人事におけるAIの活用：用途とメリット

人事分野におけるAIの活用は、組織内での人々の働き方に革命をもたらしました。人事分野のAIは業務を自動化し、人事チームが戦略的な業務により多くの時間を費やせるようにしています。

では、AIは人事部門に取って代わるのでしょうか？AIは確かに特定の人事業務を補強し、管理業務の負担を軽減しますが、完全な置き換えは現実的ではないかもしれません。AIを適用する際には人間による監督が不可欠です。人材管理には予測不可能な変数があるため、人的要素は常に必要です。感情知能は人材管理における重要な要素です。

そのため、AI-人事の統合は、完全な自律システムというよりも、補強として機能する方が効果的です。AIの活用により、人事プロセスはより迅速で簡単になり、リソースの消費も少なくなっています。

HRにおけるジェネレーティブAIとは？

ジェネレーティブAIとは、画像、動画、テキストなどの新しいコンテンツを作成できるAIのことです。既存のデータから学習し、新しいコンテンツを生成するために、機械学習、自然言語処理、画像学習を使用します。HRにおけるジェネレーティブAIは、反復的なタスクの自動化、従業員体験のパーソナライズ化、採用の最適化、大規模データセットの分析、データに基づく意思決定に使用されています。

以下は、HRにおけるジェネレーティブAIの活用分野です。

採用

ジェネレーティブAIは、役割要件と市場動向に基づいて、魅力的でターゲットを絞った求人説明を作成できます。また、履歴書の自動フィルタリングや、ミーティングや面接のスケジューリングも可能です。

オンボーディング

ジェネレーティブAIは、新入社員向けの歓迎資料やタスクリストを使用して、オンボーディングプロセスを自動化できます。

従業員エンゲージメント

フィードバックアンケートを使用して従業員の感情を分析し、改善が必要な分野を特定できます。

人材計画

ジェネレーティブAIは、潜在的なスキル不足を特定し、スキルアップの取り組みを推奨するために使用されます。予測分析は、ビジネスの傾向と従業員の離職率に基づいて人員配置のニーズを予測します。

HRにジェネレーティブAIを導入するためのステップ

最初のステップは、自動化の主要分野を特定することです。次に、ジェネレーティブAIが最も効果を発揮できるHR機能を特定します。現在の従業員のスキルを評価し、ジェネレーティブAIがその能力を補完できる分野を見つけ、HR機能内での潜在的なユースケースを特定します。

ジェネレーティブAIプラットフォームを選択する際は、まずスケーラビリティ、データセキュリティ、既存のHRシステムとの統合機能に基づいて、さまざまなソリューションを評価します。次に、HRデータがクリーンで、アクセス可能で、ジェネレーティブAIモデルを学習させるために整理されていることを確認します。最後に、特定の機能でテクノロジーをパイロット運用し、その性能を評価して改善が必要な分野を特定します。

倫理的考慮事項、データプライバシー、意思決定プロセスを含む、ジェネレーティブAIツールの使用方法に関する明確なガイドラインを定義します。HRチームにツールの効果的な使用方法とその出力の解釈に関するトレーニングを提供します。期待されることと、従業員の役割にどのような影響を与えるかについて、ジェネレーティブAIの導入を従業員に伝えます。

最後に、メトリクスを確立し、定期的に評価を行い、その可能性を最大限に引き出すために新しいジェネレーティブAIテクノロジーにプラットフォームを適応させます。

HRにおける新しいジェネレーティブAIの役割の可能性

ジェネレーティブAIスペシャリスト

ジェネレーティブAIの機能を理解し、HR業務内での潜在的な応用を特定し、個別化された従業員フィードバックの作成やトレーニング資料の作成などのタスクに技術を効果的に活用するためのプロンプトを設計する責任を持ちます。

