人工知能
人事における生成 AI: 主なユース ケースと実例
生成 AI を使用すると、人事部門は人とのつながりを損なうことなく、リクルーティングから社员エンゲージメント、長期的なワークフォース プランニングに至るまで、さまざまなイニシアチブを大規模に展開できます。
Sydney Scott
AI 担当編集ストラテジスト
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AI はここ数年で人事に欠かせない存在となり、経営レベルの戦略立案から日常業務の効率化に至るまで、幅広く活用されるようになりました。人事における生成 AI の価値は特に高く、最近の によると、現在は 66% の人事部門が生成 AI を活用しています。同レポートでは、業務を再構築して飛躍的なビジネス成果を達成したいと考える人事部門リーダーにとって生成 AI は「戦略的必須要件」であると評価しています。
人财の获得から社员エンゲージメント、長期的なワークフォース プランニングに至るまで、生成 AI は人事の最新化を推進し、経営レベルのビジネス目標と人事の日常業務の双方に戦略的に貢献する極めて重要なツールとなっています。
しかしそのような効果を実現するには、適切なユース ケースを見極め、企業規模で AI を拡張するアプローチについて理解する必要があります。
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人事部門の 66% が飛躍的なビジネス成果を達成するために生成 AI を活用しています。
レポート
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人事における生成 AI の役割とは？
生成 AI とは、既存のデータからパターンを学習し、テキスト、コード、画像、構造化されたインサイトなど、新なたコンテンツを生成する AI システムを意味します。たとえば人事に導入すると、職務内容、候補者へのメール、パフォーマンス フィードバック、主要なワークフォース トレンド レポート向けのドラフトを瞬時に作成することができます。
人事における生成 AI の主なメリットはスピードと拡張性にあります。候補者プロファイル、ポリシー ドキュメント、学習コンテンツ、リアルタイム フィードバック、ワークフォース データなど、膨大な情報を統合?分析し、レビュー可能な出力をわずか数秒で生成します。?
によると、4 分の 3 以上 (85%) の社員は AI によって生産性が向上し、週あたりの作業時間が最大 7 時間短縮されたと回答しています。人事部門も例外ではありません。しかしパラドックスが生じることが少なくありません。短縮された時間の多くが汎用的なコンテンツの修正、目的と異なる出力の調整、分断されたツール間の操作といった手戻りに費やされることが多いのです。
人事部门ではこのようなパラドックスが以下のような形で表れる可能性があります。
- 実际の职务要件と一致しない职务内容
- 公司ブランドやトーンが反映されていない候补者向けメッセージ
- ニュアンスや文脉が抜け落ちているパフォーマンス评価の要约
- 内容は正确でも社员にわかりにくいポリシーの説明
- 不正确なデータに基づいて策定されたワークフォース戦略
人事における生成 AI の効果を最大限に引き出すには、基幹業務システムやワークフローに完全に組み込み、人事部門がすでに使用しているデータ、ポリシー、コンプライアンス管理機能を活用できるようにする必要があります。インテグレーションが成否を決めるため、高い効果が期待できるユース ケースを見極め、目的を持って導入する必要があります。これは生成 AI の導入自体と同様に重要です。
人事における生成 AI の主なユース ケース
すべての生成 AI のユースケースがあらゆる人事組織に同じ価値をもたらすわけではありません。AI をプロセスに導入する前に、リーダーはそのユース ケースがより広範な事業/人事上の優先事項にどの程度適合するか評価する必要があります。AI を継続的に運用するために必要なデータ インフラ、ガバナンス ポリシー、チェンジ マネジメント戦略が整備されているかどうかを確認する必要があります。
