はじめに

前回は、今回は、ＨＲ－アナリティクスに関しての具体例について触れていきました。
今回は、最終回として、これまでの議論の総括と、私からのメッセージを発信したいと考えています。

AI時代に人事業務はどのように変わるのか

AI時代とはどのような時代なのでしょうか。
人事の分野で既に導入されている代表的なものは、採用の自動化や給与計算の自動化などが挙げられます。

それにより劇的に生産性が向上した事例も多々あります。
そのため、将来的には今の業務がなくなるのではないかという恐怖もあるかと思います。

個人型ＰＣが普及する前の会議資料などは手書きものが多く、大企業の給与計算などは巨大なコンピューターを使っていましたが、個人型ＰＣの普及により、それらの業務の生産性は飛躍的に向上しました。

その結果、給与計算等などの人数が減りましたが、一方で、ドキュメント作成などに時間を要するようになりました。
今後は、それらがある程度自動化されるようにもなるとも思われます。

そのような視点で触れると、今後、ＡＩ化によるインパクトは下記の２つ通りが考えられます。

1. 生産性向上：既存作業の自動化の範囲が広がる
2. 高度な分析の実現：これまで膨大なデータ、もしくは特定の企業もしくは人にしかできなかった処理・分析ができるようになる。

1.に関しては、給与計算業務を例に説明します。
多くが電卓によって計算されていたもののが、エクセル等の計算ソフトや給与計算ソフトにより電卓が不要になりました。

しかし、計算ロジックを構築したり、ある程度パターン化できない計算は人が行う必要がありました。
今後、人工知能によりこれらも自動化されることが予想されます。

そして、2.については、これまで研究されていた声の分析や動作の分析を人工知能によって、誰でも簡単に扱うことができることにより、これまでできなかった分析業務も可能になりました。

以上のことから、今後、業務がシフトするイメージとしては、以下のように想定されます。

• 人が単純作業を担うことが少なくなる
• 分析する作業が緻密になると同時に、分析の企画、次のアクションが求められる

ＰＣやデジタル社会の浸透に応じて人の役割が変化したように、ＡＩをはじめとする人工知能の役割に応じて、再び人の役割も変化していく必要があるかと思います。

人材マネジメントの方向性の変化

人工知能の普及によって人材マネジメントの在り方も変化すると予想しています。
「労働人口の減少」「人材の価値観の変化」、この２つに伴って、適切な人材の確保・育成をしていく必要があります。

これまでの人材マネジメントの基本は、適切な人材を「選定」して、処遇するというスタンスでしたが、これからは人材の役割を見極め、それに応じて「育成」してということが必要になってくると考えています。

人材の高度化・企画化に伴い、経験などが必要とされる場面が少なくなってきています。
一歩間違えると、自らの業務をなくす可能性もあります。

人材マネジメントのポイントとして、どのような業務が向いているか、業務・会社に対しての姿勢などの要素を図ることにより対応していく必要があります。

2030年には、今の仕事の半分がＡＩ等に代わるとの試算もあります。
現在の想定では、単純な事務作業、もしくはある程度複雑な事務作業等が対象になるかと思います。

一方で、企画業務や、高度な判断を要する業務、全く経験したことがない業務等が残るものと思われます。
次に人工知能における２つのインパクトごとに説明をしていきます。　

生産性向上の視点

例えば給与計算を例にとると従来は入力・イレギュラー対応がメインだったが、これからはアウトプットが正確かの検証作業や、イレギュラーに対してどのように学習させるかを検討するという形に変化します。

経理業務だと入力結果の確認を振替伝票や試算表などで確認することや、イレギュラーの仕訳が適切に処理されているかの確認になります。
一番大切なのは、給与計算にせよ、経理業務にせよ、システムに頼らず自ら「正解をキチンと算出できる」スキルは必ず必要になります。

個別業務の把握ではなく、全体の業務フローを把握していることが必要になります。
これらのことを理解してアプローチしないと、検証作業が膨大になり、不必要な業務が増え手作業の方は効率的だったという結論になりかねません。

単に作業だけに従事しているとこれらの処理の検証ができず、役割としての人としての意味が全くなさなくなります。
「なぜ、こうなるのか」「どうすれば改善されるのか」を日々考える必要はあり、そのような状態にするためには、職場環境の改善や生産性向上の意識の醸成が不可欠になるのです。

高度な分析の実現

様々なデータを用いて、人材マネジメントの動向を分析していくことにより、今まではある程度、「勘」「経験則」に頼っており、一定の成果をあげることが出来たかもしれませんが、近年の価値観の多様化により、科学的に分析を行う必要性が増してくると思われます。

データの収集については、その目的や仮説を十分に立てて行うと同時に、その分析においては、多変量解析を中心に実施していくことになります。

分析に当たっては、やはり母集団は多い方が、仮説の信ぴょう性が高まります。

しかし、巨大企業ならともかく、中堅・中小企業においては、データ数がなかなか揃わないことが多いかと思います。
その場合には、下記の２つの方法が考えられます。

• 細かいデータまで収集し、仮説・分析を増やす
• 他社データを交えて、仮説・分析を行う。

3つの変化に対応するために

これまで１０回にかけて、ＡＩ時代の人材マネジメントについて触れてきました。
これらの１０年間は労働人口の減少も相まって、再び業務のやり方や流れが劇的に変わるだろうと推察しております。

また、日本マーケットの縮小や諸外国企業とのグローバルな競争の激化、また、労働環境においては、外国人労働者の受け入れの促進や労働行政の強化などによる人の価値観の変化の促進、あまり日本においては好転する材料がない印象も受けます。

一方で、先述したようにこれからの人の役割は高度化が進むと思われ、現在の会社の状況を的確に踏まえ、「自らの意思で動く」人材が求めれるようになります。

1990年頃に、バブル崩壊や派遣業の解禁雇用環境の変化が起こって約30年、これからも「格差社会」はますます進んでいくと思われます。
企業の人材マネジメントは、「自らの意思で動く」人材を見極め、適正に処遇することが重要になってきます。

このように記載するとサバイバル時代のような印象も受けますが、換言すると「やり直しがきく社会」「学歴・学校格差の是正」など、誰にでもチャンスはあるとも言えます。

少子高齢化に伴い労働人口は確実に減少しているということ、働き方改革によって時短を求められているということ、生産性向上により効率化がより一層重視されるということ、以上の３つがこれから企業の人材マネジメントにおいて重要になってきます。

換言すると、大量の人材から、それぞれに合う人材をピックアップする時代は終焉を迎えたといえます。

これからは、同一の価値観の人が多くいるなかで、いわゆる「目立つ人」を処遇するのではなく、会社の経営戦略・方針、風土、必要としているポジションに合致している人材を見つけ、アプローチしていく必要があります。

そのために必要となってくるのは、人工知能をはじめとするオートメーション化の推進はもちろんですが、企業の意識の変化も大切になってきます。
皆様の人材マネジメントや労務マネジメントの基本方針の一助になれば幸いです。