AI は今やあらゆる場面で注目されています。役員会の議題になったり、経営幹部の会議で取り上げられたり、「未来の働き方」に関するさまざまな見出しを飾っています。しかし実際のところ、グローバル組織の人事リーダーと IT マネージャーが最も難しいと考えているのは、AI が重要か どうか の判断ではありません。難しいのは、さまざまな地域、規制、文化において、信用を損なったり、コンプライアンス上の問題を生み出したりせずに、AI を活用する 方法 です。

The Josh Bersin Company 社のレポート「AI がコア人事、勤怠管理、給与計算にもたらす影響を最大化する」によると、「基盤が固まるまでは、目新しい AI ツールを導入するべきではない」という、新たな見方が提示されています。それはつまり、単に自動化のためだけでなく、変革に向けて、コア人事、勤怠管理、給与計算のシステムを統合するということです。

急ぐべき理由

まずは、すべての人事リーダーが立ち止まって考えるべき、The Josh Bersin Company 社のレポートのデータをいくつか見てみましょう。

• CEO の 53% が、ビジネスモデルを大幅に変更しなければ、自社は 10 年後まで生き残れないと考えている
• 遅れをとることなく迅速に適応できると考えているのはわずか 23%
• 現在、AI によって新たな収益を上げているのは 7% のみ

これらが意味することは、AI はもはや、「あれば良い」ものではなく、生き残るための戦略だということです。加えて、人事システムが分断されている場合、イノベーションが遅れ、ビジネスが危険にさらされる可能性すらあります。

本当の問題：初期段階にとどまっている

また、レポートによると、ほとんどの組織は成熟度曲線の初期段階にとどまっています。

• レベル 1：テクノロジーの導入、一部のタスクの自動化、コストの削減必要な作業だが、戦略的ではない
• レベル 2：ワークフローの再設計による効率化レベル 1 よりは進んでいるが、ビジネス成果からはいまだに切り離されている

こうした状況に、思い当たる節はありませんか？これらの手順はどれも間違ってはいませんが、問題は不完全だというところです。人事部門が、遅れをとらずにリードしたいと望むのならば、レベル 3 と 4 に移行する必要があります。これらのレベルでは、システムがインサイトを生み出し、俊敏性を実現し、従業員が実際に好むエクスペリエンスを提供します。

解決方法は？

このレポートでは、「まずは統合を完了してから、イノベーションへと進む」という、明確な理念を示しています。その理由は何でしょうか？それは、AI はデータを基盤として機能するため、データが不完全だと、優れたアイデアが台無しになってしまうからです。コア人事、勤怠、給与計算の各システムが接続されると、唯一の正しい情報源を実現できます。これがあってこそ、AI が効果を発揮するのです。

そして、これは単にテクノロジーの話ではなく、次の 4 つの重要な課題の解決へとつながっていきます。

• 従業員のニーズとコンプライアンスのバランスの確保
• 人事テクノロジースタックのシンプル化
• 魅力的な従業員エクスペリエンスの創出
• ダッシュボードを増やすのではなく、本物のインサイトをマネージャーに提供

ユースケースについて

要点をいくつか示します。

• 従業員向け：ポリシーに関する質問に平易な言葉で回答し、シンプルなタスクを支援する AI アシスタントポータルを探し回らずに済む
• マネージャー向け：Microsoft Teams 内での迅速な人事関連の対応のほか、報酬レビューなどの難しい会話の準備を支援する AI「コーチ」の活用
• 人事向け：コンプライアンスコパイロットにより、複数の地域での法改正を追跡し、次に何をすべきかを説明

これらは仮定の話ではなく、実際のデータに裏付けられています。例えば、人事チケットの処理にかかる時間が 81% 削減され、給与に関する話し合いの準備時間が 89% 短縮され、情報取得が 95% 高速化しています。これこそが、経営幹部の注目を集めるような ROI です。

