っ取られる未来もありません。人間が主導権を握って AI を働かせるのです。農業における作物生産の向上から、ヘルスケアにおける患者のエンゲージメント強化まで、各業界で AI の活用は人類に利益をもたらしています。

人事 (HR) 管理でも同じことが起こっています。人事担当者は、職場でのエンプロイー エクスペリエンスを向上させ、人事プロセスを効率化するために AI を活用しています。さらに、AI は HR リーダーの次なる進化を後押しする可能性を示しています。それは、より包括的で全体的なビジネス戦略の策定に向けて、経営幹部と協力しながら舵を切ることです。

仕事の未来に向けた人事部門の変革

世界中のビジネス意思決定者 1,000 名を対象とした Workday の新しい調査「AI IQ: 企業における人工知能に関するインサイト」によると、AI を活用して強化される主な人事関連業務として、採用や応募者の追跡、ビジネス分析、スキル評価ツールが挙げられています。さらに、回答者の 65% が、既存の AI と機械学習 (ML) の導入により、主要なビジネス指標であり人事部門の管轄領域でもあるエンプロイー エクスペリエンスが改善されたと回答しています。

AI を人事業務に役立てることで、人事部門のリーダーが得られるものについて、さらに詳しく見ていきましょう。  

ワークフォース キャパシティとタレント マネジメントの全体像を把握する

人事部門のリーダーは、すでに到来しつつある仕事の未来に向けて、スキルの活用をサポートするテクノロジーを必要としています。役割と責任による型にはまった仕事観から脱却し、仕事をより流動的なスキルの集合体として捉えれば、変化するビジネス要件に適応することができます。  

「企業がスキルベースの人財戦略を加速し、規模を拡大していく中で、現在および未来のワークフォースが持つスキルを手作業で把握し、管理するのは無理があります」と Workday の HR リーダー向け製品グループ ゼネラル マネージャである David Somers は述べています。「すべてのデータを理解するのに役立つ AI および ML ツールがなければ、従業員のスキルをビジネスニーズに適合させることはおろか、理解することもできません」

AI と ML の活用法は、一般的なスキル管理のアプローチのように、社員のスキルを特定し、プロジェクトや役割ごとにマッピングすることだけではありません。AI や ML で拡張されたテクノロジーは、スキルが互いにどのように関連し、どのように他の付随スキルへと発展させることができるかを組織が理解するのに役立ちます。スキルは常に変化しているため、これは極めて重要なインサイトです。たとえば、Microsoft Excel のスキルを持つ従業員は、データ分析、レポート作成、その他 Excel を使う仕事のスキルも持っているでしょう。AI や ML は組織内のスキルを詳細に把握し、スキルベースのイニシアチブに必要なインサイトが得られます。

職場文化と社員エンゲージメントへの理解と改善

かつては人事部門のみの関心事であった社員エンゲージメントが今や、経営幹部の関心事となり、生産性からイノベーションまで、多くのビジネス推進要因を後押ししています。企業のリーダーは、社員の雇用主に対する認識と、そこから得られるインサイトを活かす方法を知りたいと考えています。人事部門のリーダーは、こうしたインサイトを経営幹部に伝え、より魅力的な職場づくりにつなげています。 

AI の予測能力は、社員エンゲージメントの難しい側面の一つである、離職する可能性が高い社員の把握において、企業にさらなるインサイトをもたらします。人事部門のリーダーはこうしたインサイトに基づいて、社員の燃え尽き症候群や離職のリスクを軽減するために具体的な行動を取ることができます。

Somers は、ML テクノロジーの一つである自然言語処理によって、リーダーが社員センチメントを理解するのに役立つ例を紹介しています。また、インテリジェントな聞き取りプラットフォームである Workday Peakon Employee Voice を活用することで、離職リスクの把握と判断に役立てていると説明しています。AI と ML を活用した離職予測機能が搭載されており、データベースに含まれる数百万件の調査データ ポイントから離職行動を学習した統計モデルを使用します。