ジェネレーティブAI HRデータアナリスト

ジェネレーティブAIを使用して大規模なデータセットを分析し、人材計画、タレントギャップの特定、離職率の予測のための洞察を抽出します。

AIパワード従業員エクスペリエンスデザイナー

一般的なHRの質問に答え、パーソナライズされた学習推奨を提供し、従業員エンゲージメントの取り組みをサポートするチャットボットなど、従業員向けAIパワードツールを作成・管理します。

ジェネレーティブAIタレントアクイジションストラテジスト

候補者の発掘、スクリーニング、パーソナライズされたアウトリーチメッセージの生成を自動化することで、採用プロセスを効率化するためにジェネレーティブAIを活用します。

AIドリブン ラーニング アンド デベロップメント アーキテクト

ジェネレーティブAIを使用してインタラクティブなトレーニングコンテンツを生成し、個々の学習ニーズを評価し、的確なフィードバックを提供するカスタマイズされた学習プログラムを設計・開発します。

人事分野におけるAIのメリット

効率性の向上

採用から入社時研修、教育開発、業績管理まで、AIは処理時間を短縮し、生産性を向上させることができます。管理業務を自動化することで、人事スタッフの時間を解放できます。

またAIは、トレーニングの推奨、業績フィードバックの提供、キャリア開発パスの提示によって、従業員体験をパーソナライズします。AIは大量のデータを分析し、意思決定に役立つトレンドやパターンを特定できます。

採用までの時間短縮

AIは新入社員の採用時間の短縮に役立ちます。AIは大量の履歴書を瞬時に選考し、企業文化に合う候補者を選択できます。AIツールは面接のスケジュール調整や候補者の事前評価にも役立ちます。

コスト削減

AIの活用は、労働需要を予測し、適切な学習推奨を提案することでコストを削減します。AIはスキルギャップを分析して推奨を行い、採用と研修のコストを最適化します。

意思決定インテリジェンス

AIアルゴリズムはデータパターンとフィードバックに基づいて洞察を提供し、パフォーマンスを向上させます。データ駆動型の意思決定により、偏見を減らし、組織の生産性を向上させることができます。

従業員の問題の特定

AIは、意欲が低下している、または生産性の低い従業員を特定し、彼らの定着を図るプログラムの開発を支援できます。履歴や行動パターンを分析することで、会社における従業員のエンゲージメントと定着率を向上させることができます。

従業員の育成向上

AIは業績データを収集し、カスタマイズされた学習計画を作成することで、従業員の育成を支援できます。また、従業員が望むキャリアの成長と昇進を確実にするため、後継者育成計画の支援も行います。

HRにおけるAIの影響

HRにおけるAIの影響は指数関数的に増加しています。AIのアルゴリズムとアプリケーションは、従業員の可能性と成長を評価することができます。ワークフローを改善し、プロセスを効率化します。このシナリオでは、個人情報の安全な使用を確保するためにデータセキュリティを維持する必要があります。

HRへのAIの統合を成功させるには、慎重な計画とガバナンスが必要です。AIシステムにより、HR担当者は支援的な職場文化の創造に注力できます。個人情報の使用とプロセスにおける偏見の問題に関して、AIの介入の倫理的影響にも対処する必要があります。

より良いデータ管理とアウトプットを確保するために、AIフレームワークを採用する必要があります。フレームワークは従業員のニーズと要望に対応できるよう柔軟である必要があります。AIを使用することで、ヒューマンエラーを減らし、具体的な意思決定を行うことができます。

AI導入は労働力のダイナミクスに大きな影響を与えるため、導入プロセスにおいて従業員の関与を優先する必要があります。AIツールは従業員の感情やフィードバックの測定にも役立ちます。より良い成功を収めるために、AIの介入を特定のHRプロセスでパイロット的に実施することができます。AI導入には、継続的な学習と堅牢なデジタルインフラストラクチャを備えた俊敏な文化の育成が必要です。

