AI起点で考える、これからの組織・人事マネジメント
生成AIの価値は、人事業務の効率化だけにとどまりません。これまで人手や情報量の制約から十分に扱えなかった、人・仕事・組織に関する定性情報や複雑な関係性を捉え直せる可能性があります。
クレイア・コンサルティングでは、生成AIとHR専門知を組み合わせ、「何を問い、何を見て、どう意味づけ、どのような変革につなげるか」を重視しています。
AIを起点に、これからの組織・人事マネジメントをどう進化させられるのか。現在の実践と、今後の研究・サービス開発テーマから考えます。
01｜AI活用を、人事業務の効率化だけで終わらせない
生成AIは、文書作成、情報要約、問い合わせ対応、資料作成など、さまざまな業務の効率化に活用できます。
人事領域でも、採用、人材育成、評価、タレントマネジメントなど、多くの場面でAI活用が広がっています。
しかし、人事業務の一部を効率化するだけで、組織・人材マネジメントそのものが大きく変わるわけではありません。
クレイアがより重要だと考えているのは、
「これまで十分に捉えられなかった人・仕事・組織の状態を、AIによってどこまで新しく理解できるようになるか」
という問いです。
例えば、社員一人ひとりがどのような課題を捉えているのか、管理職がどのようなマネジメントを行っているのか、実際の仕事の中でどのような経験や判断が蓄積されているのか。
こうした情報は、経営や人事にとって本来重要である一方、人手だけで大規模に読み解くことは簡単ではありませんでした。
生成AIには、こうした従来の制約を変える可能性があります。
02｜人・仕事・組織には、これまで扱いきれなかった情報がある
人や組織の状態は、本来、単純な数値だけでは捉えきれません。
例えば人材を理解するには、
- どのような仕事を経験してきたか
- どのような課題を解決してきたか
- どのような役割や責任を担ってきたか
- どのような判断を行ってきたか
- どのような場面で力を発揮してきたか
といった情報も重要です。
組織やマネジメントについても同様です。
社員が実際に設定した目標、評価コメント、1on1の記録、キャリアやプロジェクトの履歴、職務記述などには、数値化された人事データだけでは分からない多くの情報が含まれています。
しかし従来は、大量の定性情報を扱うことが難しかったため、属性、評価点、職種分類、サーベイスコア、スキル項目など、比較しやすい形に整理・圧縮して見る必要がありました。
もちろん、こうした指標は今後も重要です。
一方、生成AIによって、文章や文脈を含む大量の情報を横断的に読み、共通する特徴や違い、関係性を捉えられる可能性が広がっています。
「これまで『扱いにくいから十分に見ていなかった情報』を、経営・人事の判断材料として活用できる余地が広がっている。」
私たちは、ここに生成AIが組織・人事マネジメントにもたらす大きな可能性があると考えています。
03｜生成AI×HR専門知で変わる3つのこと
クレイアでは、生成AIを組織・人事マネジメントに活用するうえで、特に次の3点が重要だと考えています。
1．人・仕事・組織を、より解像度高く捉える
生成AIを活用することで、従来は大量に扱うことが難しかった定性情報を、意味や文脈をある程度保ちながら横断的に捉えることができます。
例えば社員が実際に記載した目標からも、経営方針をどのように理解しているか、自組織の課題をどう捉えているか、何を優先し、どのような打ち手を考えているかといった情報を読み取れます。
同様に、仕事の経験、職務内容、評価コメントなども、複数の情報を組み合わせて見ることで、これまでとは異なる人材理解につながる可能性があります。
重要なのは、AIによって「人を点数化する」ことではありません。
「これまで十分に見ることができなかった情報まで視野を広げ、人・仕事・組織をより多面的に理解すること」です。
2．HR専門知で「何を見るか」「どう意味づけるか」を決める
大量の情報をAIで分析できるようになっても、それだけで経営・人事に意味のある示唆が得られるわけではありません。
例えば同じ目標データでも、「経営方針が現場まで落ちているか」を見るのか、「管理職の課題設定」を見るのか、「新しい人事制度で期待する役割が反映されているか」を見るのかによって、必要な分析観点は異なります。