Somers は次のように述べています。「このモデルは一定期間の社員の回答やスコアに基づいて、社員ごとの離職リスクを計算します。次に、社員レベルの離職リスクを用いて、各部門の平均離職リスクと会社全体の平均離職リスクを算出します。また、各部門の平均リスクと会社の平均リスクを比較し、離職リスク レベルを割り出します。たとえば、マーケティング部門の離職リスクは組織の上位 10% という具合にです」

こうしたインサイトは、福利厚生の充実や業務量の評価など、社員エンゲージメントを向上させるための指針になります。

反復的かつ動的な人事部門の自動化

人事部門における自動化革命 (手作業による介入を排除した業務遂行を推進すること) は、パンデミックのはるか以前から起こっていました。しかし、パンデミックにより前例のない混乱への対応を迫られたことで、デジタル イノベーションの必要性が急速に高まりました。その結果、AI 導入の波が押し寄せ、人事部門におけるアジリティと効率性の新たな進化が始まりました。データを読み取り、そのデータから予測を行うインテリジェント オートメーションです。言い換えると、インテリジェント オートメーションとは、自動化と機械学習を組み合わせたものです。

これは、スケジュール管理や労働力需要への対応など、日常的かつ動的な人事業務に特に役立ちます。たとえば、企業は AI を利用して労働力需要と従業員の資格、スキル、稼働状況、希望などをマッチングさせ、従業員と企業の双方にとって最適なスケジュールを立てています。これは、現場の社員を雇用する状況下でシフトが頻繁に変更され、マネージャが急な人員補充や調整を迫られるような企業に、特に多く見られます。 

「AI が欠員のあるシフトに従業員の稼働状況とスキルを自動的にマッピングすることでワークフォースのスケジューリングの提案を行い、企業が人件費を管理し従業員の燃え尽き症候群を防ぎながら、スケジューリングに過不足がないかを確認することができます」と Somers は述べています。 

責任ある AI のクリーンなデータを確保する人事部門の役割

AI が人事部門の役割を確実に再構築していく中、人事部門のリーダーは、他のビジネスリーダーとともに AI 導入の推進役となる必要があります。 

AI について重要なのは、予測分析や新しいコンテンツの生成 (生成 AI) などのタスク実行能力は、AI 基盤モデルの品質に依存するということです。そしてそれは、供給されるデータの質にかかっています。データ ガバナンスへの積極的な取り組みは、人事部門のデータがビジネス全体に関係するという信念とその実践から始まります。これは、Workday ヒューマン キャピタル マネジメント (HCM) の基盤とも共通しています。統合データ モデルと単一のセキュリティ モデルに基づいて構築された Workday ヒューマン キャピタル マネジメントは、多様なデータ セットを読み込んで、ビジネス全体でさまざまな分析やレポートのユース ケースを実行することができます。

「したがって、AI を導入する際の大きな注意点の一つは、正確性と品質管理を確保するために、クリーンで一貫性のあるデータを維持することです」と Somers は述べています。「データ セットがクリーンでなければ、人事部門や人事部門のリーダーは不正確な結果を導き出し、大きな損失につながるミスをもたらす可能性があります」

人事部門のリーダーは、未来の職場を形作る原動力

全世界と英国や米国などの国レベルで実施された AI に対する国民感情に関する調査では、AI の力がポジティブな影響をもたらす未来を思い描く人がますます増えていることが明らかになりました。同時に、これらの調査では、AI に対する懸念についても明らかになっています。具体的には、適切な規制があるかどうかです。  

AI を活用して人事部門の影響力を高めるすべてのユース ケースにおいて、こうした取り組みを成功に導く要因を忘れてはなりません。それは、さらなるインサイトと効率性の向上により、意思決定を強化することです。人事担当者の存在意義は人を入れ替えることではありません。ビジネスの実践を会社の目的と価値観に結びつけることで、企業文化の責任者となることです。

Somers は次のように述べています。「最終的には、人間を中心に据えて、人間が最終的な意思決定を行うことが重要です。人間を中心に据えるアプローチでは、人財が AI や ML を活用して生産性を高め、より多くの情報を取得し、これまでにない方法で問題を解決できます」