現場での成功事例：目指すべき姿

複数の地域にわたって人事を運用している場合、何が挑戦となるかは言うまでもないかと思います。それは、ある国でうまくいったとしても、別の国では機能しないというケースがあるということです。そのためこのレポートでは、システム設計の初期段階からガバナンス、説明可能性、プライバシー保護の機能を組み込むことを強調しています。AI は、現地の法律を尊重し、文化的規範に適応し、その過程を示すべきです。なぜなら、信頼こそがすべてだからです。

信頼を得るには、まず適切な統合から始める必要があります。レポート内の以下の例は、目指すべき姿を示しています。Eurobank 社は、リアルタイムでの勤怠追跡を義務付けるギリシャの新しい労働法に対応する必要がありました。6 カ月以内に順守しなければならず、間に合わなければ従業員 1 人あたり 10,000 ユーロの罰金を科されるリスクがありました。勤怠管理をコア人事と統合し、データ送信を自動化することで、同社は 99% の出退勤時刻の精度を達成し、アップロードエラーを 25% 削減しました。従業員は、モバイルに対応したエクスペリエンスを大変気に入りました。コンプライアンスがプロセスに組み込まれたため、慌てて対応する必要はなくなりました。

このほかに、30 のレガシーシステムと 200 のワークフローを利用している世界的な通信大手 BT Group 社の例をご紹介します。同社ではかつて、報告の作成に 5 日かかっていました。単純なデータ変更にも、電話で約 1 時間話し合う必要がありました。80 のプロセスを 1 つのプラットフォームに統合したところ、同社は生産活動時間を年間 100 万時間節約し、リアルタイム分析に移行できました。こうして、効率性だけではなく、俊敏性も高められました。

これらの例は、統合は地味な作業とはいえ、大きな変革につながることを証明しています。AI を拡張可能な状態で安全に導入し、その真価を発揮させるには、統合が不可欠なのです。

ビジネスケースの構築：生き残りをかけた戦略

CFO を納得させるために、以下の点を説明できるかもしれません。分断されたシステムはコストがかかり、リスクを生み出し、イノベーションを阻害しますが、統合システムなら、ミスを減らし、コンプライアンスを改善できるほか、AI を活用したインサイトを引き出して収益、維持、生産性に影響を与えられる、という点です。

CEO の優先事項と結び付ける：もはや避けては通れない変革において、カギとなる AIしかし、強固な基盤のない状態で AI を導入することは好ましくありません。具体的なデータ（人事トランザクションの 90% 加速、人事チケット処理に費やす時間の 81% 短縮、定着率の 10% 向上）を提示し、その結果、要員計画の迅速化、従業員エンゲージメントの向上、コンプライアンス関連の罰金の削減など、重要な成果につながっていることを伝えましょう。

何から着手し、次に何をすべきか

小さく始めましょう。実際の課題を解決し、短期間で成果を出せる AI ユースケースを 2 つまたは 3 つ選択します。それは、ポリシーに関する質問に回答する従業員向けアシスタントかもしれませんし、Teams でのマネージャーによる迅速な対応かもしれません。それぞれを明確な成功指標と紐づけます。例えば、節約された時間、向上した精度、チケット数の削減などです。

次に、規模を拡大します。アナリティクス、要員計画、スキルインテリジェンスに移行しますが、これらはデータがクリーンで基盤が強固になってから行います。全体を通して、人的要素を常に中心に据えましょう。AI は、その回答を説明し、情報源を引用し、人間の判断を置き換えるのではなく支援する必要があります。

結論

AI が人事の人間的な側面、つまりリーダーシップ、共感、公正さを置き換えることはないでしょう。また、強固な基盤がなければ、期待通りの成果を出すことはできません。The Josh Bersin Company 社のレポートによると、AI 導入への最短の道は、まずコアシステムをシンプル化および統合してから、業務の簡素化とよりスマートな意思決定を可能にする場所に AI を組み込むことです。

そうすれば、人事部門はバックオフィス機能ではなく、企業変革を市場別またはチーム別に推進する、戦略的な原動力となるのです。