HRにおけるAIの活用

採用活動

AIの影響は、採用を含むすべてのHR機能で感じられています。AIは膨大な量の履歴書をスキャンすることで採用を支援できます。また、AIは特に求職中ではないものの、希望するプロフィールに合う候補者をオンラインプラットフォームから検索することもできます。

AIソリューションは、採用のさまざまな側面の合理化と自動化を支援し、より迅速な採用決定と候補者の成功予測の向上につながります。AIの使用により、人材管理の効率性、正確性、効果が向上します。

人材の発掘、スクリーニング、面接のスケジュール調整、採用チームの他のメンバーとの調整などの管理業務は、AIベースのアプリケーションを使用して自動化できます。AIは採用プロセスにおける組織の価値観や優先順位との整合性も確保できます。また、採用や面接プロセスにおける無意識のバイアスを軽減することもできます。AIは候補者の能力や性格特性のより良い評価にも役立ちます。AIは社内でのキャリア開発の促進を支援できます。

予測分析

AIは過去のデータを分析して、どの候補者が役割でより成功する可能性が高いかを予測し、採用担当者の意思決定を支援します。AIはビデオ面接を分析して、文化的適合性やソフトスキルを評価することができます。

候補者との面接スケジュール調整

AIは自動的に面接をスケジュールし、候補者が持つ質問に対応することができます。AIツールは、採用チームに関する他のスケジュールの競合も回避できます。AIパワードのチャットボットは候補者の質問に答え、予備スクリーニング面接も実施できます。

カスタマイズされた職務記述書

AIは言語を調整し、関連するスキルを強調することで、特定の候補者プールを引き付けるように職務記述書をパーソナライズできます。職務に必要な能力とスキルに基づいて正確に記述された職務記述書は、採用の成功率を向上させることができます。

オンボーディング

AIを活用したオンボーディングは文書作成を自動化し、書類作業を削減します。書類や申請に関する自動リマインダーを新入社員に送信することができます。

カスタマイズされたオンボーディングモジュール

AIは採用者の経験と専門知識に基づいて、個々のニーズに合わせた学習体験を提供できます。

パフォーマンスフィードバック

タスクの完了度やエンゲージメントに関するフィードバックをリアルタイムで提供し、改善分野を示すことができます。

自動化されたタスク管理

AIは契約書の署名、書類の記入、システムアクセスの提供などの管理業務を効率化できます。

AIドリブンのゲーミフィケーション要素

AIドリブンのゲーミフィケーションは、チャレンジ、報酬、進捗追跡を通じてオンボーディング中のエンゲージメントを向上させます。

AIはオンボーディングプロセスの改善領域を特定するためにデータを分析できます。AIパワードのチャットボットは、会社のポリシー、福利厚生、手順に関する質問に答えることでオンボーディングを支援できます。

労働力計画

AIの活用により、組織はコグニティブエンタープライズへと進化しています。安定したスキル供給の確保が重要であり、AIはコグニティブアドバイザーとして機能できます。AIはまた組織内の内部移動性を向上させることができます。

従業員の報酬において、AIを使用することで管理者/従業員の報酬に関する討議の質を向上させることができます。会社の成長軌道を調査することでデータ駆動型の予測を行うことができます。予測方法のリアルタイムの調整が可能です。AIはプロジェクトの結果を分析し、これに基づいてHRは予測需要を満たすために採用または訓練を決定できます。

AIは、スキル専門性と将来の組織需要に関するスキルインベントリの維持を支援できます。既存のスキル熟練度をインベントリで分類しランク付けすることができます。

スキルギャップも分析できます。必要な場合はアップスキリングを行うことができます。必要に応じて最適化された学習での監視とフィードバックも提供されます。AIはより良い戦略的人材配置とリスク管理につながります。

