人工知能
人事における生成 AI: 主なユース ケースと実例
生成 AI を使用すると、人事部門は人とのつながりを損なうことなく、リクルーティングから社員エンゲージメント、長期的なワークフォース プランニングに至るまで、さまざまなイニシアチブを大規模に展開できます。
Sydney Scott
AI 担当編集ストラテジスト
Workday
AI はここ数年で人事に欠かせない存在となり、経営レベルの戦略立案から日常業務の効率化に至るまで、幅広く活用されるようになりました。人事における生成 AI の価値は特に高く、最近の Hackett Group 社のレポートによると、現在は 66% の人事部門が生成 AI を活用しています。同レポートでは、業務を再構築して飛躍的なビジネス成果を達成したいと考える人事部門リーダーにとって生成 AI は「戦略的必須要件」であると評価しています。
人財の獲得から社員エンゲージメント、長期的なワークフォース プランニングに至るまで、生成 AI は人事の最新化を推進し、経営レベルのビジネス目標と人事の日常業務の双方に戦略的に貢献する極めて重要なツールとなっています。
しかしそのような効果を実現するには、適切なユース ケースを見極め、企業規模で AI を拡張するアプローチについて理解する必要があります。
人事部門の 66% が飛躍的なビジネス成果を達成するために生成 AI を活用しています。
レポート
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人事における生成 AI の役割とは？
生成 AI とは、既存のデータからパターンを学習し、テキスト、コード、画像、構造化されたインサイトなど、新なたコンテンツを生成する AI システムを意味します。たとえば人事に導入すると、職務内容、候補者へのメール、パフォーマンス フィードバック、主要なワークフォース トレンド レポート向けのドラフトを瞬時に作成することができます。
人事における生成 AI の主なメリットはスピードと拡張性にあります。候補者プロファイル、ポリシー ドキュメント、学習コンテンツ、リアルタイム フィードバック、ワークフォース データなど、膨大な情報を統合・分析し、レビュー可能な出力をわずか数秒で生成します。
Workday の調査によると、4 分の 3 以上 (85%) の社員は AI によって生産性が向上し、週あたりの作業時間が最大 7 時間短縮されたと回答しています。人事部門も例外ではありません。しかしパラドックスが生じることが少なくありません。短縮された時間の多くが汎用的なコンテンツの修正、目的と異なる出力の調整、分断されたツール間の操作といった手戻りに費やされることが多いのです。
人事部門ではこのようなパラドックスが以下のような形で表れる可能性があります。
- 実際の職務要件と一致しない職務内容
- 企業ブランドやトーンが反映されていない候補者向けメッセージ
- ニュアンスや文脈が抜け落ちているパフォーマンス評価の要約
- 内容は正確でも社員にわかりにくいポリシーの説明
- 不正確なデータに基づいて策定されたワークフォース戦略
人事における生成 AI の効果を最大限に引き出すには、基幹業務システムやワークフローに完全に組み込み、人事部門がすでに使用しているデータ、ポリシー、コンプライアンス管理機能を活用できるようにする必要があります。インテグレーションが成否を決めるため、高い効果が期待できるユース ケースを見極め、目的を持って導入する必要があります。これは生成 AI の導入自体と同様に重要です。
人事における生成 AI の主なユース ケース
すべての生成 AI のユースケースがあらゆる人事組織に同じ価値をもたらすわけではありません。AI をプロセスに導入する前に、リーダーはそのユース ケースがより広範な事業/人事上の優先事項にどの程度適合するか評価する必要があります。AI を継続的に運用するために必要なデータ インフラ、ガバナンス ポリシー、チェンジ マネジメント戦略が整備されているかどうかを確認する必要があります。
