日本アイ?ビー?エム株式会社は、「世界で最も生産性が高い会社」を目指し、テクノロジーを活用した人事変革を推進してきました。本インタビューでは、同社 执行役员 人事担当の中村 拓氏が、これまでの道のりと得られた学びについて語りました。

〇ご登坛者

日本アイ?ビー?エム株式会社
执行役员 人事担当
中村 拓 氏

「クライアントゼロ」として挑む人事変革

テクノロジーが極めて速いスピードで進化しています。IBMの Chairman & CEO であるアービンド?クリシュナ氏は、社内のバックオフィス職の 30 %が 5 年以内に AI に代替されるとの見解を示しています。また、同社が行った大企業の経営陣への調査では、社員の 40 %が今後 3 年以内にリスキリングを必要とするとの声が寄せられています。

IBMは 1990 年代の経営危機をきっかけに、バックオフィス業務の棚卸しや断捨離、標準化?簡素化を進めてきました。その姿勢を表すキーワードが「クライアントゼロ」です。IBM自身が 0 番目のクライアントとして変革を実践し、その知見からお客さまへ提案?並走し、実現していく考え方です。

人事変革のビジョンの中心に据えたのは、AI 活用による社員体験の向上でした。人事情報へのアクセスの複雑化、増え続ける人事アプリケーション、専門領域ごとの組織設計によるサイロ化。こうした課題に対し、デジタルを活用したサポートで、社員やマネージャーに快適な体験を届けることを目指しています。

デジタル層とヒューマン層の「2 層モデル」

その具体策が、「デジタル層」と「ヒューマン層」の 2 層のサポートモデル「AskHR」です。デジタル層のAskHRは、社員やマネージャーにとって最初の接点となるユーザーインターフェースです。社内の規程やガイドを尋ねればすぐに答えが返り、コアの人事システムである とも連動しているため、人事処理も AskHR 上で完結します。

マネージャーは日々のメンバーの勤怠管理や承認を AskHR 上で済ますことができ、評価の時期には、自分がメンバーをどう評価していたかを AskHR に尋ねれば、必要な情報をすぐに画面で確認できます。

デジタルの裏側のヒューマン層には人事担当者による「Team HRBP（ビジネスパートナー）」が控え、複雑な相談は AskHR から Team HRBP へとつながります。Team HRBP のメンバーはパフォーマンスや給与、昇進など問い合わせの多い領域ごとにグループ化され、特定のマネージャーには付きません。名前を知る人事担当者がいつも近くにいた環境はなくなり、マネージャーからの反応は、決してポジティブなものではありませんでした。

仕組みの変更で、マネージャーから見たサービスレベルが一時的に下がることは見越していました。その上で、下がったサービスレベルをどう引き上げるかまで計画しました。これまで回答を得るまでに 24 時間かかっていたかもしれないやり取りも、AskHR なら、いつでもすぐに答えが返ってくるといった具体例を示して利用を促し、マネージャーが感じるサービスレベルの低下感に歯止めをかけていきました。

AskHR も当初は日本語への対応が不十分でしたが、テクノロジーと人間を組み合わせるモデルにたどり着いたことが、1 つのマイルストーンになりました。

「エリミネート?シンプリファイ?オートメート」の顺番

同社が人事変革で非常に大事だと感じているのが、無駄の排除（エリミネート）、残ったワークフローの簡素化（シンプリファイ）、テクノロジーによる自動化（オートメート）という順番です。現在はその先の「AI Everywhere」として、AI ありきで業務を再設計するフェーズに入っています。

この順番の大切さは、人事アプリケーションの増加?統合の変遷にも表れています。グローバルでの業務の統合?標準化の過程で廃止した業務が改めて必要となり、それに対応するために新しい人事アプリケーションを導入するなど多数のアプリケーションが存在していた経緯があります。そこで全社の人事アプリケーションを徹底的に棚卸しし、評価制度のツールを 麻豆原创 SuccessFactors に取り込むなど統合を進めてきました。

エリミネートとシンプリファイを彻底するために重要なのがシニアな人事リーダーの役割です。リスクを理解した上で、覚悟を持って「これはやめる」という方向性を示す。それが最初の、大切な一歩でした。ただし、トップダウンで夺いすぎれば轧轢や反発が生まれます。日本の风土では、ステークホルダーを巻き込む共感型?巻き込み型のイノベーションが欠かせないというのが、中村氏の実感です。

不安を成长机会に変えるメッセージ

冒頭に示した Chairman & CEO のクリシュナ氏の見解が伝わったとき、人事部門のメンバーがまず抱いたのは不安と懸念でした。中村氏ら人事リーダーは、会社としては生産性向上とテクノロジー活用はあるべき姿だと伝える一方、個人に向けては、これほど大きな変革に取り組む会社は世界でも多くないと語りかけてきたといいます。難しい変革の現場に自分ごととして身を置けば、プロフェッショナルとしての経験値は必ず上がる、というメッセージです。

自身のキャリアの幅や市場価値の向上にもつながるという言葉を受け止め、前向きに挑戦するメンバーは多いといいます。現状維持を望むメンバーにも、業務の変革は避けられないと伝えた上で、AI を活用して自分の仕事をどう改善するかを一緒に考えてきました。

全社員に対しては、創業時代から受け継がれる「学びに飽和点はない」という文化を土台に、年に 2 回「学びウィーク」を設けています。AI などのツールで自身やチームの生産性をどう上げられるかを実際に試す場で、講師役を担うのは、AI スキルを最も理解している現場のエンジニアです。

おわりに

滨叠惭の人事変革は、付加価値の低い业务をなくし、简素にした上で、デジタルと人の役割を组み直す取り组みです。その过程では、人事メンバーの不安に向き合う対话を重ねてきました。

AI を活用した人事変革を目指す企業に向けた中村氏のメッセージは、過度に怖がる必要はない、というものです。2 歩進み、うまくいかなければ 1 歩下がることを繰り返せば、着実に進捗するという考え方です。今は変革をしないことにもリスクがあり、現状維持では後退してしまうほど、市場と技術の環境は厳しくなっています。各社が譲れない一線を保ちながら、どこまで覚悟を持って変革するかを考えることがファーストステップになると締めくくりました。

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现在、讲演のオンデマンド动画をご覧いただけますので、ぜひ详细をご确认ください。

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麻豆原创 SE（NYSE：麻豆原创）は、「麻豆原创 Connect」においてAutonomous Enterprise（自律型エンタープライズ）が実際のビジネスでどのように機能するかを紹介し、Joule WorkとJoule Assistantsがあらゆる事業領域でお客様に価値をもたらす様子を披露しました。

麻豆原创 SE CEOのクリスチャン?クライン（Christian Klein）は次のように述べています。「これはビジネスAIにとって画期的な瞬間です。Autonomous Enterpriseの時代が到来しました。麻豆原创? Business AI Platform上に構築されたJouleおよび麻豆原创? Autonomous Suiteにより、ノバルティス（Novartis）、モルガン?フーズ（Morgan Foods）、ネスレ（Nestlé）、PwCといった企業が、あらゆる業務機能にわたってインテリジェンスを連携させ、信頼できるビジネス成果を生み出せるよう支援しています」

「麻豆原创 Connect」では、以下のお客様が、Autonomous Enterpriseがすでに各社の事業に具体的な価値をもたらしていることについて、それぞれの取り組みを紹介しました。

• Novartisの調達部門責任者であるChristoph Buerki氏は次のように述べています。
  「当社は麻豆原创と共同で『Joule Sourcing Assistant』を開発し、このたびパイロット運用を開始しました。私たちは、AIエージェントが時間のかかる定型業務を担うことで、調達担当者が戦略立案やサプライヤーとの関係構築、さらには価値創出により注力できる環境を実現したいと考えています」

• Morgan Foodsの最高財務責任者（CFO）であるSteve Hankins氏は次のように述べています。
  「Morgan Foodsでは、AIエージェントの導入に向けた基盤整備をすでに進めており、特に技術基盤の構築に注力しています。今後の大きな変化は、事後対応型の業務運営から予測型の運営への移行です。AIエージェントは需要シグナル、在庫水準、サプライヤーの状況といった情報をこれまで以上に迅速に結び付けることができます。私たちの強みは、人とAIエージェントの協働にあります。約1,000人の従業員こそが当社のサプライチェーンを支えており、テクノロジーはその力をさらに高める役割を果たします」

