人工知能
断片化がもたらす隠れたコスト
G2 社の新しいグローバル調査では、統合されたデータ、信頼できる AI、人事・給与・財務の運用を簡素化する方法が、少人数チームに欠かせない理由を明らかにしています。
Darren Koch
ソリューション管理担当ゼネラル マネージャ兼バイス プレジデント
Workday
人事、財務、給与計算、IT のリーダーと話をしていると、「簡素化が必要なことはわかっているが、すでに手いっぱいな状況下で大規模な変革に取り組むにはどうすればよいのか」と懸念する声を耳にすることが少なくありません。
そのように考えるのは当然です。これらのチームは、企業に欠かせない主要な業務を担っています。人財に給与を支払い、決算処理を行い、社員をサポートし、意思決定に必要な情報をリーダーに提供しています。
しかしこうした業務を支援すべきシステムが、新たな作業を生み出していることが少なくありません。G2 社の最新のグローバル調査は、この認識を裏付けています。この調査では、北米、欧州、アジア太平洋地域の中堅企業で働く人事、財務、給与計算、IT、オペレーション リーダー 128 人を対象に詳細なインタビューを実施しています。人事システム、給与計算システム、財務システムの統合や、これらのシステム間のデータ照合が業務上の大きな負担になっていると回答するリーダーは 84% に上ります。
あるリーダーは最近、この課題に関して記憶に残る発言をしています。「当社には優秀な人財やツールが揃っていますが、これらのツールが同じ内容を示していることを確認するために大量の時間を費やしています」
これが断片化のもたらす隠れたコストです。
人事システム、給与計算システム、財務システムの統合が業務上の大きな負担になっていると回答するリーダーは 84% に上ります。
ガイド
CIO プレイブック: エージェント型 IT がもたらす 3 つの成果
システム間で発生する作業は蓄積される
人事、給与計算、財務、ワークフォース管理がそれぞれ個別のシステムで運用されている場合、各チームはデータを結び付ける責任を担うことになります。複数のアプリケーションを使って日常業務を進めるため、システム間の連携を維持し、データを再入力し、レポートを照合するほか、手作業によるプロセスを構築する必要があります。
各ツールは妥当な理由で選定・導入されたのかもしれませんが、相互に連携されていないシステムを組み合わせて使用すると、定型業務が引き継ぎと確認の繰り返しになってしまう可能性があります。
これは IT のみの問題ではなく、あらゆる人財に影響します。正確なヘッドカウント レポートを待機している人事部門リーダー、給与計算の実行前にデータを検証する給与計算チーム、決算処理前に数値を照合する財務チームなどです。IT チームは次に取り組むべき優先課題に注力する代わりに、新たなシステム連携の維持に時間を費やさなければなりません。
AI は断片化がもたらす問題を解決できない
リーダーが AI に期待を寄せるのは当然です。しかし話を聞いていると、その期待には通常、「AI には業務を支援してもらいたいが、AI が間違いを犯すことは許されない」という重要な条件が含まれています。
この傾向は、人事、給与計算、財務のリーダーに特に見られます。彼らの業務は機密性の高いデータ、コンプライアンス上の義務、人財やビジネスに影響を及ぼす意思決定が関係するからです。
断片化されたシステム上に AI を追加した場合、人財が抱える課題は AI に引き継がれます。不完全なコンテキスト、個別のワークフロー、整合されていない可能性のあるデータを使って処理が行われることになります。複雑さを取り除く代わりに、新たなデータが生み出され、確認の手間が増える恐れがあります。
G2 社の調査によると、リーダーの 80% は、人間による監視体制、実証済みの精度、監査可能性、信頼できるデータソースが確保されている場合にのみ、人事、給与、財務の業務を AI に任せると回答しています。
AI が最大の価値を生み出すのは、統合されたデータを使用し、既存の権限や統制機能に従って動作し、常に人間が人事・給与計算・財務に関する重要な意思決定に関与する場合です。
リーダーの 80% は、人間による監視体制、実証済みの精度、監査可能性が確保されている場合にのみ、人事、給与、財務の業務を AI に任せています。
数が少ないほど効果が高まる
G2 社の調査は明確なパターンを示しています。テクノロジーをひとつのプラットフォーム上に統合している組織では、システム連携を業務上の大きな負担と考える傾向が低くなっています。一方、テクノロジーが多数のシステムに分散している組織の 94% は、システム連携を主要な問題に挙げています。
重要なことはテクノロジーを追加することではありません。システム間で発生する作業を簡素化し、少人数チームが価値の高い優先課題に専念できるようにすることです。
私が話をするリーダーが求めているのは、環境をより複雑にすることではなく、社内のシステム、データ、AI が適切に連携・機能すると確信できるようになることです。
テクノロジーが多数のシステムに分散している組織の 94% は、システム連携を主要な問題に挙げています。
より良い道筋
コスト、品質、規模の間でトレードオフを迫られている場合、そのように感じさせている原因は断片化にあります。しかし調査データによると、3 つの戦略的ポイントに対応することで、より良い道筋を切り開くことができます。
- 自動化を行う前に、テクノロジーをひとつの統合システムに集約する。
- 保護措置が適用され、統合データを使用している AI のみを信頼・使用する。
- 人間が統制するハイブリッドな AI モデルを導入し、適切な範囲内で運用する。
少人数チームは、コスト、品質、規模のいずれも犠牲にする必要はありません。人事、給与計算、財務、ワークフォース管理、AI は、ひとつの信頼できる基盤上で連携させることができます。また、そうあるべきなのです。そうすることで、各チームは手作業を減らし、確信を高め、スマートに規模を拡大できます。
ガイド
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