つまり長期的な成功を実現するには、人事組織の既存業務や今後のプランに生成 AI を適合させる必要があります。生成 AI に業務やプランを適合させるのではありません。人事における生成 AI の主なユースケースには以下が含まれます。
1.リクルーティング ワークフロー
コンテンツ生成の導入は、生成 AI のユース ケースとして早い段階から拡大しました。人財の獲得においてはその効果が顕著に表れています。求人情報、アウトリーチ メッセージ、面接案内、候補者への進捗連絡を含め、リクルーティング チームは大量のコンテンツを作成します。このようなコンテンツは正確であるだけでなく、企業ブランドやスキル戦略と整合していなければなりません。
生成 AI ツールは、複数の職務、勤務地、ビジネス ユニットにまたがって大規模な採用を行う組織や、品質と公平性を維持しながら迅速に行動する必要がある採用チームで特に効果的です。
生成 AI は以下のような方法で人財の獲得を支援します。
スキル、責務、等級基準に基づいて職務内容のドラフトを作成します。これにより、リクルーターや採用マネージャはドラフトを使って編集を行い、公開できます。
企業ブランドや特定のプロファイル/タレント プールに照準を合わせたパーソナライズされた候補者向けアウトリーチ メールを生成します。
各職種に求められるスキルやコンピテンシーに基づいて構造化された面接質問やスコアカードを作成します。
候補者の履歴書を要約するほか、適性評価や面接メモを簡潔にまとめることで、採用マネージャの面接準備を支援します。
企業ブランド コンテンツを再利用して複数のチャネル向けに編集します。たとえば、企業文化を紹介する記事をキャリア サイト、求人情報、フォローアップ メッセージ向けに編集します。
生成 AI を適切に活用すると、リクルーターはコンテンツのドラフト作成や修正に費やす時間を短縮し、候補者や採用マネージャとの関係構築に多くの時間を振り向けることができます。
2.人事サービス提供とエンプロイー エクスペリエンス
生成 AI システムは、人事部門が社員やマネージャに提供するサービスのあり方も大きく変える可能性があります。カスタマー サービス部門が AI を活用して応答を加速し、大量の問い合わせに対応するのと同様、人事部門は生成 AI を活用することで、正確な回答ドラフトを作成し、関連するポリシーを提示し、定型的な問い合わせを基に新たなリソースを作成できます。
回答を一から作成したり、複数のシステムを検索したりする必要はありません。 人事担当者やマネージャは、AI が社員の問い合わせ内容を踏まえて生成したドラフトを使って作業を開始できます。
たとえば、以下があります。
- 承認済みのナレッジベースやポリシーに基づいて人事に関する一般的な問い合わせ (福利厚生、休職、給与、休暇、柔軟な働き方に関するポリシーなど) に対する回答の初回ドラフトを作成します。
- 過去のケースや対話を要約し、新しい人事パートナーやマネージャが応答する前に経緯をすばやく把握できるようにします。
- 類似する過去の事例や結果を参照し、一般的な人事ケースに対して解決策を提案したり、次に取るべきステップを案内したります。
- 関連するポリシー ドキュメントや FAQ を抽出して回答に直接取り込むことで、一貫性を強化し、回答の信頼性を高めます。
- 解決済みの社員からの問い合わせを活用して新しいヘルプ記事やナレッジ コンテンツを生成し、社員が自身で回答を特定できるよう情報を継続的に改善します。
統合された型人事サービス提供プラットフォームにこれらの機能を組み込むことで、ケースの件数を削減し、エクスペリエンスの一貫性を高めることができます。また、人事プロフェッショナルは最終回答の主導権を維持することができます。
3.ラーニングと能力開発 (L&D)
組織がスキルベースの人財戦略へと移行する中、人事部門やラーニング部門はパーソナラズされた能力開発機会を大規模に提供することが求められています。そのためには、社員が現在のスキルを把握し、重要なスキル ギャップを特定するとともに、自身の役割やキャリア目標に応じた学習機会を容易に活用できるよう支援する必要があります。