• NestléのGlobal Head IT Innovation & Enterprise ArchitectureであるLuca Dell’Orletta氏は次のように述べています。「140カ国にわたる麻豆原创 S/4HANAへの移行を通じて、一貫した業務プロセスと信頼性の高いデータ、そして市場や部門を横断した可視性を備えた統合デジタル基盤を構築しています。この基盤により、JouleとAccounts Receivable Assistantは、リスクやビジネス状況に応じて債権回収業務の優先順位を自動的に判断し、最適な次のアクションを推奨することで、財務チームによる変化への迅速な対応を支援します」

• PwCのChief Accounting Officer、Controller兼Business Services LeaderであるJill Notz氏は次のように述べています。
  「プロフェッショナルサービス業界において、請求業務はミスが生じやすいプロセスの一つであり、その正確性はカスタマーエクスペリエンスに大きく影響します。麻豆原创のBilling Assistantは、この重要な業務プロセスに高度なインテリジェンスをもたらし、潜在的な問題を早期に特定することで、社員がより良い顧客成果を提供し、より強固な顧客関係を構築できるよう支援します」
  
  PwCはBilling Assistantの成果を踏まえ、麻豆原创との連携をさらに拡大し、新たなAIイノベーション分野でのを进めています。

麻豆原创、Autonomous Enterpriseの展開を加速

Joule Workは、従業員が自然言語で麻豆原创ソリューションと対話し、麻豆原创およびサードパーティのデータを横断して業務を遂行できる新たなAIユーザーインターフェースとして、お客様への提供を開始しています。700万を超えるデータ項目の関係性をマッピングする麻豆原创? Knowledge Graphのビジネスコンテキストを基盤とすることで、Jouleはユーザーが信頼できる情報を提供します。麻豆原创社内ではすでに11万人の従業員がJoule Workを利用しており、財務、人事、調達部門において20％の生産性向上を実現しています。また、一部のお客様も実際の業務環境でJoule Workを活用しています。

• Maschinenfabrik ReinhausenのDirector of Complexity ManagementであるPeter Wied氏は次のように述べています。
  「28年にわたり麻豆原创ユーザーとして歩んできましたが、麻豆原创とのAI活用の取り組みやJoule Workデスクトップ版のアーリーアダプタープログラムへの参加によって、過去のどの期間よりも大きな進展を、わずか数カ月で実現することができました。以前は麻豆原创 S/4HANA?環境で最大1時間を要していた作業が、今では自然言語による操作によって数秒で実行できます。これは、私たちのチームによるビジネスデータとの関わり方を根本から変革するものです」

• CONA Servicesの麻豆原创 Platform ArchitectであるKeith Smith氏は次のように述べています。
  「厂础笔の専任チームは非常に优れた支援を提供してくれました。积极的なコミュニケーション、アーキテクチャの迅速な有効化への注力、不具合への迅速な対応、そして包括的なサポートにより、私たちは自力で取り组む场合と比べてはるかに短期间で闯辞耻濒别の导入準备を整えることができました。当社チームはこれまでの成果に大きな期待を寄せており、今后数カ月にわたり闯辞耻濒别の机能をさらに深く検証しながら、その活用を加速していくことを楽しみにしています」

問い合わせへの回答だけでは不十分な場合、Joule Assistantsは、既存のデータ、権限管理、監査証跡を活用しながら、業務ワークフローの中で直接オペレーションを実行します。自律性のレベルはお客様が管理できます。また、麻豆原创のアプローチはオープンであり、Agent2Agentプロトコルを通じて、JouleはサードパーティのAIやエージェントと連携し、ガバナンスが確保された業務コンテキストをより広範なAIワークフローへと提供します。

「麻豆原创 Connect」において麻豆原创は、これらの機能が麻豆原创 Autonomous Suite全体でどのような成果を生み出すのかを紹介しました。

• 財務部門では、コントローラーが収益認識、開示業務、貿易コンプライアンス対応を自動化できます。さらに、International Trade Assistantの初期導入事例では、貿易品目分類にかかる工数を最大50％削減しています。

• サプライチェーン部门では、プランナーが计画、生产、物流にまたがる数时间规模の混乱に対し、ワンクリックで解决策を実行できるようになります。

• 人事部门では、経営层や管理职が人材不足を解消する最适な方法を把握できる一方で、従业员は自身のニーズに合わせた福利厚生をより适切に选択できます。

• 调达部门では、意思决定者が同业他社のベンチマークと比较しながらコスト削减机会を特定し、人材活用のライフサイクル全体を管理できます。

• カスタマーエクスペリエンス分野では、公司は础滨を活用したキャンペーン、见积作成、顾客対応ワークフローを通じて、顾客との接点を新たな営业机会へと転换できます。

• さらに厂础笔は、さまざまな业界のお客様と协力しながら、业界特有の业务プロセスへの础滨适用を推进しています。これにより、製造业、小売业、コモディティ取引业、资产集约型产业の公司は、意思决定の高度化、定型业务の自动化、そしてより强靭なオペレーションの构筑を実现できます。

信頼できるビジネス础滨を支えるプラットフォーム

麻豆原创 Business AI Platformは、麻豆原创環境およびサードパーティ環境全体にわたり、AIの構築、コンテキスト化、ガバナンスを一元的に行うための基盤を提供します。Joule Studioを活用することで、ビジネスユーザーや開発者は、ノーコードからプロコードまでのワークフローに対応しながら、70以上のAIモデルの中から最適なモデルを選択し、スキルやエージェントを構築?拡張できます。さらに、麻豆原创? Business Data Cloudと麻豆原创 Knowledge Graphにより、これらのエージェントは信頼できる業務データとコンテキストに基づいて動作するため、企業はユースケースごとに最適なモデルを選択し、AIの価値や利用状況をより効果的に管理できます。

麻豆原创が提供するガバナンス機能は、透明性、説明責任、統制を確保しながら、企業によるAI活用の拡大を支援します。麻豆原创? LeanIX?ソリューションの麻豆原创? AI Agent Hubは、企業内で利用されるエージェントを一元的に管理するインベントリ機能を提供します。また、独立機関によるISO/IEC 42001認証を取得した麻豆原创のガバナンスアーキテクチャは、規制要件への対応、既存の権限管理、そして監査可能なAI運用を支えます。

企業によるAIの大規模導入を支援するために、麻豆原创はBusiness Transformation Managementポートフォリオを提供しています。麻豆原创 Signavio?、麻豆原创 LeanIX、WalkMe?などのソリューションにより、業務プロセスの分析、アプリケーションやエージェントのガバナンス、そして全社的なAI活用の定着を推進するためのツールチェーンを提供します。

麻豆原创、Cloud ERPに組み込み型決済機能を提供

麻豆原创はまた、麻豆原创グループ企業であるTereinaの技術を活用した麻豆原创? Payにより、決済市場に参入することを発表しました。麻豆原创? Cloud ERPに直接組み込まれた麻豆原创 Payは、請求書の支払期日が到来すると、同一のワークフロー内で支払いの実行から消込までを行います。これにより、手作業によるファイル処理や外部処理への依存を減らすとともに、お客様による決済業務のコントロールを強化します。

パートナーとの协业により、自律型ビジネスの実现领域を拡大

麻豆原创は、専門領域に特化したインテリジェンスを麻豆原创のワークフローへ直接組み込む新たなパートナーシップを通じて、Autonomous Enterpriseの適用範囲を麻豆原创のアプリケーションポートフォリオの枠を超えて拡大しています。

麻豆原创とMoody’s Corporationとの新たなパートナーシップでは、Moody’sのサプライヤーリスクモニタリングデータを麻豆原创? Ariba? Supplier Lifecycle and Performanceに組み込むことを目指しています。これにより調達チームは、意思決定の場面において、サプライヤーの財務健全性、オペレーショナルリスク、規制対応状況に関する最新のインサイトを継続的に取得できるようになります。企業は、定期的なリスク評価から継続的なモニタリングへと移行できるようになり、Joule Agentsがサプライヤーリスクの兆候を検知し、事業への影響が発生する前に代替案を提示できるようになります。

また、ORO Labsとのパートナーシップ拡大により、麻豆原创のお客様はソリューション拡張機能として調達オーケストレーションを利用できるようになります。麻豆原创? Ariba? Procurement Orchestration by ORO Labsは、多様な企業システム環境にまたがる調達プロセスをエンドツーエンドで接続するために設計されたオーケストレーションレイヤーであり、ビジネスユーザーに対して、依頼受付、業務実行、可視化までをシームレスに統合した利用体験を提供します。

