AI の活用による拡張ワークフォースのエンパワーメント

このブログでは以下についてご紹介します。

• 拡張ワークフォースとは？
• AI がグローバルな職場に与える影響
• 拡張ワークフォースの 5 つのメリット
• Workday による未来の拡張ワークフォースの創造

人工知能 (AI) は、あらゆる業界で大々的なイノベーションを推進していますが、多くの社員にとっては悩みの種でもあります。最新の生成 AI ツールは、画像、テキスト、データセットをほぼ瞬時に作成できるため、長期的な雇用の安定性について疑問が投げかけられているのです。実際、経済協力開発機構 (OECD) の調査によると、世界全体で自動化されるリスクが高い職務は 27% にのぼります。幸いなことに、将来の成功への答えは、ワークフォースを置き換えるのではなく、拡張することにあります。

AI は大きな競争優位性をもたらす一方で、多くの企業がまだ潜在的なユース ケースを特定する段階にあります。将来の成功には、企業が人的要素を見失わず、人事部門が AI の重要な決定に関与できるようにすることが不可欠です。業務における新しい世界で成功したい企業は、「AI は各社員のワークフローをどのように変えるのか」、「AI 利用で考えられるメリットとは何か」、「AI は人間の生産性をどのようにサポートできるのか」という 3 つの質問に答えられる必要があります。 

拡張ワークフォースとは？

拡張ワークフォースとは、人間と機械がパートナーシップを組んで働くあらゆる組織を指します。このコラボレーションによって、AI システムと人間 (従業員) は、どちらか一方が単独で働くよりもはるかに大きな成果を生み出します。これは、労働力のみを前提とした労働モデルから、統合テクノロジーを前提とした労働モデルへの転換を意味します。

拡張ワークフォースの定義に加え、関連用語の定義もいくつか見てみましょう。社員に職場内における人工知能の役割を理解してもらうことは、拡張ワークフォースを生み出す上で非常に重要です。以下は、AI の機能を定義するのに役立つ重要な用語です。

• 人工知能 (AI) : 従来は人間の認知が必要とされてきたタスクを遂行するコンピュータや機械の能力のことです。元々、AI は問題解決を目的に利用されていましたが、現在ではデータ分析から画像生成まで、幅広い用途に利用されています。

• 機械学習 (ML) : AI の一分野であり、アルゴリズムを用いて機械をトレーニングし、繰り返し学習させることに特化しています。ML システムは明示的な指示に従うのではなく、データ内のパターンに基づいて適応する統計モデルを使用します。

• インテリジェント オートメーション： 社員のワークフローを効率化するために、繰り返しの手作業による処理を自動化することです。自動化ツールによって、正確さと効率性を上げるだけでなく、社員が優先順位のより高いビジネスに集中できます。

AI がグローバルな職場に与える影響

拡張ワークフォースが機能している企業は、すでにグローバル マーケットプレースに大きな変化をもたらしています。AlphaSense 社のデータによると、S&P 500 インデックスの優良企業のほぼ 40% が、2023 年の決算説明で AI や関連用語に言及しています。ビジネスリーダーは、大きなテクノロジー革命が目前に迫っているだけでなく、すでに起こっていることを認識しなければなりません。しかし、このような劇的な変化は職場にとって何を意味するのでしょうか？

McKinsey 社の調査によれば、完全に自動化される可能性のある業務は 5% 未満とされています。しかし、大多数の企業にとって、完全な自動化はゴールではありません。同調査によると、従業員の 60% 近くが、業務の 3 分の 1 以上を自動化できる役割に就いていることがわかりました。これは、役割や責任、仕事の未来全体が大きく変わることを示しています。

完全な自動化がゴールではないのであれば、AI が人間に取って代わるのではなく、どのように人間をサポートできるのかという疑問が残ります。2023年の Workday の調査によると、意思決定者の 45% は、AI や ML が新たなキャリアパスを創出することで、従業員にメリットをもたらすと述べています。これにもかかわらず、2024 年の Workday の調査では、AI を歓迎するリーダーは 62%、社員は 52% にとどまっています。だからこそ、企業は拡張型ワークプレイスがもたらす潜在的なメリットを時間をかけて理解することが重要なのです。