生成 AI は未加工の人財データと、人財が実際に活用する能力開発ガイダンスとのギャップを解消する役割を果たします。AI は複雑なデータセットをわかりやすい言語・インサイトに変換してビジネスリーダーを支援する場合と同様、実行・理解しやすいガイダンスを社員に提供し、キャリア成長や学習プログラムの選定を支援します。
たとえば、以下があります。
スキル データ、職務要件、興味のあるキャリアに基づいてパーソナライズされた学習パスを策定し、最も適したコンテンツやエクスペリエンスを提案します。
長文の学習教材、レポート、プレイブックを要約し、簡潔で理解・活用しやすい学習アセットへと変換します。
複雑または専門的なポリシーを変換し、マネージャや社員が理解しやすい解説やシナリオに置き換えます。
フィードバック、パフォーマンス評価履歴、目指す職務に基づいて能力開発プランのドラフトを作成します。
社員の現在のプロファイルと組織のニーズに基づき、本人が気付いていない可能性のある類似スキルやキャリアパスを導出します。
充実したスキル基盤と質の高い学習コンテンツを生成 AI ソリューションと組み合わせることで、人事部門はパーソナライズされた能力開発機会をタイムリーに提供できます。これによって管理業務が増加することはありません。
AI は複雑なデータセットをインサイトに変換してリーダーを支援する場合と同様、実行しやすいガイダンスを社員に提供してキャリア成長を支援します。
4.パフォーマンス/タレント マネジメント
パフォーマンス管理やタレント レビューは、本質的に人が担うべきプロセスですが、一方で大量のコンテンツの作成・統合も必要になります。マネージャはレビュー コメントを作成し、複数のソースからフィードバックを収集・要約し、適切な能力開発アクションを特定しなければなりません。タレント レビューやデータドリブンな意思決定を支援するため、人事部門はさまざまな情報を集約する必要があります。
生成 AI は人間の判断力や細かな対応力を活かしつつ、手作業の負担を大幅に軽減することができます。
たとえば、以下があります。
複数のソースから収集したフィードバックやパフォーマンス データを要約して初回ドラフトを作成し、マネージャや社員が協働で編集・調整できるようにします。
レビュー期間中に収集した目標、成果、フィードバックに基づいてレビュー コメントや対話記録のドラフトを作成します。
職務要件、スキル ギャップ、事業優先事項に基づいて目標案や能力開発活動案を提示します。
未加工のフィードバック データをインサイトに変換して人事ビジネス パートナーに提供します。たとえば、チームや部門全体に共通する強みや懸念事項を明らかにします。
後継者、リスク、準備状況に関する情報が簡潔に要約されたタレント ビュー サマリを作成します。これはリーダーシップ チームのディスカッションに役立ちます。
これらの目的はマネージャに代わって AI に評価文を作成させることではなく、より良いたたき台を提供することで、マネージャがチームとの有意義な対話に専念できるようにすることにあります。
5.ワークフォース プランニングと分析
人事部門リーダーや財務パートナーに対し、複雑なワークフォース データをアクショナブル インサイトに変換してエグゼクティブに提供するよう求める声は高まっています。彼らは人財の現状や組織の今後のニーズ、多様なワークフォース シナリオの結果予測について説明する必要があります。
財務を支援する場合と同様、生成 AI はデータを整理して明確かつアクショナブルなガイダンスに変換することで、ワークフォース プランニングの叙述的な側面を自動化・拡張します。
たとえば、以下があります。
ヘッドカウント、離職率、社内人財の流動性、欠かせないスキルの充足度など、さまざまなデータをシステム オブ レコードから直接抽出し、リーダーシップ チームや取締役会向けにワークフォース サマリのドラフトを作成します。
過去の傾向や推進要因に基づき、離職率の急激な増加、エンゲージメントの変化、採用ペースの鈍化など、主要な人材指標が変化した理由を説明します。
異なる採用プラン、人材再配置戦略、スキルアップ オプションなど、複数のワークフォース シナリオを比較し、コスト、リスク、キャパシティにもたらす影響を明らかにします。