以上

厂础笔について
厂础笔（狈驰厂贰:厂础笔）は、エンタープライズアプリケーションとビジネス础滨のグローバルリーダーとして、ビジネスとテクノロジーの融合を推进しています。50年以上にわたり公司と共に歩み、进化を続け、财务、调达、人事、サプライチェーン、カスタマーエクスペリエンスなどのビジネスクリティカルな业务を统合し、お客様のビジネスを成功へと导く支援をしています。详细は、こちらからご覧ください。

本プレスリリースは础滨の支援を活用して作成し、编集チームによるレビューを実施しています。

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世界 38 カ国、 143 拠点、約 13 万人の従業員を擁するSMBCグループ。同グループでは「 One Global HR 」の実現に向け、グローバルでの人事体制やプロセス、そしてシステムの段階的な統合を进めています。 2026 年 7 月 29 日に開催された『 HR Connect Tokyo 2026 』では、株式会社三井住友フィナンシャルグループ／株式会社三井住友銀行 人事部グローバル人事室长の山端 大輔氏が、グローバル人事における変革のロードマップと取り組みについて語りました。

〇 登壇者
株式会社叁井住友フィナンシャルグループ/株式会社叁井住友银行
人事部グローバル人事室长
山端 大輔氏

海外事业の急成长に伴い、グローバル人事の変革が课题に

SMBC グループは、三井?住友の400年以上の歴史を源流として、世界各国のお客様に幅広いソリューションを提案してきました。現在、グループベースで世界38の国と地域に143の拠点を構え、これらの拠点で採用された従業員数はグループ全体の約半数に至る規模です。（図 1 参照）

（図 1）

海外事业は、ここ20－25年で急成长し、厂惭叠颁グループ全体の成长を牵引する存在となっています。この急成长を安定的な成长轨道へとトランスフォームさせていくため、グローバル人事を取り巻く课题として直面したのが、「グローバル连携と业务効率性の両立」と、「ボーダーレスなキャリア?育成机会の提供」です。

これまでの厂惭叠颁グループの海外事业の成长を支えてきたのは、各海外地域本部に権限を集中させる体制です。各海外地域本部のなかに人事机能をはじめとしたさまざまな机能を置き、地域内で业务が完结する体制としています。

近年、顾客公司がグローバルビジネスを加速させるなか、厂惭叠颁グループでも地域本部を跨いだビジネス连携を强化しています。ビジネスを支える人事机能にもグローバルな连携と业务効率化の両立が求められており、地域ごとに异なる人事制度やプロセスの统合も课题となっています。

さらに、近年では欧米の金融機関などで経験を積んだトップクラスの人材を、海外のシニアマネジメントとして採用しています。そうした人材に SMBC グループで長く活躍してもらうために、所属する国や地域を越えたキャリア機会を提供することも人事上の課題と考えています。

6 年間のロードマップで真のグローバル HR フレームワークを目指す

ビジネスと人事双方の課題を解決するため、SMBCグループでは 2026 年度からスタートした新たな中期経営計画のなかで、グローバル人事の方向性を明確に打ち出しました。

まず、 2026 ～ 2028 年度の現中期経営計画では、海外各地域本部で異なっている人事の体制、プロセス、システムを 3 年間かけて統合し、国内を除くインターナショナル領域の HR フレームワークを確立することを掲げています。

そして 2029 年度からの次期中期経営計画では、統一された海外の人事制度と国内の人事制度を整合させ、真のグローバル HR フレームワークの確立を目指します。（図 2 参照）

（図 2）

GHR Operating Committeeと7つのGlobal CoEでグローバル人事の意思決定を強化

このような方向性の実現に向けて、まず取り組んだのが人事体制の改革です。 2025 年 4 月に「GHR Operating Committee」という体制を導入し、 7 つの機能別のグローバル横串組織である「Global CoE（Center of Excellence）」を設置しました。（図 3 参照）

（図 3）

従来は東京本店のメンバーが戦略や施策を検討し、各地域へ説明して進めていましたが、現在は各 CoE のヘッドが責任を持って施策を推進する体制に変えています。

人材评価?登用とグローバルモビリティを统合し、世界で人材が活跃できる仕组みを构筑

プロセス面でも、地域ごとの違いを統合する取り組みを进めています。その 1 つが「グローバルタレントマネジメントフレームワーク （GTMF）」の構築です。これにより、従来、地域ごとに異なっていた評価や登用基準のグローバル統合を进めています。

また、国や地域を越えたキャリア机会を提供するため、国を越えた人事异动、すなわち「グローバルモビリティ」の强化にも取り组んでいます。

その一環として、 2025 年度には、 1 年を超える「ロングタームアサインメント （LTA）」と、 6 カ月から 1 年程度の「ショートタームアサインメント （STA）」を対象とした、グローバルで統一されたモビリティポリシーを策定しました。

今後は、雇用地そのものを変更する Local to Local の異動を促すパーマネントポリシーの策定にも取り組むほか、さらに将来的には、グローバルな社内公募制度の導入も進めていく考えです。

麻豆原创 SuccessFactorsを活用し、グローバルで人事基盤を統合する「Project HoRizon」

そして、これらの人事変革を支える重要な取り组みが、人事システムの统合です。现在、海外の人事システムには を利用しています。しかし、地域本部ごとに制度やプロセスが异なるため、人事システムも地域ごとに契约?运営されており、地域间の接続?连携もない状况でした。

この状況を解消し、人事システムを統合していく取り組みが「Project HoRizon」です。（図 4 参照）

（図 4）

プロジェクト完遂后には、グローバル共通のプラットフォーム上で従业员データを可视化し、统一されたスケールによる従业员评価やタレントプールの一元化が実现されます。

ビジネスと従业员双方の成长を目指し、引き続きグローバルな人事変革に挑む

厂惭叠颁グループが进めるグローバル人事改革は、制度やシステムを単纯に统一することが目的ではありません。地域ごとの自律性を生かしながら、グループ全体で人材を捉え、国や地域を越えて人材を活用できる仕组みへと変えていくことが、その狙いです。

今后も厂惭叠颁グループは人事体制、プロセス、システムの统合によって业务の简素化?効率化を进めるだけでなく、国や地域を越えたビジネス连携や、本社から海外事业を支えるガバナンス强化に取り组んでいく构えです。

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グローバルでフードサービス机器事业を展开するホシザキ株式会社は、 を活用し、「Fit to Standard」の考え方で人事給与業務の標準化に取り組んでいます。 2026 年 7 月 29 日に開催された『HR Connect Tokyo 2026』では、人事部 部長の清水 恭子氏、人事制度課 主事の冨江 圭佑氏、導入を支援した株式会社顿罢厂の森 貴寛氏が登壇し、プロジェクトの目的や現場で直面した課題、標準化を進める上での取り組みについて語りました。

〇 登壇者

ホシザキ株式会社
人事部 部長
清水 恭子氏

ホシザキ株式会社
人事部 人事制度課 主事
冨江 圭佑氏

株式会社顿罢厂
テクノロジー＆ソリューションセグメント
法人ソリューション事业本部
HCM事業部 担当課長
森 貴寛氏

海外売上高が过半を占めるグローバル公司へ成长、人事基盘の整备が课题に

1947 年に設立されたホシザキは、製氷機、冷蔵庫、食器洗浄機、ディスペンサーなどのフードサービス機器の研究開発から、製造、販売、保守サービスまでを提供する企業です。 2025 年 12 月末現在、国内では 15 の販売会社と 426 カ所の営業拠点を有し、営業とサービス担当者が顧客のもとへ直接足を運ぶ体制を構築しています。（図 1 参照）

（図 1）

一方、グローバルでの事業拡大も進んでおり、 2025 年 12 月末現在、グローバルに 49 社の主要会社と 30の工場を展開しています。また、海外売上高も 2024 年に初めて 50 ％を超え、翌 2025 年には過去最高の 53.3 ％に達するなど、飛躍的な成長を遂げています。社員数もグローバル全体で約 1 万 7,000 人に拡大、そのうち日本が 9,000 人弱、海外が 8,000 人ほどと、およそ半々の構成になっています。（図 2 参照）

（図 2）

このような事業環境の変化を背景に、ホシザキが 2019 年から着手したのが、ホシザキおよび国内 15 の販売会社が使用していた人事給与システムの刷新でした。当時のシステムは老朽化や多くのカスタマイズによる複雑化が進んでいたといいます。そうしたことから、制度変更や法改正への柔軟な対応が難しくなっており、次の経営ビジョンへの対応をはじめ、デジタル化や働き方改革を支援する人事基盤が求められていました。（図 3 参照）