拡張ワークフォースの 5 つのメリット

AI をどのように活用するかについて議論する企業が増えており、私たちが大きな転換期を迎えていることは明らかです。しかし、AI が他に重要視され始めている技術革新と異なるのは、その潜在用途の幅広さにあります。つまり、AI のメリットは組織のあらゆる側面に影響を与える可能性があるということです。

以下の 5 つのカテゴリはそれぞれ、拡張ワークフォースが競合他社より優れている分野です。繰り返し作業の自動化、リクルーティングの効率化、スキル ギャップの特定などを通じて、AI は社員の潜在能力を引き出すのに役立ちます。

1.自動化による効率性の向上

社員満足度を低下させずに生産性を向上させることは、バランスを取るのが難しい課題です。インテリジェント オートメーションの特徴は、人間中心の視点で機能することです。AI が定型的な繰り返しプロセスを自動化することで、社員は人間の手が必要な業務に注力できます。また、AI が複雑なデータを整理して分析し、予測を立てることで、社員は物事を創造的に考え、全体像を把握できます。

重要なことは、この人間と機械の関係は共同作業であるということです。つまり、AI が収集したデータから社員が意思決定を行うのです。社員のスケジューリングからチームの再編成に至るまで、人に関わる意思決定では、重要な個人的要因がデータに含まれていない場合があります。結局のところ、マネージャが自分のオフィスや組立ラインのことを一番よく知っているため、AI は彼らがより迅速にアクションを実行できるよう支援するだけなのです。人間参加型にしておくことで、より生産性が高く、満足度の高い拡張ワークフォースを構築できます。

ここでは、AI がすでに組織の大幅な効率化を促進している 3 つの分野をご紹介します。

• 労働力需要と従業員のスキル、空き状況、希望を一致させることによるスケジュールの最適化
• 最も重要なタイミングで適切な社員フィードバックを提供
• 需要予測の精度向上、変化する市場への対応、在庫不足の回避

2.リクルーティングとオンボーディングの効率化

第一印象は重要です。特に、リクルーティングやオンボーディングでは、その重要性が顕著になります。複雑な採用ポータル サイト、分かりにくい面接の実施、不十分なスケジュール管理は、人財獲得を不可能にすることがあります。人事部門がリクルーティングとオンボーディングに膨大な時間とリソースを費やすのはそのためです。拡張ワークフォースは、そうした問題の多くを解決します。

リクルーティングの場合、AI は人間の採用担当者がスクリーニングできるよう関連スキルを持つ候補者を特定し、リクルーティング プロセスを迅速化します。そして、社員が採用されると、AI チャットボットは自然言語処理を使用して、オンボーディングの質問に迅速に回答することができます。どちらの場合も、AI によって人事担当者はより賢く、より効果的な意思決定を行えます。さらに、AI が単純なリクエストに取り組むことで、社員は新入社員が抱える可能性のある、より差し迫った問題の特定に注力できます。

AI がすでにリクルーティングとオンボーディングを効率化している 3 つの分野をご紹介します。

• 簡単なプロンプトに基づいた職務補充依頼や職務内容のコンテンツ作成
• 膨大な数の応募書類を精査し、役割に適したスキルを持つ候補者を特定
• 候補者の経験やスキルに応じたさらなる雇用機会の提案

3.エンプロイー エクスペリエンスの向上

エンプロイー エクスペリエンスをめぐる議論では、対面的な側面の改善によく焦点が当てられます。職場で交流できるスペースを増やす、デスク設備を充実させる、軽食を豊富な品ぞろえにするなどが挙げられます。しかし、エンプロイー エクスペリエンスに関する議論を物理的な業務環境に限定するのは間違いです。ワークフォース AI の主なメリットは、より利用しやすくインクルーシブな企業文化を創造することです。

ワークフローを効率化し、一般的な業務を自動化するだけでなく、ワークフォースを拡張することによって特定の職務への参入障壁を下げることができます。AI は社員のニーズに合わせてサポートや情報を提供し、世界中で社員のコラボレーションをサポートすることが可能です。そうすることで、障がいのある社員が働く場所や方法を選び、自分に合った働き方ができるようになります。最も重要なことは、企業が AI を活用することで、このような変化の結果として社員エンゲージメントを測定できるということです。

AI がすでにエンプロイー エクスペリエンスを向上させている 3 つの分野をご紹介します。

• ユーザーのニーズに合ったトレーニングやラーニングの提案
• 各社員に合わせたシフト パターンとワークフロー
• 膨大な量の社員フィードバック検索を介した質の高いインサイトの生成