対象者 (人事部門、財務部門、オペレーション部門、取締役会など) に合わせてエグゼクティブがすぐに活用できるデータへとワークフォース データを変換します。
非技術系のリーダーが自然言語で問い合わせてライブ データに基づく明確な説明を得られるようにすることで、人事分析の活用を容易にします。
生成 AI は日常的に使う言葉でインサイトを提供するため、リーダーがダッシュボードの専門知識を確保する必要はありません。
6.人事のオペレーション、ポリシー、チェンジ コミュニケーション
人事部門は、新たなポリシー、運用モデル、総報酬プログラム、働き方など、大規模な組織変革を実施する際に中心的な役割を担うことが少なくありません。このようなイニシアチブには多くの運用業務やコミュニケーション業務が伴いますが、そのほとんどは反復的であり、生成 AI のユース ケースに適しています。
製品開発部門やイノベーション部門が生成 AI を活用してアイデアの創出や初期段階の業務を加速する場合と同様、人事部門も生成 AI を活用することで、ポリシーの策定、的を絞った明確なコミュニケーション、イネーブルメントなど、業務を迅速に進めることができます。
たとえば、以下があります。
人事、法務、コンプライアンスに関する情報に基づき、ポリシー ドキュメント、FAQ、説明資料のドラフトを作成します (常に人がレビュー・承認を行います)。
現場のマネージャ、エグゼクティブ、特定地域/業務機能の担当者など、対象者ごとに最適化された複数パターンのチェンジ コミュニケーションを作成します。
基幹業務システム上の情報を活用し、人事イニシアチブの最新進捗報告、ステークホルダー向けサマリ、ステアリング コミッティ向け資料など、プロジェクト成果物を生成します。
トークポイントや Q&A のドラフトを作成し、リーダーが人事施策の変更について一貫した説明を自信を持って行えるよう支援します。
組織的な変更に対するフィードバックやアンケート結果を要約して主要なテーマへと変換し、人事部門やリーダーシップ チームに推奨アクションを提示します。
生成 AI を変革の実務面を支援するパートナーとして活用することで、人事部門は作業負担を軽減し、戦略策定、リスニング、企業文化の取り組みに時間を振り向けることができます。
人事部門リーダーは生成 AI を人事基幹システムの一部と捉える必要があります。
生成 AI を人事の戦略的アセットにする
多くの組織の問題はもはや生成 AI を人事に活用するかどうかではありません。AI を個別に試験運用する段階から、組織全体が一貫した方法で効果的に活用する段階へと移行する方法を見極める必要があります。
導入の初期段階においては通常、求人情報の作成支援、人事の問い合わせに対応するチャットボット、各種の分析支援など、生成 AI を個別に活用します。個々の AI ツールは短期的なメリットをもたらすかもしれませんが、システムの分断を招くおそれもあります。
サイロ化されたツールは以下の取り組みを困難にします。
社員の機密データに一貫したガバナンスやガードレールを適用する。
唯一の正しい情報源を維持し、ポリシー、スキル、ワークフォースの管理に適用する。
AI が人事の意思決定にいつどのように関わっているかを把握していない社員の信頼性を構築する。
成功したユース ケースをすべての地域、ビジネス ユニット、人事チームに拡張する。
この段階を乗り越えるためには、人事部門リーダーが生成 AI を個別のツール群ではなく、人事基幹システムの一部と捉える必要があります。つまり、リクルーティング、オンボーディング、ラーニング、パフォーマンス管理、人材管理、ワークフォース プランニングなど、主要な人事プロセスをすでに支えている人材管理プラットフォームやワークフローに AI を直接組み込む必要があります。
生成 AI は人事部門の人間的役割を置き換えることはできません。またそうするべきでもありません。しかし適切に導入すると、人事業務の足かせとなる定型作業を自動化し、データから高度なインサイトを引き出せるだけでなく、人事チームは人財を大事な局面で支援することに時間を振り向けることができます。
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