（図 3）

「刷新にあたって重視したのが、システムに業務を合わせる『Fit to Standard』です。既存の業務をそのまま新システムへ移すのではなく、業務そのものを見直し、システムの標準機能をできる限り活用する方針を採りました」（清水氏）

また、新システムを選定するにあたっては、「給与計算を中心とした人事給与システムにとどまらず、将来的にはタレントマネジメントやパフォーマンスマネジメントにも拡張できること」「各社各様だった業務をスリム化?標準化し、グループ統一で利用できること」を要件として掲げました。（図 4 参照）

（図 4）

旧システムでも、紙で保存されていた社員情報を統一されたフォーマットに集約し、人事情報を一元管理できるようになったことや、紙で行っていた業務を電子化できたことなど、一定の成果を上げていたといいます。しかし、その一方で、各社それぞれの給与運用をシステム化することができず手作業が残り、ヒューマンエラーにつながる可能性も生じていました。また、複雑なアドオンを繰り返した結果、法律や制度が変わった際に柔軟な対応が難しくなっていたといいます。（図 5 参照）

（図 5）

麻豆原创 SuccessFactors の標準機能を活用し、業務負荷を大幅に削減

これらの課題解消に向け、ホシザキは複数のシステムを比較検討します。その結果、機能や将来性に加えて、導入後の維持管理のしやすさを評価して選ばれたのが、 麻豆原创 SuccessFactors です。標準機能でカバーできる業務が旧システムより多く、規程や運用を変更することでシステムをそのまま利用できる領域も多いことも、採用を後押ししました。

麻豆原创 SuccessFactors 導入後は、業務効率化でさまざまな効果が表れています。はじめに業務負荷の削減です。当初計画では、人事給与にかかる業務で 1 万 1,800 時間の削減を見込んでいましたが、目標に近い 90.6 ％の達成率となる 1 万 700 時間の削減を実現できました。（図 6 参照）

（図 6）

実務担当者へのアンケートでも、自動化できる業務が増えたことや手作業が減ったことが高く評価されています。（図 7 参照）

（図 7）

「人事基盘」をベースに人的资本の活用を推进

ホシザキは、 麻豆原创 SuccessFactors の導入を人事戦略そのもののゴールとは位置付けていません。今後も同社社員の「勤勉実直」というポジティブ面を最大化するために、人事制度改革、人材育成、意識?風土改革を進めるとともに、社員の働きやすさや仕事のやりがいの向上にも取り組み、企業価値の向上につなげていく考えです。（図 8 参照）

（図 8）

麻豆原创 SuccessFactors の導入により業務の標準化を達成したホシザキですが、人事変革はフェーズ１を終えたばかりであると捉えています。（図 9 参照）

（図 9）

「今後も人事情報の拡充?高度化を進め、人的資本を最大限に活用するための基盤として麻豆原创 SuccessFactors を発展させていく方針です。そのためにも、まずは導入した 麻豆原创 SuccessFactors を『使い倒す』ことが重要と考えています。使い勝手の向上に向けて『テックタッチ』を既に活用していますが、勤怠管理においてはチームスピリットの導入も検討しており、これらの仕組みも活用しながら引き続き人事変革を推進していきます」（清水氏）

麻豆原创 SuccessFactors を「水道管」に例え、経営層の理解を獲得

講演の後半では、 麻豆原创ジャパンの舩場 智代をファシリテーターに、ホシザキの冨江氏、DTSの森氏を交え、導入プロジェクトの現場で経験した苦労や、標準化を実現するための工夫について対談が行われました。

最初に话题に上ったのが、人事给与システムの刷新プロジェクトを立ち上げる际に、どのように経営层から投资への理解を得たのかという点です。

「麻豆原创 SuccessFactors 導入のきっかけは、旧システムの保守切れが迫っていたことです。しかし、『単純にシステムを入れ替える』という説明では、経営層から『まだ使えるのではないか』『保守を延長できないのか』といった反応が返ってくるだけでした」（冨江氏）

そこで、 麻豆原创 SuccessFactors 導入後に業務がどのように変わり、人事給与システムに携わる人員がどのように適正化されるのかを、 麻豆原创やDTSと議論しながら整理し、経営層への説明を重ねていきました。しかし、これまでの他の業務システム導入において、想定したような効率化が図れなかったことを指摘されるなど、なかなかゴーサインを得られなかったといいます。

そうした中で経営層からもらえたヒントが、 麻豆原创 SuccessFactors を「水道管」などのインフラに例えた考え方です。

「今回の投资を効率化投资ではなく、水道管を変えるインフラの投资として考え、水道管を今まで以上に太くすればこれまで流せなかったものを流せるようになる。つまり、クラウド化を通じてインフラが拡张できれば、今までできなかったことが、できるようになる。そうした観点に基づいて提案してみたらどうか、とヒントをもらえました。加えて、システムに业务を合わせる标準化と効率化を进めるという方针を打ち出したことで、経営层の了承も得られ、プロジェクトに踏み出せるようになりました」（冨江氏）

権限委譲により、プロジェクトの进行が一気に加速

また、標準化を進めるにあたって挙げられた方針が、「徹底的に AS – IS をやめる」というものでした。旧システムは長年の運用を続けた結果、「なぜその設定になっているのか」「なぜその業務を行っているのか」が不明になっている部分が多々生じていたといいます。そこで、新システムでは従来の業務をそのまま再現するのではなく、標準機能を前提に業務の見直しにも取り組みました。

「ただし、プロジェクトを进める中では、システムに合わせることでホシザキの文化や业务プロセスの変更が必要な场面も生じました。その适否を谁が判断し、谁が承认するのかといった権限の整理にも时间を要し、要件定义は大幅に遅延しました」（冨江氏）

こうした状況を変えたのが、当時のプロジェクトオーナーと IT 部長からの権限委譲でした。冨江氏が判断できる範囲が明確になったことで、その後のプロジェクトは大きく前進したといいます。

プロジェクトの成功にはパートナーとの「本音のコミュニケーション」が不可欠

システム刷新を成功に導くためには、インテグレーションを担うパートナーとの関係づくりも重要です。ホシザキでは、パートナー選定の際に、 麻豆原创 から紹介された複数の企業と面談を実施しました。

その中では、过去のベンダーとのやり取りで感じていた课题も率直に伝え、「ユーザー侧がパートナーさんから逃げたり、离れたりしたことはあるか」といった质问も投げかけたといいます。

「その際、DTSから返ってきたのは『そんなことは、あるわけがない。最後まで一緒にプロジェクトやタスクに取り組み、どんな問題からも逃げずに解決に導いていきます』という心強い回答でした。このような姿勢が、同社をパートナーとして選んだ決め手の 1 つになりました」（冨江氏）

「振り返れば、プロジェクトの成功要因には、『密なコミュニケーション』があったと思います。定例会だけではなく、必要に応じて Web 会議を行うなど、頻繁にコミュニケーションを取ったことで、ホシザキ様の本音や考えていることを真に理解できたと考えています」（森氏）

标準化の推进により、业务に携わる社员の意识も変化

プロジェクトを通じてホシザキの社内に生まれた変化は、「あるものをしっかり使う」という文化が醸成されたことです。人事给与システムだけでなく、製造や営业などさまざまな领域でシステムの刷新が进む中、「自分たちがシステムに合わせる」という考え方が社内に根付きつつあるといいます。

「トップ自らが、新システムに业务を合わせることを促す场面も生まれています。また、社员の侧にも、『いい意味での割り切り』が生まれました。すべてをシステムに実装しようとするのではなく、限られた时间の中でどこまで実现するのかを考えられるようになったほか、『なぜそれが必要なのか』を考える意识も浸透してきました」（冨江氏）

先にも述べたように、ホシザキは現在、人事基盤を整備するフェーズ 1 を推進している段階であり、引き続きタレントマネジメント、キャリア開発、パフォーマンスマネジメントを推進していく計画です。

「そのためにも、まずは、导入したシステムをしっかり使い倒していくことが重要だと捉えています。その上で、他社の取り组みからも学びながら、われわれにとって必要な仕组みを、适切なタイミングで导入し、さらなる人事给与业务の変革に取り组んでいきたいと考えています」（清水氏）