つまり長期的な成功を実現するには、人事組織の既存業務や今後のプランに生成 AI を適合させる必要があります。生成 AI に業務やプランを適合させるのではありません。人事における生成 AI の主なユースケースには以下が含まれます。
1.リクルーティング ワークフロー
コンテンツ生成の導入は、生成 AI のユース ケースとして早い段階から拡大しました。人財の獲得においてはその効果が顕著に表れています。求人情報、アウトリーチ メッセージ、面接案内、候補者への進捗連絡を含め、リクルーティング チームは大量のコンテンツを作成します。このようなコンテンツは正確であるだけでなく、企業ブランドやスキル戦略と整合していなければなりません。
生成 AI ツールは、複数の職務、勤務地、ビジネス ユニットにまたがって大規模な採用を行う組織や、品質と公平性を維持しながら迅速に行動する必要がある採用チームで特に効果的です。
生成 AI は以下のような方法で人財の獲得を支援します。
スキル、责务、等级基準に基づいて职务内容のドラフトを作成します。これにより、リクルーターや採用マネージャはドラフトを使って编集を行い、公开できます。
企業ブランドや特定のプロファイル/タレント プールに照準を合わせたパーソナライズされた候補者向けアウトリーチ メールを生成します。
各职种に求められるスキルやコンピテンシーに基づいて构造化された面接质问やスコアカードを作成します。
候补者の履歴书を要约するほか、适性评価や面接メモを简洁にまとめることで、採用マネージャの面接準备を支援します。
企業ブランド コンテンツを再利用して複数のチャネル向けに編集します。たとえば、企業文化を紹介する記事をキャリア サイト、求人情報、フォローアップ メッセージ向けに編集します。
生成 AI を適切に活用すると、リクルーターはコンテンツのドラフト作成や修正に費やす時間を短縮し、候補者や採用マネージャとの関係構築に多くの時間を振り向けることができます。
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2.人事サービス提供とエンプロイー エクスペリエンス
生成 AI システムは、人事部門が社員やマネージャに提供するサービスのあり方も大きく変える可能性があります。カスタマー サービス部門が AI を活用して応答を加速し、大量の問い合わせに対応するのと同様、人事部門は生成 AI を活用することで、正確な回答ドラフトを作成し、関連するポリシーを提示し、定型的な問い合わせを基に新たなリソースを作成できます。
回答を一から作成したり、複数のシステムを検索したりする必要はありません。 人事担当者やマネージャは、AI が社員の問い合わせ内容を踏まえて生成したドラフトを使って作業を開始できます。
たとえば、以下があります。
- 承認済みのナレッジベースやポリシーに基づいて人事に関する一般的な問い合わせ (福利厚生、休職、給与、休暇、柔軟な働き方に関するポリシーなど) に対する回答の初回ドラフトを作成します。
- 过去のケースや対话を要约し、新しい人事パートナーやマネージャが応答する前に経纬をすばやく把握できるようにします。
- 类似する过去の事例や结果を参照し、一般的な人事ケースに対して解决策を提案したり、次に取るべきステップを案内したります。
- 関連するポリシー ドキュメントや FAQ を抽出して回答に直接取り込むことで、一贯性を强化し、回答の信頼性を高めます。
- 解决済みの社员からの问い合わせを活用して新しいヘルプ記事やナレッジ コンテンツを生成し、社员が自身で回答を特定できるよう情报を継続的に改善します。
统合された型人事サービス提供プラットフォームにこれらの机能を组み込むことで、ケースの件数を削减し、エクスペリエンスの一贯性を高めることができます。また、人事プロフェッショナルは最终回答の主导権を维持することができます。
3.ラーニングと能力开発 (L&D)
組織がスキルベースの人財戦略へと移行する中、人事部門やラーニング部門はパーソナラズされた能力開発機会を大規模に提供することが求められています。そのためには、社員が現在のスキルを把握し、重要なスキル ギャップを特定するとともに、自身の役割やキャリア目標に応じた学習機会を容易に活用できるよう支援する必要があります。
