AIはHR部門に何をもたらすのか

私は今回、AIでデータを解析したときに何ができるのかという観点でカンファレンスを見てきました。そしてそこで多く語られていたのが、次の2点です。1つ目は、採用・離職（タレントマネジメント）について。日本でタレントマネジメントというと、人に焦点があたり、人材育成の意味合いが強い印象がありますが、アメリカでタレントマネジメントというと、仕事（ジョブ）に焦点があたり、必要なジョブを維持させるものという意味合いが強いです。そうした中、ジョブに適切な人をどうやって採用するか、逆に離職しそうな人をどうやって見つけるか、どうやって引き留めるかといった採用や離職防止（リテンション）の面でAIにアドバイスしてもらうという使い方が注目されています。そしてもう1つが、「Engagement／Employee Experience」です。AIを活用してエンゲージメントや従業員体験を高めようという話が非常に多く聞かれました。

HR Techの3つのステップ

AIをHRに活用する際には、「Descriptive Analytics」（説明と分類）と「Predictive Analytics」（予測）と「Prescriptive Analytics」（対策）の3つの段階があります。つまりAIを用いて現状を正確に把握し、将来発生するであろうことを予測し、それに対する最適な対策を講じるという流れです。「DescriptiveAnalytics」（説明と分類）では、AIが自動的に情報を見つけてきてくれます。「Predictive Analytics」（予測）では、過去のデータをもとに、例えばこの人は離職するかもしれないといった予測をしてくれます。そして私が一番注目したのが「Prescriptive Analytics」です。予測してくれるのはいいけれど、具体的な対策をAIがどこまで提言してくれるのか。しかし結論から言うと、提言機能に関しては、まだまだこれからという印象でした。

「採用×AI」の事例

ではここで「Predictive Analytics」（予測）の事例を一つご紹介します。ある企業で社員のパフォーマンスデータを取ります。さらに彼らにアセスメントを実施。そしてここからがAIの領域なのですが、彼らのパフォーマンスデータとアセスメントの結果を解析します。そうすると、その会社にとってどのような適性を持った人材がパフォーマンスが高いのか予測できるというわけです。その上で今度は採用する候補者に対しても同じアセスメントを行うと、その候補者が入社後にどれくらいパフォーマンスを発揮するかがわかります。今回のカンファレンスでもこういった事例が紹介されましたが、これはAIの活用法としてあり得ると感じました。今後は日本でもこういった採用分野での活用方法が広がっていくのではないでしょうか。

HR Techの動向と日本への適用の可能性

今回のカンファレンスでは多くの企業がセッションやブース展示で新しいサービスを紹介していましたが、主に3つの点がアピールされていたと思います。1つ目は、「見やすさ」。いろいろな機能を備えていても、結局は「見やすさ」をアピールしている企業が多かったです。2つ目は、社内に分散しているデータをいかに簡単に集められるか。AIがデータを解析する前段階として、「データ保存と連携」を訴求するものが数多く紹介されていました。そして3つ目は「業務効率化・高度化」を訴求するものです。
　今回の動向調査で改めて感じたのは、ある意味当たり前のことですが、AIの活用は企業にとってニーズが高い分野から進んでいるということです。アメリカ企業が直面している課題を解決する手段として、彼らの人事管理の在り方に沿った形で、AIの活用方法が考えられており、それが採用と離職防止であるという点に日米の労働市場の違いが見て取れました。特にアメリカはマネージャーの権限が非常に強く、自らの責任範囲においては人件費の予算まで握っているので、もしAIで離職しそうな人材が分かったとして、その人材を引き留めたい場合は、「彼・彼女を昇給させよう」とマネージャーが決めることができます。ここが日米の大きな違いでしょう。ただ、繰り返しになりますが、実際の人事管理の中でのAIの本格的な活用はまだまだこれからだなという印象を持ちました。
日本への適用の可能性という面でいうと、採用の分野では今回ご紹介したような事例が、日本でも今後どんどん広がっていくと思います。一方で離職の分野では、リテンションに対する日米の考え方の違いや、労働市場の違いなどもあり、日本ではもうしばらく時間がかかるのではないでしょうか。逆に、社員の能力開発を目的として行われる定期的な異動（ジョブローテーション）など日本ならではの仕組みもあるため、日本の人事部門が独自に抱えている課題や悩みを、今後AIがどのように解決していくのかが興味深いです。
非常に駆け足になりましたが、報告は以上となります。本日はありがとうございました。

大阪発HR Tech～ライトニングトーク～

最後に大阪発のHR Tech企業2社にご登場いただき、自社のサービス内容や、AIの活用事例などをご紹介いただきました。まず最初にお話いただいたのは、株式会社i-Plug代表取締役・中野智哉氏です。同社は、企業が学生に直接オファーをする新卒向けダイレクトリクルーティングサービス「OfferBox（オファーボックス）」を提供。学生の登録数、利用する企業の数ともに急激に増えており、年々規模が拡大していますが、一方でその仕組みに改善の余地があったとも語ります。1つは、登録している4万人以上もの学生の中から、いかに自社に合った人材をスムースに探し出せるかという工数問題。そしてもう一つは、一部の優秀な学生にオファーが集中してしまうという格差の問題。そこで学生検索機能にAIを導入したところ、工数は大幅に改善し、さらにAIがそれぞれの企業に適した人材を探し出すことで、学生へのオファーも分散されるようになったそうです。

　続いて、株式会社Be&Do代表取締役の石見一女氏にご登場いただきました。同社が提供する「Habi*do（ハビドゥー）」は、個人の目標達成を支援し、チーム力を向上させるエンゲージメントツールです。アドバイス機能にAIを活用することで、上司やマネージャーがチームメンバーのモチベーション支援をすることができます。石見氏いわく、エンゲージメントがうまくいくポイントは、行動変容を促す仕組みにあるとか。チームで目標を共有しながら、メンバーが互いに励まし合い、切磋琢磨することを促進します。また今後は、従業員の健康指導や学習の場にも応用できるよう、さらに改善していきたいそうです。


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