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2026 年 7 月 29 日に開催された『HR Connect Tokyo 2026』の事例講演に登壇した、いすゞ自动车株式会社 人事部門 VP の武田 修氏は国や業界を超え、一貫して人事のキャリアを歩んできました。その武田氏が今直面しているのは、大きく異なる日本と北欧の企業文化の統合という新たな課題です。人事制度は国や地域、業界によってそれぞれ異なります。データや AI 利活用を含め、現在進行形の取り組みから見えてきたのは、個の「責任」と「権限」をどう捉え、人財の成長につなげられるかという、多くの日本企業に共通する課題でした。そして武田氏が示したのは、制度?データ?AI を経営と現場の力に変える“つなぐ力”という視点でした。

〇 登壇者

いすゞ自动车株式会社
人事部门痴笔
武田 修氏

人事改革の解を求めるプロセスを共有したい

米国、欧州、アジア、日本の電機／ IT ?サービス／自動車業界で一貫して人事畑を歩んできた武田氏。セッション冒頭で提示した「個人の経験に基づく仕事マップ」はその言葉通り、自身の経験から各国の人事に関する傾向をわかりやすくまとめたものです。（図 1 参照）

（図 1）

武田氏は、人事という仕事の中で広い景色を见てきたことが自身の矜持につながっているとし、今の职场ではその知见を活かした「応用编」の仕事に取り组んでいるといいます。

「本日お话しするのは『制度があっても行动が変わらない』『データがあっても意思决定が変わらない』といった、私が直面している课题です。あらかじめお断りしておくと、その解は私自身も持っていません」（武田氏）

改革のカギは、文化の奥にある「责任」と「権限」を见极めること

制度があっても行动が変わらない―。これは多くの人事担当者が直面する课题です。制度を考える际は、组织文化に根付いた责任の持ち方や意思决定の仕方といった部分まで考虑する必要があります。

例えば、サッカー日本代表は、监督の出身国にかかわらず、チームへの献身性や规律を一贯した特徴としてきました。欧州でプレーする选手が大部分を占める今もそれは変わりません。

「同様に企業にも、同じような文化の型が存在します。それは所在地だけでなく、業種による違いも大きいように思います。私の場合、前職は IT?サービス業界でしたが、製造業に移ってまず戸惑ったのは、あらゆることにイエス／ノーの答えを問われる文化でした。人事の事柄は必ずしも白黒はっきりしたことばかりではありませんが、結論だけでなく、その背景や理由まで明確にすることが求められるわけです」（武田氏）

こうした违いの背景には、アウトプット品质の最高化を求める「改善型」と、アウトプットの価値の最大化を求める「ソリューション型」という仕事の考え方の违いがあると武田氏は指摘します。

改善型は上司と部下が正しさをすり合わせ、品质向上を図ります。一方、ソリューション型では対话を通して価値を问い直していくことが一般的です。

武田氏はこの违いを、个の「责任」と「権限」をどう捉えるかという问题に行き着くと整理します。改善型?ソリューション型は対立するものではなく、人によって仕事に応じて使い分けていることもあり、武田氏が改善型の特徴を感じるいすゞ自动车の社内にも、ソリューション型に近い部署は存在するといいます。

「私自身は、2 つの考え方をどう両立していくかが、これからの大きな課題になると感じています」（武田氏）（図 2 参照）

（図 2）

问いを立てず、决めず、巻き込まない组织は础滨时代に弱くなる

础滨活用は多くの公司に共通する课题ですが、その前提として押さえておきたいのが人间の役割です。

「先日、厂础笔社のデータサイエンティストの方と対话する机会があったのですが、そこで再认识したのが、人间中心で考えることの大切さでした」（武田氏）

AI は膨大なデータの整理や比較?予測に優れる一方、人間の感性や共感、周囲を巻き込む力までを踏まえた判断は、人間が担うべき重要な領域です。こうした多面的な意思決定は、経営層に求められる重要なコンピテンシーであると同時に、社員一人ひとりに求められるものでもあります。武田氏は「問いを立てず、決めず、人を巻き込まない組織こそ、AI 時代に弱くなる」と語ります。

制度やシステム、データの整備は人財戦略に欠かせません。しかし、それだけで管理職が部下を上手に育てられるわけではなく、個が自ら判断し行動する経験こそが、これまで以上に重要になります。（図 3 参照）

（図 3）

データや业务の可视化だけでなく、「経験の可视化」が现场を支える

経営状况や人事情报の可视化はデータ利活用の要ですが、可视化されたデータを実际の判断に活かすことは容易ではありません。データと自らの経験が结びついたとき、はじめて人の判断が変わります。カギは、「経験の可视化」だと武田氏はいいます。

「见込んだ部下にはあえて仕事を任せ、自分で决めさせ、小さく失败し、振り返ってもらう。この繰り返しこそが人を本当に変える経験になります」（武田氏）

人财戦略を煎じ詰めれば、人财が强くなる行动?体験を组织のなかに蓄积していくことに尽きるといいます。

一方で、こうした人事改革の取り組みは、現場に最も近いファーストラインマネージャーに負荷が集中しがちです。1 on 1やキャリアマネジメントといった新制度が成果につながりにくい背景にも、この問題があります。経営層や部長が掲げるミッションは、日々の業務に追われるファーストラインマネージャーには伝わりにくいことがあります。だからこそ、組織として現場の管理職を支える仕組みを考える必要があると、武田氏は指摘します。

再设计に求められるのは二者択一ではない

先日、いすゞ自動車は傘下のUDトラックスとの合併に向けた検討を開始したことを発表しました。かつてボルボ?グループ傘下にあり、北欧由来の企業文化や、職務を軸とした人事制度、グローバルで通用する仕組みを持つUDトラックスとの統合は、武田氏が今直面する課題の 1 つです。

改革は改善型／ソリューション型、ジョブ型／メンバーシップ型のように二者択一で议论されることが一般的です。いすゞ自动车は今、日本発の公司文化と北欧をルーツとする公司文化の统合という课题に直面していますが、その解は「どちらか一方を选ぶ」という性格のものではないといいます。

武田氏はこれをサッカー日本代表になぞらえます。「ミスをしない」「正确につなぐ」というこれまでの强みと、「个がリスクを取る」姿势は二者択一ではなく、今の强みを保ったまま个が贤くリスクを取れる文化を育てられれば、チームはさらに强くなります。

公司も同じで、両立には组织のあり方を再设计する必要があり、そのキーワードが「権限」「责任」「対话」だといいます。

「当社の例でいえば、改善文化を捨てることなく、いかに個に権限を委譲できるかが重要なカギになると考えています」（武田氏）（図 4 参照）

（図 4）

人財を強くする 3 つのポイント

制度やシステムを整え、AI でデータを可視化するだけでは、人財は強くならず、意思決定の質も大きくは変わりません。組織の人財を強くするポイントとして武田氏が挙げたのが、「データを経営の問いにつなげる」「意思決定を経験設計につなげる」「対話を組織学習につなげる」の 3 点です。

1 点目は、人財データを集めること自体を目的とせず、「重要ポジションはどこか」「後継者は育っているか」を経営レベルで議論するためにデータを活かすこと。人財の問いが『経営の問い』になれば、人事は個別課題への対応を担う部門から、経営に貢献する機能へと変わります。

2 点目は、意思決定を経験の設計につなげること。人は研修だけでなく、任され、決め、小さく失敗し、振り返る経験で大きく成長します。この経験を人財への投資と捉えることこそ、人的資本経営の本質だといいます。

3 点目は、対話を組織学習につなげること。優秀な人財でも自分の力だけで成長するには限界があり、上司との対話やコーチングがカギを握ります。心理的安全性やプライバシーへの十分な配慮を前提に、対話から得られる知見は、AI時代の重要な経営資産になり得ます。（図 5 参照）

（図 5）

武田氏が締めくくりに掲げたのは、人事を”人財を管理する機能”から”人財が強くなり続ける仕組みをつくる機能”へ転換させるという展望です。制度を整え、データ?AI を使うその先で、人が問いを立て、決め、失敗し、巻き込む、そういった経験から学ぶ——その循環をつくることこそ、これからの人事の本質だといいます。

1 人の若者が社会人として育ち、やがて誰かを助ける姿を目にできるのが人事の面白さだと語る武田氏は、最後にこう結びました。

「人财の成长を设计する人事は、最终的には社会贡献につながる仕事です。共感いただける方々とともに人事改革に取り组めたなら、本当に喜ばしいことです」（武田氏）

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生成 AI をはじめとする HR Tech の発展に伴い、人事における AI 活用への期待が高まっています。その一方で、投資対効果の不透明さ、ガバナンス、現場のリテラシーといった「導入?実装の壁」に直面している企業も多いのではないでしょうか。 2026 年 7 月29 日に開催された『HR Connect Tokyo 2026』の特別講演「人事 AI 活用の理想と現実ー経営と現場の連動で挑む、企業一体の変革に向けて」では、狈翱碍株式会社の江上 茂樹氏、パナソニック ホールディングス株式会社の萩原 章義氏、株式会社尝滨齿滨尝の高柳 琢哉氏が登壇。富士通株式会社の久留 慶太氏の進行のもと、AI活用を進めるうえでの経営と現場の課題から、先行企業の実践的な知見まで、それぞれの立場から議論を交わしました。