生成 AI は未加工の人財データと、人財が実際に活用する能力開発ガイダンスとのギャップを解消する役割を果たします。AI は複雑なデータセットをわかりやすい言語?インサイトに変換してビジネスリーダーを支援する場合と同様、実行?理解しやすいガイダンスを社員に提供し、キャリア成長や学習プログラムの選定を支援します。
たとえば、以下があります。
スキル データ、職務要件、興味のあるキャリアに基づいてパーソナライズされた学习パスを策定し、最も适したコンテンツやエクスペリエンスを提案します。
长文の学习教材、レポート、プレイブックを要约し、简洁で理解?活用しやすい学习アセットへと変换します。
复雑または専门的なポリシーを変换し、マネージャや社员が理解しやすい解説やシナリオに置き换えます。
フィードバック、パフォーマンス评価履歴、目指す职务に基づいて能力开発プランのドラフトを作成します。
社员の现在のプロファイルと组织のニーズに基づき、本人が気付いていない可能性のある类似スキルやキャリアパスを导出します。
充実したスキル基盤と質の高い学習コンテンツを生成 AI ソリューションと組み合わせることで、人事部門はパーソナライズされた能力開発機会をタイムリーに提供できます。これによって管理業務が増加することはありません。
AI は複雑なデータセットをインサイトに変換してリーダーを支援する場合と同様、実行しやすいガイダンスを社員に提供してキャリア成長を支援します。
4.パフォーマンス/タレント マネジメント
パフォーマンス管理やタレント レビューは、本質的に人が担うべきプロセスですが、一方で大量のコンテンツの作成?統合も必要になります。マネージャはレビュー コメントを作成し、複数のソースからフィードバックを収集?要約し、適切な能力開発アクションを特定しなければなりません。タレント レビューやデータドリブンな意思決定を支援するため、人事部門はさまざまな情報を集約する必要があります。
生成 AI は人間の判断力や細かな対応力を活かしつつ、手作業の負担を大幅に軽減することができます。
たとえば、以下があります。
複数のソースから収集したフィードバックやパフォーマンス データを要約して初回ドラフトを作成し、マネージャや社员が协働で编集?调整できるようにします。
レビュー期间中に収集した目标、成果、フィードバックに基づいてレビュー コメントや対話記録のドラフトを作成します。
職務要件、スキル ギャップ、事業優先事項に基づいて目标案や能力开発活动案を提示します。
未加工のフィードバック データをインサイトに変換して人事ビジネス パートナーに提供します。たとえば、チームや部門全体に共通する強みや懸念事項を明らかにします。
后継者、リスク、準备状况に関する情报が简洁に要约されたタレント ビュー サマリを作成します。これはリーダーシップ チームのディスカッションに役立ちます。
これらの目的はマネージャに代わって AI に評価文を作成させることではなく、より良いたたき台を提供することで、マネージャがチームとの有意義な対話に専念できるようにすることにあります。
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5.ワークフォース プランニングと分析
人事部門リーダーや财务パートナーに対し、複雑なワークフォース データをアクショナブル インサイトに変換してエグゼクティブに提供するよう求める声は高まっています。彼らは人財の現状や組織の今後のニーズ、多様なワークフォース シナリオの結果予測について説明する必要があります。
财务を支援する場合と同様、生成 AI はデータを整理して明確かつアクショナブルなガイダンスに変換することで、ワークフォース プランニングの叙述的な側面を自動化?拡張します。
たとえば、以下があります。
ヘッドカウント、離職率、社内人財の流動性、欠かせないスキルの充足度など、さまざまなデータをシステム オブ レコードから直接抽出し、リーダーシップ チームや取締役会向けにワークフォース サマリのドラフトを作成します。
过去の倾向や推进要因に基づき、离职率の急激な増加、エンゲージメントの変化、採用ペースの钝化など、主要な人材指标が変化した理由を説明します。
異なる採用プラン、人材再配置戦略、スキルアップ オプションなど、複数のワークフォース シナリオを比較し、コスト、リスク、キャパシティにもたらす影响を明らかにします。