そのため重要になるのが、
- 何を明らかにしたいのか
- どの情報を見るべきか
- 何を良い状態とするのか
- どこに改善余地があるのか
- 分析結果をどの改革へつなげるのか
を設計することです。
ここにHRコンサルティングの専門知が必要になります。
「AIが答えを出すこと以上に、『何を問うか』を設計することが重要になる。」
これが、AI時代のHRコンサルティングにおける大きな変化の一つだと考えています。
3．人とAIの役割を設計し、意思決定と変革につなげる
生成AIには、大量の情報を読み、共通の観点で整理し、特徴的なパターンを抽出するといった強みがあります。
一方で、企業固有の背景を踏まえて結果を解釈し、経営・人事上の優先順位を決め、実際の改革施策へ落とし込むことには、人による判断が欠かせません。
特に評価、配置、処遇など、個人の機会や処遇に大きく影響する領域では、AIだけに最終判断を委ねず、人間による判断・検証を組み込むことが重要です。
これからの組織・人事マネジメントでは、
「AIに何を任せ、人が何を判断するか」そのものを設計する
必要があります。
生成AIを人の代替として見るのではなく、人の理解・判断・意思決定を広げる仕組みとして組み込むことが重要だと考えています。
04｜AI起点で、どのような組織・人事課題を捉え直せるか
AIによって扱える情報や分析の範囲が広がれば、従来から存在する組織・人事課題についても、これまでとは違った角度から捉え直せる可能性があります。
例えば、次のような課題です。
A．経営と組織をつなぐ
組織設計｜人事ガバナンス
- 経営戦略と人材・組織施策が十分につながっていない
- 組織を変えても、意思決定や仕事の進め方が変わらない
- 誰が何を決めるのか、責任や権限が曖昧
- 重要な人事判断の根拠が見えにくい
例えば、経営方針や人事制度として定めた「あるべき姿」と、社員が実際に設定している目標などの「運用実態」を照らし合わせることで、経営と現場の間で何が起きているのかを捉えられる可能性があります。
クレイアでは実際に、社員の目標を「個人を評価するための情報」として見るだけではなく、経営と現場をつなぐマネジメントの実態を捉える情報として分析しています。
「目標を評価する」のではなく、「目標から組織を見る」
というアプローチです。
B．必要な人材を獲得・活かす
人材獲得｜配置・登用｜人材循環
- 採用しても、期待した活躍につながらない
- 求める人材像が抽象的、または実際の仕事と合っていない
- 配置や昇格が適切だったか、十分に答え合わせできていない
- 人材が部門内に固定され、全社的な活用が進まない
- 社内に蓄積された経験や知識を活かしきれていない
職種名やスキル項目だけでなく、実際に経験した仕事、担った役割、解いてきた課題などまで含めて捉えることで、人と仕事のつながりをより精緻に考えられる可能性があります。
C．人を育て、評価・報いる
人材育成｜評価・報酬
- 研修をしても、現場の行動が変わらない
- 上司によって育成やフィードバックの質が大きく異なる
- 評価者によって判断基準が異なる
- 戦略上重視したい行動が、本当に評価されているか分からない
- 昇格や報酬の理由が十分に伝わっていない
目標、評価コメント、フィードバック、行動変化などを見ることで、制度が意図した育成やマネジメントが現場で実現しているかを検証できる余地があります。
D．人と組織が機能する環境を整える
組織活性化｜労務管理
- サーベイはしているが、何を変えればよいか分からない
- エンゲージメント低下の背景が十分に見えない
- 管理職に個別対応や労務負荷が集中している
- 同じ制度でも、部門によって運用品質が大きく異なる
サーベイの数値だけでなく、その背景にある組織運営、マネジメント、仕事の進め方なども合わせて見ることで、機能不全の要因まで掘り下げられる可能性があります。
こうした課題すべてに対して、生成AIを使えば直ちに答えが出るわけではありません。
重要なのは、「これまで情報量や分析方法の制約から十分に見られなかった実態を捉え、組織・人事課題の解決へよりダイレクトにつなげられるか」ということです。
クレイアでは、この観点からさまざまな組織・人事課題について研究・サービス開発を進めています。
05｜現在、重点的に探索している3つの問い