〇 登壇者

狈翱碍株式会社
执行役员 グループCHRO
江上 茂樹氏

パナソニック ホールディングス株式会社
エンプロイーサクセス部 HRテクノロジー企画?ピープルアナリティクス課
プランニングユニットリーダー
萩原 章義氏

株式会社尝滨齿滨尝
HR Digital, Digital Strategy & Development, Leader
高柳 琢哉氏

富士通株式会社
颁贬搁翱室
久留 慶太氏

日本企業における生成 AI 活用の現在地

本セッションを主宰したのは、 のユーザー部会「Shine」です。 HR領域に興味を持ち、HR の未来を自分の言葉で語る HR Innovators を増やし、支援するためのコミュニティとして 2024 年 6 月に結成されました。2026 年 7 月時点で 63 社 121 名が会員となっています。

ディスカッションに入る前に議論の前提として、高柳氏が生成 AI 活用の現在地を整理しました。

生成 AI の活用?推進度は日本で 87 ％に達し、日米英中独韓の6 カ国比較でも米国 90 ％、英国 89 ％と大差はありません。ところが、期待を「大きく上回る」効果を創出できた企業は日本では 9 ％にとどまり、米国の 38 ％に対して 6 カ国中最下位です。効果を財務的価値に還元できている企業も日本は 40 ％で、米国の 75 ％に遠く及びません。（図 1 参照）

（図 1）

利用者目線ではどうでしょう。米国?中国?日本を対象とした調査では、日常的に AI を利用する人は 73 ％に達する一方、用途は文書作成や翻訳といった個人単位にとどまり、生成情報の正確性を懸念する声は 88 ％にのぼります。正確性と、人事が守るべきところとのバランスにこそ伸びしろがある、というのが高柳氏の見立てです。（図 2 参照）

（図 2）

では、これからの人事が本当に磨くべき価値はどこにあるのでしょうか。高柳氏が挙げたのが、サイモン?シネック氏の見解です（図 3 参照）。能力やスキルといった専門性よりも、人格?資質といったソフトスキルの部分こそが大事になるのではないかといわれています。シネック氏のゴールデンサークル理論によれば、価値提供には、まず Why（目的）があり、次に How（どうやるか）があり、その後に What（製品）が来ます。この 3 段のうち、How と What は AI がどんどん置き換えていきます。

（図 3）

「残るのは Why の部分です。企業活動でいえば企業理念やパーパスにあたります。人事は Why への理解を深め、人へ伝播させていくことに注力すべきだといわれています」（高柳氏）

「ゆらぎ」を前提に AI と向き合う

ディスカッションは、3 つのパートに分かれて展開しました。パート 1 のテーマは「Shift in Perspective -視座の転換と行動変容-」（図 4 参照）です。AI をこれまでの人事システムと同じ物差しで見ていないか。プロセスのどこを任せ、どこに人間が責任を持つか。そして、出力の揺らぎを組織はどう受け止めるか。3 つの角度から議論が交わされました。

（図 4）

AI は資料を作り、細かなところまで目を通してくれます。その様子を見ていると「魔法の杖現象」が起きる、と萩原氏はいいます。何でもできる技術に見えてしまう錯覚のことで、ピープルアナリティクスが注目されたときにも同じことが起きました。実際には万能ではなく、使いどころを定めてこそ使える技術です。

萩原氏が特に気にしているのが、AI と人事情報システム（HRIS）が同じもののように扱われていないか、という点です。AI が人事情報システムの役割を肩代わりしてくれるのではないかという期待が表れているといいます。

「人事情報システムは、精緻なロジックのもと 100 点を目指す仕掛けです。一方で AI は確率的に出力するため、常に 100 点の答えを返すテクノロジーではありません。AI 単独では、天気予報のように、100 点は基本的にない技術なのです」（萩原氏）

もう 1 つの「ゆらぎ」は、同じプロンプトを投げても毎回同じ答えが返ってこないという、AI 性質のことです。ただしそれは人間でも変わらない、と萩原氏は続けます。労政の専門家 5 人に「これはアウトですか」と聞けば、結論は同じでも、その説明の仕方や表現はそれぞれ異なります。このような人間のゆらぎと同様に、AI もそのゆらぎを前提に使いどころを見極めていくことが重要だといいます。

どこに人间が责任を持つか、プロセスを分けて设计する

人事に求められてきたのは、オペレーションの正确性と品质の担保です。それとは别のマインドセットが要るのではないか。久留氏の问いに、高柳氏は実装経験から答えました。

手がかりは、プロセスを入口とその先とに分けることです。問い合わせ対応でいえば、入口で「そもそも何の問い合わせなのか」を探る壁打ちや、入ってくるデータを整える推論は、AI の領分です。一方その先の、絶対に間違えてはいけない部分――給与計算や、制度を正確に理解したうえで返す回答――は、AI よりも固定の自動化フローを組むほうが確実です。

「どこに AI を使い、どこを固定のフローにするかを分けていきます。そのうえで、どこに人間が責任を持つかを見極めて作っていくのがいいのではないかと思います」（高柳氏）

萩原氏も、诸事情を勘案するグレーな判断は人が见る、という分担になるだろうと応じました。

础滨による可视化を人事の力に変える

人事が AI 出力のゆらぎを許容できても、受け手は別です。明文化も数値化もされてこなかったパフォーマンスが可視化されれば、不信感や反発が生まれかねません。CHRO の立場からどう乗り越えるのか。久留氏の問いに、江上氏はまず前提を置き直しました。

「人と仕事をしている限り、正解はないという前提からまず入らなければいけないと思います。つまり、もともとゆらぎがあるのです。それを受け入れるのは人事侧だけでなく、职场侧も同じです」（江上氏）

勘、コツ、経験、そしてネットワーク。長く人事をやっていれば会社ならではの勘所が身につきますが、そこからその人の経験以上のものは出てきません。だからAIが役立つ、と江上氏は続けます。AI による可視化を恐れず、勘所を超える参考情報として使えばよいのです。感情が入らないからこそ見えてくる数値もあります。

加えて江上氏は视点を引き上げます。経営にとって大事なのは、社员がパフォーマンスを上げ、事业が目标を达成できることです。问われるのは、その経営ニーズにどう人事が応えられるかです。

AI 活用を阻む 4 つの壁をどう乗り越えるか

パート 2 のテーマは「Real-world Implementation-実装のリアル-」（図 5 参照）。大きな方向性が整っていても、細部では思いどおりにいかない部分が次々と出てきます。揃わないデータ、業務に残る独自ルール、偏る現場の熱量、見えにくい経営の判断基準。4 つのつまずきが順に語られました。

（図 5）

データの重要性は、AI の時代でも変わりません。萩原氏は、テキスト情報のままで放置されていたり、マスター化できていなかったデータも活用できるようになったと指摘します。AI によってデータが集めやすくなった、使いやすくなったという進化の波は逃がさずに活用してほしいと話します。

自社に沿った活用には自社のデータが要り、それがなければよい答えは出てきません。「データがないのでできない」と止まってしまうという问题もあります。

「全部が揃う必要はありません。この目的ならこのデータを入れよう、と小さな范囲から始めれば十分です。フリーズせずに、目的から逆算して少しずつ集め、いい结果を导き出すことが大事だと思います」（萩原氏）

高柳氏は優先順位という角度から補足しました。問い合わせ対応なら、質の高い会話を選んで利用します。もう 1 つ挙げたのが鮮度です。エージェンティック AI に業務を任せるなら、より最近のデータを扱えるようにすることが必要です。

では、その見極めは誰が担うのか。どのようなデータを集めればいいのかは、HRBP（HRビジネスパートナー）のように現場に対峙している人たちがわかるはずだと萩原氏はいいます。IT 担当に丸ごと投げず入口は自分たちで考え、その先のデータをどうするかは専門家に任せる、という役割分担です。

AI があることを前提に業務を再設計する

高柳氏は、AI で人事業務を変えようとすると分断されたプロセスを個別に作り変えることに陥りがちという課題を挙げました。原因は、全体の整理不足にあるという見立てです。

