人事
AI を戦略的ワークフォース プランニングに活用する方法
人事担当者は、スキル マッピング、予測分析、シナリオ モデリングを習得することで、事務的な役割から将来のワークフォースを戦略的に設計するアーキテクトへと進化しています。
Maria Valero
人事担当編集ストラテジスト
Workday
従来の戦略的ワークフォース プランニング (SWP) は、新年度が始まるとすぐに陳腐化する大部の年次報告書のように感じられることが少なくありません。しかし SWP は、静的なプランとしてではなく、戦略的デザインのツールとして AI を活用する絶好の機会を人事部門に提供します。
SHRMによると、現在 40% 以上の組織が人事業務で AI を活用しており、この割合は前年と比べて大幅に増加しています。これは AI がもはや近未来の概念ではなく、ツールとして実用化されていることを示します。リーダーは職務補充依頼が充足されない状況が長引いたり、人財不足が原因で重要なプロジェクトが停滞したりするたびにプレッシャーに苛まれます。多くのリーダーはこのような問題の解決策として AI を活用するようになっています。
さらに AI は SWP をエグゼクティブ層のみが担うタスクではなく、日々のワークフローで実行されるタスクへと変化させています。これにより、組織はビジネス パートナーの真の戦略的アドバイザーとなるために必要な、リアルタイム データやインサイトを取得できるようになります。問題は人事担当者が今すぐ AI を活用して喫緊のワークフォース課題に対処するにはどうすればよいかということです。
SHRM によると、現在 43% の組織が人事業務で AI を活用しています。
レポート
Workday グローバル ワークフォース レポート: 優秀な人財が離職する前に組織への信頼を回復する
スキル マッピング
人事組織がスキルを特定・追跡する方法を変革することで、人事担当者は最も迅速かつ効果的に AI を活用できるようになります。現在保有しているスキルを正確に把握していない場合、企業が将来のプランを策定することはできません。
AI/機械学習ツールは、社員のデジタル フットプリント (プロジェクト業務、パフォーマンス レビュー、修了済みコース、認定/資格、社員プロファイルなど) からデータを取り込み、最新のスキル プロファイルを正確に作成できます。
たとえば人事担当者は、新たに獲得したスキルや AI の専門スキルを示すレポートを自動的に作成できるため、ビジネスニーズに応じて人財を動的に活用・配置できます。最適な人財が応募するまで待機する必要はありません。
人事担当者向けのポイント:
- HRIS/ LMS プラットフォームの機能: 新しいプラットフォームを検討する際は、AI 主導のスキル推測機能やスキル インテリジェンス機能を確認するようにします。多くの先進的なプラットフォームは現在、社員データを自動的に解析し、スキル インベントリを動的かつリアルタイムに構築できます。
- 的を絞ったレポートを収集する: ヘッドカウントの一覧をただ出力させる代わりに、システムに対して「エンジニアリング部門において、習熟度レベル 4 以上の Python プログラミング スキルを持つ現在の人員数はどのくらいか？」と問いかけます。そうすることで、人財を育成すべきか、外部から調達すべきかを判断する必要性の高い領域を瞬時に特定できます。
現在保有しているスキルを正確に把握していない場合、企業が将来のプランを策定することはできません。
予測分析で重大な離職リスクを特定する
優秀な社員はやりがいを感じられない場合や、評価されていないと感じる場合、先陣を切って離職することが少なくありません。AI はデータドリブンな予測インサイトを提供することにより、離職リスクの高い人財を特定し、維持できるよう支援します。一部のツールは、人間のマネージャが見逃しがちな無数の警告サインを分析します。これにはパフォーマンス指標の変化、社内システムへの関与の低下、市場水準と照らし合わせた報酬の変化、マネージャとのコミュニケーション パターンが含まれます。このような予測モデルは、離職リスクが高い社員を明らかにします。
人事担当者向けのポイント:
90 日以内に離職するリスクの高い人財を特定する: 最も優先度が高い領域に注力します。予測分析ダッシュボードを使用し、今後 90 日以内に離職するリスクが高いことが判明した優秀な社員の上位 5% を特定します。
戦略的介入を開始する: AI でリスクを特定するだけでなく、AI がどのような理由でリスクを特定したのかを確認し、取るべきアクションを判断します。
リスクの理由が「新たな挑戦/成長機会の欠如」である場合は、マネージャと連携し、社内異動や注目度の高いプロジェクトへの参加を提案します。
リスクの理由が「報酬格差」である場合は、報酬・福利厚生担当者と連携し、離職防止を目的とした報酬調整をモデリングします。
リスクの理由が「マネージャの有効性」である場合は、そのデータをマネージャのコーチングに活用します。
このような転換により、マネージャは離職の事後対応から解放され、優秀な社員のキャリアパスを先を見据えて管理できるようになります。これは HRBP にとって、強力な戦略的役割を果たす絶好の機会となります。
AI はデータドリブンな予測インサイトを提供することにより、離職リスクの高い人財を特定し、維持できるよう支援します。
あらゆるシナリオに対応する AI
効果的な SWP の特長はアジリティです。つまりビジネス環境の変化が人財に与える影響をすばやく評価できる能力です。AI ツールを使用すると、人事担当者はこれまで数週間かかっていたこのようなモデリングを、わずか数分で実行できるようになります。
そのため、分析を一元処理するチームが複雑なモデルを実行するまで待機する必要はなくなります。先進的な人事プラットフォームには通常、新しい AI ツールが組み込まれているため、組織は自然言語を使って複雑かつ戦略的な質問を問い合わせることができます。その結果、人事部門はデータドリブンなシナリオをビジネス パートナーに瞬時に提供することができます。
人事担当者向けのポイント:
- 戦略的方向転換を検証する: ビジネス会議に臨む前に、起こり得る変化がワークフォースに与える影響をモデリングします。たとえば以下のようなプロンプトを入力します。「主要製品を今後 18 か月以内にハードウェア モデルからサブスクリプション サービスに移行した場合、営業部門のスキル要件にどのような影響が及ぶかモデリングしてください。不要になる上位 3 つのスキルと、新たに必要となる 3 つの最重要スキルを特定してください」
- 採用戦略を加速する: AI を使用し、新しいスキルや需要が増えているスキルに合わせて最適化された、カスタマイズ可能な職務内容のドラフトをすばやく作成します。たとえば AI に以下のように指示します。「既存のソフトウェア エンジニア ロールをベースにして『プロンプト エンジニア』ロール向けの職務内容のドラフトを作成してください。ただしコミュニケーション スキル、クリティカル シンキング スキル、LLM ガバナンス スキルを強調するようにしてください」これにより、求人を掲載するまでの時間を短縮し、貴社のビジネスが将来必要とするスキルに的確に対応した求人募集が可能になります。
こうしたインサイトを瞬時に導き出す能力があれば、人事部門は、単に要求に応えるだけでなく、企業の人財ニーズを予測して形作ることができる、データに精通し、先見性のあるパートナーとしての地位を確立できるでしょう。
戦略的アーキテクトになる
人事担当者にとって AI は、自身が獲得した戦略的役割の可能性を最大限に引き出す鍵となります。データ分析を自動化し、シナリオ プランニングを加速することで、人事担当者はコーチング、コンサルティング、信頼関係の構築など、真に人間的な業務に時間を振り向けることができます。
レコードの管理者から将来のワークフォースを設計するアーキテクトへの移行は、今日の人事において最も魅力的なキャリアパスです。ツールの準備は整っています。
まずは一歩踏み出して、ビジネス パートナーのために、AI を活用して最初のデータドリブンなインサイトを明らかにしてみましょう。
レポート
Workday グローバル ワークフォース レポート: 優秀な人財が離職する前に組織への信頼を回復する
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