4.パーソナライズされた社員向けラーニングの支援

フォーラムと PwC 社の調査によると、スキル トレーニングに投資することで、2030 年までに GDP を 6.5 兆ドル増加させることができるとしています。それにもかかわらず、世界 GDP の 0.5% しか成人の生涯学習に投資されていません。多くの場合、企業はどこにスキル ギャップが存在し、どのようなスキルが必要なのかを特定するのに苦労します。AI を使ってリアルタイムでデータを処理することで、ビジネスリーダーはスキル ポートフォリオの全体像を把握できます。

AI は人事部門のリーダーに包括的なデータセットを提供することで、さまざまなスキル間の関係やレベルアップの機会を明らかにすることが可能です。さらに AI は、スキル再習得のニーズに基づいてパーソナライズされたラーニング パスを生成できます。リーダーの 54% は、AI を使用して隠れたスキルを特定することが、ワークフォースのスキル再習得と人財の離職防止に役立つと述べています。インテリジェント オートメーションにより、社員向けラーニングと社内人財の流動性のサポートがこれまで以上に容易になります。

AI がすでに社員のキャリア開発をパーソナライズしている 3 つの分野をご紹介します。 

• 従業員のスキル向上と優秀な人財を維持するための成長機会を特定・促進
• 自然な業務の流れの中で、従業員に個別のラーニング パスを提供
• 社員の希望やキャリア目標に基づいたスキル開発の個別提案

5.社員のウェルビーイングの保護

社員のウェルビーイングが損なわれると、その影響は重大かつ広範囲に及ぶ可能性があります。拡張ワークフォースでは、ウェルビーイングの低下を示す早期警告サインに気づくことがはるかに容易になります。人事部門は AI アナリティクスを活用することで、休暇・休職パターンから社員エンゲージメントのスコア低下まで、さまざまな問題にフラグを立てることが可能です。これにより、リーダーは必要に応じて慎重な対応を取ることができます。

社員のウェルビーイングは心理的安全性にも左右されます。つまり、社員が内密にフィードバックを提供できる方法があれば、社員は成長するということです。AI を使えば、リーダーはセキュリティを犠牲にすることなく、チームの調査回答から傾向やインサイトを明らかにすることができます。社員が自分の考えをシェアできる安全な場を作り、AI が提供するインサイトに基づいて行動することで、インクルーシブな文化が生まれます。

AI がすでに社員のウェルビーイングを守っている 3 つの分野をご紹介します。

• ウェルビーイングに関するリスクと離職リスクを算出し、推奨されるアクションを提示
• 大量の社員コメントを要約し、傾向と懸念を特定
• 偏りのないデータを提供することで、個人評価を向上

Workday による未来の拡張ワークフォースの創造

AI はすでに何百万もの職務に影響を及ぼしており、その変化のスピードは加速する一方です。『仕事の未来レポート 2023』では、AI が 2027 年までに業務の 43% を自動化すると予測しています。企業は今すぐ行動を起こし、既存の人財の不安を取り除き、AI の適切なシステム インテグレーションによって人財をさらにサポートする必要があります。導入が早い企業はすぐに優位に立てるだけでなく、AI が適応し発展し続けるにつれて、さらなる利益を得られるでしょう。

このように大規模なチェンジ マネジメントへの取り組みは手強いことかもしれませんが、ワークフォースの拡張は難しいことではありません。Workday では、AI を後付けで作るのではなく、ソリューションのコアに AI を組み込んでいます。当社のプラットフォームに AI を組み込むことで、ユーザーは AI テクノロジーを自然なワークフローの一部として迅速に活用でき、複雑なインテグレーションにかかる時間を節約できます。例えば、Workday People Analytics は、パーソナライズされたインサイトを自動的に表示し、優先順位の高いワークフォースの傾向、促進要因、リスク、機会を浮き彫りにするため、リーダーは最も重要なことに取り組むことができます。

当社の総合的なアプローチにより、Workday は AI 開発の急速なペースに対してさらに容易に対応できるようになります。当社は継続的に新機能を実装し、ユーザーが Workday 環境全体で一貫したエクスペリエンスを得られるようにしています。Workday が顧客の現在・将来の職場創造をどのように支援しているのかについて、詳しくは『将来を見据えた人財戦略』をご覧ください。