「マニュアル化されていない个别の判断基準や、役职?担当者ごとに最适化された特有の运用ルールは少なからずあると思います」（高柳氏）

標準化や可視化をしないまま自動化を進めれば、この場合はテクノロジー活用で、この場合は一旦手運用でという形になり効率化に寄与しない恐れがあります。萩原氏も同じ懸念を、RPA 導入時の記憶に重ねます。当時も「今の業務プロセスをそのまま自動化しましょう、これが DX です」という話がよくありました。AI が当たり前にある前提で業務を再設計しなければ、少しの効率化で終わってしまいます。

AI の活用を属人化させず、どう全社に展開していくか

データが集まりプロセスが整っても、実装したものが使われるとは限りません。高柳氏が挙げたのは、テクノロジー活用の民主化でした。全社の施策を推進する立場より、ある工場の誰かのほうが圧倒的に AI 活用を進めている、と気づくこともあります。

ただし、これを个人の自主性に委ねるのみでは、関心の高い分野への局所的な活用や、データやツール活用におけるガバナンス不全にとどまる悬念もあります。现场で得られた知见を、他部署の课题解决へとつなげ、组织的な横展开へと昇华させていく仕组みを作ることが重要です。

萩原氏も、熱狂と横展開はタイプとして相性がよくないかもしれないと応じ、両者のバランスを見極める、役割を分担することが大事だと付け加えます。江上氏も、1 人に任せれば属人化するので任せるべきは個人ではなくチームであり、伝えるのが苦手なら翻訳する人を置けばよいと話しました。

小さな成果を积み重ね、経営を动かす

経営の意思決定というキーワードに対して江上氏が挙げたのは、大きなフィロソフィーと小さな一歩の両輪でした。人事には施策を 100 点満点にしてから全社へ一律に入れなければならないという先入観がありますが、すべてを揃えている間に世の中は変わってしまいます。大きな話にすれば金額も膨らみ、経営からは「これをやって何があるのか」とシビアな問いが返ってきがちです。

「自分の権限の范囲でやれることを积み重ねて、波纹を広げていきます。そうやって経営を味方につけていくことが、不透明さを越えていくということだと思います」（江上氏）

萩原氏は、AI ならではの持ち込みやすさを添えました。HRIS は効果を事前に計算できるものだったからこそ、数字が立たなければ試せませんでした。AI はやってみないとわからない技術なので、「ちょっとやってみます」と言いやすいはずです。

高柳氏が挙げたのは ROI の出しにくさです。人事施策が事業利益に直結するまでには一定の時間がかかり、単年度で明確な財務成果として表れるケースは稀です。だからこそ、短期間で成果を実感できる小さなクイックウィンを積み重ね、その効果を実証しながら段階的に進めていくアプローチが不可欠であると話しました。

生产性向上の先に、人事は何を目指すのか

パート 3 は「Shaping the Future -未来に向けて-」（図 6 参照）。足元に向きがちな目線を前に向けたいという久留氏の意図のもと、生産性が上がったその先に何を置くのか、そして人と人事をどう定義し直すのかが語られました。

（図 6）

まだ答えを持っていないと断りながら、萩原氏は问いを投げかけました。

「10 時間かかっていた仕事が 5 時間で終わり、空いた 5 時間でもう一度仕事をしたら、給料は倍もらえますか。そうはなっていません。逆に、5 時間で終わったので 5 時間寝ていいですか、といわれても明確な答えを持てていないのが現状ではないでしょうか」（萩原氏）

生产性を上げたあと、それを会社としてどう扱うのかという制度的な部分が、まだ整っていません。その状态で生产性だけを上げろといわれれば、多くの人は忙しくなるだけです。ここを打破しなければブレークスルーできないのではないか。モヤモヤしているところであり、参加者と一绪に考えていきたいと呼びかけました。

人?人事の再定义―个人の幸せと会社の幸せ、その両轮

もう 1 つのテーマ「人?人事の再定義」は、江上氏が参加者へのメッセージも兼ねて語りました。AI が将来 95 ％の答えを出してくれたとして、人は成果を出せるのか。おそらくそうではない、というのが江上氏の見方です。人と人との関係性、人を巻き込み、協力を得ること。それがない限り物事は達成できません。

AI による可視化は、勘?コツ?経験にはない示唆を与えてくれます。自動処理は効率化をもたらします。そのような部分は、AI に助けてもらえばよいのです。そのうえで人事は何を目指すのか。グループ CHRO として考えてきた答えを、江上氏は示します。

「私の 1 つの答えは、個人の等身大の幸せと会社の幸せの実現です。会社の幸せとは、事業が成長して利益を上げていくこと。もう 1 つの両輪が従業員の幸せで、これは成長だけではなく、生きがいのある人生を送れることだと思っています」（江上氏）

最后の决断をするのは人です。ロジカルではないかもしれないけれど、思いや热量、あの人と一绪にやるからという理由があります。人事はそれをどうサポートして実现していくかに行き着く、という话でした。

まとめ

締めくくりに萩原氏が届けたメッセージは 2 つでした。1 つ目は「AI 導入の問題の 91 ％はテクノロジーではなく人間側である」。あるカンファレンスのクロージング基調講演で示された言葉で、これが本セッションの裏テーマだったといいます。うまくいかないとき人はテクノロジーを疑いますが、実際にネックとなるのはマインドや使いどころ、制度、業務プロセスの側ではないかと投げかけました。

2 つ目は、前年の同イベントで話した「武器屋は、魔王を倒さない」です。請われるまま武器を作っても、ふと見れば勇者はいません。テクノロジーと、それで成し遂げたい組織?制度?業務は両輪のはずが、大きな会社では別々の部署に分かれたままなことが多く、そこに分断が起きうまくいかないというケースが起こりがちです。だから待つのではなく境界線を越えていこう、というのが前年のメッセージでした（図 7 参照）。

（図 7）

ここに今年、後日談が加わりました。前年の講演を聞いたある企業の HRBP は、AI を使って経営層に直談判して味方につけ、仲間を 5 人、10 人、20 人と増やしていきました。1 年でおよそ 100 個の AI ソリューションを作り、目標のレベルチェックや評価の甘辛チェックなど実務で使えるものが並んでいるといいます。1 人からでも変革の火種は起こせますし、社内では 1 人からのスタートでも、社外に目を向ければ同じ志を持った人は数多くいます。

最后に萩原氏は、一人ひとりの思いと人事の存在意义、テクノロジーができることの交差点にこそ使いどころがあると述べ、こう呼びかけました。「他社がやっているから、ソリューションがあるからやれる、ではありません。皆さんの会社がやるべきだからやる。そこを见つけてスタートすることが、覚悟をもって、歯を食いしばってゴールにたどり着ける一番の近道だと私は思います」（萩原氏）

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HR Connect Tokyo 2026 レポート

事業ポートフォリオが変われば、人事の価値観も変わらなければならない―。 1985 年の民営化から 40 年超、NTTグループは固定通信を中心とした事業から、 SI（システムインテグレーション）やスマートライフ、不動産、エネルギーまでを含む多様なポートフォリオへと事業構造を変えてきました。それを支えるタレントマネジメントも、年次年功を前提とした運用からジョブ型へ、さらに専門性を軸とした制度へと段階的に組み替えられています。 2026 年 7 月 29 日に開催された『HR Connect Tokyo 2026』では、狈罢罢株式会社 総務部門 人材戦略担当 統括部長の芦田 真生氏が を活用したこれまでの取り组みと、グループ社员のスキルとレベルを可视化する新たな挑戦について説明しました。

〇 登壇者

狈罢罢株式会社
総務部門 人材戦略担当 統括部長
芦田 真生氏

民営化から 40 年、ネットワーク中心から多様なポートフォリオへ

NTTグループは、総合 ICT 、地域通信、グローバル?ソリューション、その他（不動産?エネルギーなど）といったセグメントで事業を展開しています。 2025 年度の営業収益は約 14 兆 4,000 億円、従業員数は約 34 万人、子会社数は約 990 社。 1985 年の民営化当時に 31.4 万人だった社員数は一時 20 万人を割り込みましたが、 2010 年にグローバル事業へ大きく舵を切り、海外企業の M&A が相次いだことで再び増加。 2024 年時点では 34.1 万人で、うち約45%を海外の従業員が占めています。