こうした幅広い組織・人事課題の中でも、現在、今後の組織・人事マネジメントに大きな影響を与える可能性があるテーマとして、次の問いを重点的に検討しています。
人と仕事を、より精緻につなげられないか
人材配置やタレントマネジメントでは、これまでも職種、等級、スキル、経験など、さまざまな情報が活用されてきました。
しかし実際の仕事は、それほど単純ではありません。
同じ職種であっても、
- どのような課題を扱ったか
- どのような顧客や事業に関わったか
- どのような意思決定を行ったか
- どのような責任を担ったか
によって、経験の意味は大きく異なります。
職務記述、キャリア、目標、プロジェクト履歴などの定性情報を横断的に扱うことで、人と仕事のつながりを従来より精緻に捉え、配置・育成・採用などの判断を高度化できないか。
その可能性を検討しています。
AI時代の能力・アセスメントを、どう再設計するか
生成AIの普及によって、仕事の進め方自体も変わっていきます。
情報収集、分析、資料作成、文章作成などの一部をAIが支援するようになれば、人に求められる能力にも変化が生じます。
例えば、
- 解くべき問いを設定する
- AIに何を考えさせるかを設計する
- AIの出力を批判的に検討する
- 複数の情報から最終判断する
- AIを活用しながら他者を動かす
といった能力です。
そのとき、従来と同じ人材要件やアセスメント方法で、本当に必要な能力を捉えられるのか。
「AIを使うこと自体も前提に、人の能力や判断力をどう見極めるか。」
これは、今後の人材マネジメントにおける重要な問いです。
AI時代の仕事・役割・価値を、どう捉え直すか
AIが仕事の一部を担うようになれば、職務そのものの構造も変わります。
ある仕事の中で、
- AIが担うタスク
- 人が担う判断
- 人とAIが協働する部分
が変われば、その仕事に求められる責任や専門性も変化します。
さらに、企業によって戦略や競争優位の源泉が異なれば、同じ仕事でも、その企業にとっての意味や価値は異なります。
そのとき、従来の職務定義や職務評価をそのまま使い続けることが適切なのか。
「AIによる仕事の変化も踏まえ、企業固有の戦略や価値観にとって重要な仕事・役割・責任をどう捉え直すか。」
これも、中長期的に研究していくべきテーマだと考えています。
これらは、現時点ですべてが確立したサービスとして提供されているものではありません。
実際のコンサルティング案件、研究、顧客との対話を通じて、どのような顧客課題に価値を生み出せるのか、どのような方法で実現できるのかを検証しています。
06｜AIを使うことではなく、組織・人事の判断を進化させる
クレイアが目指しているのは、AIを使ったサービスを増やすことそのものではありません。
重要なのは、生成AIによって、
- これまで見えていなかった情報を見る
- 人・仕事・組織をより深く理解する
- 経営・人事の判断材料を増やす
- 改善の結果を継続的に確かめる
ことができるようになり、その結果として、組織・人事マネジメントそのものをより良くしていくことです。
そのためには、AIだけではなく、人事制度、組織設計、人材マネジメント、経営・事業への理解が欠かせません。
クレイアでは、実際のコンサルティング案件、研究、顧客との対話を通じて、
「生成AIとHR専門知をどのように組み合わせれば、経営・組織・人材に関する判断と変革をさらに高度化できるのか」
を継続的に検証していきます。
AIを起点に、人・仕事・組織の「見方」そのものを問い直す。
そこから、これからの組織・人事マネジメントを考えていきます。
クレイア・コンサルティング株式会社 マネージングディレクター
九州工業大学情報工学部卒業
大手SIerおよび専門商社の人事部門にて、人材開発や人事制度設計、グループ会社の人事ガバナンス
改革に携わる。その後、国内系人事コンサルティング会社を経て現職。
幅広い業種における統合的人事制度改革、コンピテンシー設計、人材アセスメント、意識改革、組織再編に伴う人事マネジメントの再構築、従業員満足度／エンゲージメント向上等、 多数の人事コンサルティングプロジェクトに従事。近年の人材の多様化、多様な働き方への移行支援やタレントマネジメント文脈での人材の発掘・登用、配置・育成の高度化の経験も豊富。