予測分析

予測分析は将来の人員需要を予測するために活用されます。AIは過去の採用パターン、従業員の離職率、業界トレンド、経済指標を分析して将来の人員要件を予測できます。

予測分析を通じて、スキルギャップを特定し、トレーニングまたは採用イニシアチブを事前に計画することも行われます。

従業員パフォーマンスの監視

AIベースの従業員パフォーマンス分析は、データ分析を通じた改善指標によって行われます。

スキルギャップの特定

アップスキリングまたはリスキリングが必要な領域を特定するために、現在の労働力スキルと将来のプロジェクト要件を比較分析します。AIはスキルギャップに対処するための適切なトレーニングプログラムを提案できます。

コスト最適化

予測需要に基づく労働コストの予測と、不要な経費を最小限に抑えるための労働力配分の最適化は、AIアルゴリズムを使用して行うことができます。

事前対応型の意思決定

AI支援により、企業は潜在的な問題と将来の課題を特定することでより良い意思決定を行うことができます。

スケジューリングの最適化

制約プログラミングと最適化を使用して、アルゴリズムリソースを効率的に割り当て、スケジュールを調整し、カバレッジを確保することができます。

シナリオプランニング

ビジネスシナリオをシミュレーションすることで、AIはHR専門家が市場の低迷、拡大、または製品発売が人員ニーズにどのように影響するかを理解するのを支援します。

ラーニングアンドデベロップメント

AIは求人情報、従業員とのコミュニケーション、トレーニング資料、オンボーディング文書の作成を支援し、コンテンツ作成を大幅に自動化します。

また、AIは学習者の進捗状況、好み、パフォーマンスを追跡します。学習者分析における手作業のプロセスをこの方法で大幅に削減できます。バーチャルチューターやチャットボットも学習プロセスで即座のサポートを提供できます。

アダプティブラーニング環境は、学習者のニーズと反応に基づいて動的な学習体験を提供できます。AIは学習成果を予測し、学習者の成功率を向上させます。AIはパターンと洞察、トレーニング結果、知識ギャップを特定するのに役立ちます。ラーニングアンドデベロップメントの取り組みはAIリテラシーも向上させることができます。

カスタマイズされた学習パス

AIアルゴリズムは学習者データを分析し、個々のニーズ、強み、弱みに基づいてコンテンツとペースを調整し、カスタマイズされた学習パスを作成します。

自動採点

AIは課題を自動的に採点し、パフォーマンスに関する詳細なフィードバックを提供し、改善が必要な分野を特定できます。

没入型学習体験

AIはバーチャルリアリティ（VR）と拡張現実（AR）シミュレーションに統合され、リアルで魅力的な学習環境を作成できます。

カリキュラム開発

AIはデータを分析して最も関連性が高く効果的な学習コンテンツを特定することで、最適化された学習パスの作成を支援できます。

管理業務

AIは管理業務の多くを自動化します。AIは手作業とヒューマンエラーを削減できます。AIベースのアプリケーションは、会議のスケジュール設定、質問への回答、福利厚生情報の提供を行うことができます。

コミュニケーション

生成AIチャットボットを使用することで、HRは従業員エンゲージメントを向上させ、HRナレッジベースへのアクセスを増やし、スキルギャップに基づいた個別の学習推奨を提供できます。これらのチャットボットを使用して、効率性、個々の従業員の成長、開発体験を向上させることもできます。

労働力の混乱とAI

人工知能のような新しいテクノロジーの導入により、既存の役割が大きく変化することが予想されます。AIがHRまたはその一部を完全に置き換えることはないかもしれませんが、機能を確実に強化することができます。

また、仕事でAIを使用することで生産性が向上したとしても、必ずしも商品やサービスの需要増加につながるわけではありません。短期的には経済生産に大きな影響はないかもしれません。

新しいAIテクノロジーでは、法務、技術、人事部門によるコンプライアンスとセキュリティの側面での連携が重要となります。ガバナンスとサイバーセキュリティも重要な要素となります。また、AIイニシアチブの企業全体への展開も期待されます。

例えば、WalmartはジェネレーティブAIへの投資を2倍に増やしました。ジェネレーティブAIプラットフォーム「My Assistant」の利用を10カ国で25,000人の従業員に拡大しました。