対象者 (人事部門、财务部門、オペレーション部門、取締役会など) に合わせてエグゼクティブがすぐに活用できるデータへとワークフォース データを変換します。
非技術系のリーダーが自然言語で問い合わせてライブ データに基づく明確な説明を得られるようにすることで、人事分析の活用を容易にします。
生成 AI は日常的に使う言葉でインサイトを提供するため、リーダーがダッシュボードの専門知識を確保する必要はありません。
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6.人事のオペレーション、ポリシー、チェンジ コミュニケーション
人事部門は、新たなポリシー、運用モデル、総報酬プログラム、働き方など、大規模な組織変革を実施する際に中心的な役割を担うことが少なくありません。このようなイニシアチブには多くの運用業務やコミュニケーション業務が伴いますが、そのほとんどは反復的であり、生成 AI のユース ケースに適しています。
製品開発部門やイノベーション部門が生成 AI を活用してアイデアの創出や初期段階の業務を加速する場合と同様、人事部門も生成 AI を活用することで、ポリシーの策定、的を絞った明確なコミュニケーション、イネーブルメントなど、業務を迅速に進めることができます。
たとえば、以下があります。
人事、法务、コンプライアンスに関する情报に基づき、ポリシー ドキュメント、FAQ、説明資料のドラフトを作成します (常に人がレビュー?承認を行います)。
现场のマネージャ、エグゼクティブ、特定地域/业务机能の担当者など、対象者ごとに最适化された複数パターンのチェンジ コミュニケーションを作成します。
基幹業務システム上の情報を活用し、人事イニシアチブの最新進捗報告、ステークホルダー向けサマリ、ステアリング コミッティ向け資料など、プロジェクト成果物を生成します。
トークポイントや Q&A のドラフトを作成し、リーダーが人事施策の変更について一贯した説明を自信を持って行えるよう支援します。
组织的な変更に対するフィードバックやアンケート结果を要约して主要なテーマへと変換し、人事部門やリーダーシップ チームに推奨アクションを提示します。
生成 AI を変革の実務面を支援するパートナーとして活用することで、人事部門は作業負担を軽減し、戦略策定、リスニング、企業文化の取り組みに時間を振り向けることができます。
人事部門リーダーは生成 AI を人事基幹システムの一部と捉える必要があります。
生成 AI を人事の戦略的アセットにする
多くの組織の問題はもはや生成 AI を人事に活用するかどうかではありません。AI を個別に試験運用する段階から、組織全体が一貫した方法で効果的に活用する段階へと移行する方法を見極める必要があります。
導入の初期段階においては通常、求人情報の作成支援、人事の問い合わせに対応するチャットボット、各種の分析支援など、生成 AI を個別に活用します。個々の AI ツールは短期的なメリットをもたらすかもしれませんが、システムの分断を招くおそれもあります。
サイロ化されたツールは以下の取り组みを困难にします。
社员の机密データに一贯したガバナンスやガードレールを适用する。
唯一の正しい情报源を维持し、ポリシー、スキル、ワークフォースの管理に适用する。
AI が人事の意思決定にいつどのように関わっているかを把握していない社員の信頼性を構築する。
成功したユース ケースをすべての地域、ビジネス ユニット、人事チームに拡張する。
この段階を乗り越えるためには、人事部門リーダーが生成 AI を個別のツール群ではなく、人事基幹システムの一部と捉える必要があります。つまり、リクルーティング、オンボーディング、ラーニング、パフォーマンス管理、人材管理、ワークフォース プランニングなど、主要な人事プロセスをすでに支えている人材管理プラットフォームやワークフローに AI を直接組み込む必要があります。
生成 AI は人事部門の人間的役割を置き換えることはできません。またそうするべきでもありません。しかし適切に導入すると、人事業務の足かせとなる定型作業を自動化し、データから高度なインサイトを引き出せるだけでなく、人事チームは人財を大事な局面で支援することに時間を振り向けることができます。
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