ChatGPTのような公共の大規模言語モデルの慎重な使用は、著作権法の違反を避けるために確保する必要があります。AIの採用率が高い企業は、より高い競争優位性を期待することもできます。

最近のIBMビジネス価値研究所の調査によると、多くのCEOがAIの精度とバイアスを懸念しており、ジェネレーティブAIのガバナンスを優先し、設計段階から統合することを重視しています。さらに、多くの企業がジェネレーティブAIの採用拡大に伴い、従業員の再訓練を計画し、ジェネレーティブAIの成長に伴う新しい役割の採用を期待しています。

リーダーシップの意思決定はAIでより良くなる可能性があります。AIを採用するには、責任ある倫理的な使用を確保するためのガバナンス戦略が必要です。AIリテラシーの訓練は、従業員がAIイニシアチブを理解し実施するために重要となります。

組織におけるAIの採用は決して安価ではありません。より多くのコンピューティングパワーが必要となるため、コストがかかります。Artificial Intelligence as a Service（AIaaS）は成長分野であり、スタートアップや企業がAIベースのサービスやツールを提供しています。

AIの影響は、どの程度、どの職種が影響を受けるかについて、まだ見極める必要があります。AIによって置き換えられるタスクに応じて、職務の再設計が行われることになります。

AIは罰金や法的問題を避けるための規制遵守にも役立ちます。職務の再設計や再考を否定するために、CHROの関与がより重要となってきます。

ジェネレーティブAIに関連するビジネス戦略は、戦略的マネジメントプロセスの重要な部分となります。どのタスクを強化または自動化できるか判断するためには、職務分析が必要です。

ジェネレーティブAIスキルのロードマップは、従業員の再教育と採用のために策定する必要があります。AIに関するデータとアウトプットの品質管理も評価する必要があります。

McKinseyやその他の情報源による研究によると、ジェネレーティブAIは反復的なタスクを自動化することで労働時間の30から70%を削減する可能性があり、一部の研究では、ジェネレーティブAIツールを使用する従業員は1日平均1.75時間を節約し、週に1日分の仕事を節約していることが示されています。

従業員の技術的な知見も向上させる必要があります。ガバナンス戦略を整備する必要があります。AIイニシアチブは、全社的な展開の前にまずパイロット実施する必要があります。組織でより良い成功率を得るには、プライベート言語モデルを採用すべきです。

HRとAIの未来

仕事の未来は、AIが組織内の仕事やタスクをどのように置き換えるかによって決定されます。AIは、HR担当者がリーダーシップ開発や関係性管理などの戦略的機能により焦点を当てることを支援します。人事領域でAIがより発展することで、HRはよりダイナミックでデータ主導型になります。

従業員は企業でAIツールを使用する新しいスキルを開発することが求められます。HRチームと組織の成功は、AIシステムの可能性を活用することにかかっています。

バイアスや不正確さを避けるため、使用されるデータの品質を確保するためのデータ監査も必要です。従業員がAIの能力と限界について十分な理解を持つことも重要になります。従業員のスキルアップとリスキリングのために、AIに関する教育とトレーニングの取り組みが増加するでしょう。

組織内でのAI導入は、採用率の増加とともに広がっていくでしょう。AIシステムの倫理的かつ責任ある使用を確保するために、人による監督が不可欠です。透明性と説明責任を確保するための倫理的ガイドラインも必要になります。

より良いAI基準とアウトプットのために、AI initiatives を組織の価値観と目標に合わせる必要があります。

AIの使用はエンプロイー エクスペリエンスのランク付けと改善にも役立ちます。生産性を向上させるためには、デシジョン インテリジェンスを重要なパラメータとして、データに基づいた意思決定が必要です。AI initiativesに「人間」を組み込むことが成功の鍵となり、職場をより従業員と人々中心にすることができます。