事業ポートフォリオの変化はさらに大きなものでした。民営化当時に収益の大半を占めていたのは電話などの固定通信中心のネットワーク事業で、売上に対する比率は 88% 。それが 2025 年度には 35 %まで下がりました。代わって中心となったのは SI やスマートライフなどの非ネットワーク事業で約 5 割、不動産やエネルギーなどの事業も 2 割弱を占めています。（図 1 参照）

（図 1）

事業ポートフォリオの変化に伴い人事の価値観も変わりました。個人の尊重?多様性の重視、働き方?キャリア観の変化、消費行動や関心の変化です。この 3 点を並べると「当たり前では？」と受け取られるかもしれませんが、NTTグループの出自は電気通信設備の会社で、効率性とスピードが何より求められてきました。

「1つの大きな目标に向かって、お客さまにいち早くサービスを届ける、いち早く设备を构筑する。そうした世界では、多様性の真逆である均质性や同质性が强みになる时代でした」（芦田氏）

9 時から 17 時半まで働き、納期が迫れば残業で間に合わせる。それを当たり前としてきた組織が、柔軟な働き方へ軸足を移しています。事業環境の変化に柔軟に対応していくためには、多様な人材が能力を十分に発揮すること、そして高い専門性を持つ個人を活かして組織力を高めることが重要だと考えています。

贰齿の高度化を掲げる中期経営戦略と自律的キャリア形成の土台

2023 年 5 月に発表した中期経営戦略で、NTTグループは「新たな価値の創造とグローバルサステナブル社会を支えるNTTへ」という方向感を示しました。その下に置いたのが、お客さま体験（CX）と従業員体験（EX）をともに高度化するという 2 本の柱です。

人材戦略の方針として掲げているのは、自律的キャリア形成の支援強化、オープンで革新的な企業文化、働く環境のサポート強化?充実の 3 つです。その先に人材力と組織力の最大化と企業価値の向上を見据えています。（図 2 参照）

（図 2）

3 つの方針のうちスキルに直結するのが、自律的キャリア形成の支援強化で、その土台となる多様な働き方を象徴するのが「新たな働き方（リモートスタンダード）」です。これは、リモートワークを基本とし、必要があるときに出社するという考え方です。居住地は日本国内であれば自由で、出社時の旅費は会社が負担します。 2024 年度のリモートワーク率は 63.5 %、制度適用者は開始当初の 2.9 万人から 2025 年 4 月時点で 5.3 万人へ広がっています。単身赴任者も同時点で 4,900 名から 3,300 名へ、 1,600 名減っています。

もっとも、制度を用意するだけでは十分ではありません。自律的な働き方とエンゲージメントには相関があり、働く时间を自ら选択できていると感じている社员ほどスコアは高くなります。运用面でも、一人ひとりが纳得して働き方を选べる环境の提供が重视されています。

ジョブ型と専门性轴への制度転换が进めた「脱年次年功」

人事制度とシステムの変革として、 2020 年 4 月にタレントマネジメントシステムを開始しました。それまで内製で運用していた仕組みを、タレント情報を一括管理できる国内各社統一の基盤へ切り替えました。基盤にはグローバル化や欧米型制度への変革を見据え、グローバルスタンダードである 麻豆原创 SuccessFactorsを 導入しています。給与計算と人事異動の管理は別のシステムに残していますが、人材情報管理や育成研修プログラムの提供などは、人事部門も社員一人ひとりも日々 麻豆原创 SuccessFactors を利用しています。（図 3 参照）

（図 3）

管理職制度の見直しも行っています。それまでは課長になるのは何歳といった厳密な年次運用でしたが、それでは事業環境の変化に対応できません。 2020 年 7 月に上級管理職、 2021 年 10 月には全管理職を対象にジョブ型制度を導入し、職能給から職務給へ切り替えました。 JG1 から JG6 までの 6 段階のジョブグレードを設け、会社や仕事が違ってもグレードが同じなら処遇も同じという仕組みです。あわせて経営人材育成の仕組みとして「NTT University」を立ち上げました。（図 4 参照）

（図 4）

2023 年 7 月には、一般社員の人事給与制度も専門性を軸としたものへ改めています。ジェネラリスト型の育成が中心だった従来と異なり、事業が変わるなかでは一人ひとりの専門性が武器になります。 18 の専門分野を設定し、最短在級年数を廃止。専門性を高めればスピーディーに昇格?昇給できる仕組みへ転換した結果、 20 代で課長級となる社員も現れています。

さらに、管理職になった途端に一律でマネジメントを求めるのは「やはり違う」という問題意識から、専門性の高い社員を管理職並みに処遇する「スペシャリストグレード」を創設。どちらのキャリアに進むかを社員自身が選ぶ複線化も実現しています。（図 5 参照）

（図 5）

こうした転換は、抜擢という形で数字にも表れています。制度見直し前の昇格ペースを上回った社員の割合は、管理職で 15.3 %、一般社員で 15.2 %となっています。

「个人的には、まだまだ15%にとどまっているという印象を受けています。数字を追い求めるのは违うと思いますが、真にふさわしい人を真にふさわしいポストに配置していける取り组みを今后も进めていきたいと思います」（芦田氏）

社内公募が広げた选択肢と、ジョブ型がもたらした「キャリアの迷い」

従来、人事異動は人事部が決めるものでした。社員は、自分の異動が「ブラックボックス」で決まっていくと感じていました。これをなくすために整えられたのが、自律的キャリア形成を支える 3 つの入り口です。 1 つ目は社内公募で、 2023 年 7 月に「NTT Group Job Board」として刷新し、常時応募できる制度としました。 2 つ目はダブルワークで、視野を広げたい社員に勤務時間の 2 割を上限として他部署での業務経験を認めます。 3 つ目が、组织の侧から声がかかるオファー型人事です。

手挙げ型の社内公募の実績は、制度刷新を境に大きく伸びました。旧制度下の 2020 年度は応募者数 199 名?異動者数 86 名でしたが、新制度の 2023 年度は 907 名? 463 名、 2024 年度には 1,520 名? 819 名へ拡大。応募したおよそ半数が望んだポストへ移りました。ただしグループ全体では数%にとどまり、 90 %以上の人事は依然として人事部主導で決まっています。（図 6 参照）

（図 6）

制度を矢継ぎ早に导入してきた分、课题も少なくありません。なかでも大きいのが、ジョブ型になったことで自身のキャリアに迷いを抱く社员が増えたという変化でした。

「会社侧が决める人事でキャリアアップをしてきた方にとって、やはりまだまだ惯れない环境です。ここを打破していく。あなたのキャリアはあなたで実现するものだと。そのための施策や投资を人事がいかにできるのか。ここが大きな课题になっています」（芦田氏）

スキル起点への転换―タレントインテリジェンスハブによる可视化

そこで取り组むのが、スキル起点のタレントマネジメントです。これまで専门性という単位で舵を切ってきましたが、事业戦略と人材戦略の连动が求められるなか、その粒度をさらにスキルのレベルまで分解します。

現状（AS – IS）は、定期人事や個別調整による運用で、要員の補充も頭数中心。社員のキャリアとスキルも連動していませんでした。目指す姿（TO – BE）は、事業要請に基づくスキルベースの要員計画と、適所適材適時での配置?採用?育成?昇格です。社員側も自らスキルとレベルを管理し、 AI による研修やキャリアのレコメンドを受けられる姿を描いています。（図 7 参照）

（図 7）

実現手段として 2026 年 7 月にリリースされたのが、 麻豆原创 SuccessFactors のタレントインテリジェンスハブ（TIH）機能を活用した新たなスキル管理です。グループ国内約 17  万人を対象に、社員向けの画面では専門分野に基づいて細分化されたスキルとレベルが縦軸に並び、スキルチェックを行えば目指すべきスキルとの乖離や充足の度合いが見える化されます。上長向けの画面は縦軸にスキル、横軸に部下が並び、チームの充足状況を見渡せます。（図 8 参照）

（図 8）

スキルとレベル、対応する外部資格の設計は、 18 の専門分野それぞれに置いたオーナー組織が担当。人事部門は分野間で水準に偏りがないかを確認します。

スキル管理自体は以前から行ってきましたが、用途は昇格時の専門性の判定が主でした。今回変わったのは、社員本人にも上長にも、 HRBP（HR ビジネスパートナー）などの組織人事にも同じ情報が見えるようになった点です。上司の側も 1 on 1 でスキルレベルのすり合わせから始める必要がなくなります。スキルという「共通言語」の上で対話ができるようになることに、芦田氏は手応えを見ています。

组织にとってのメリットはこれからです。要员计画はヘッドカウント(人数)ベースで行われてきましたが、人数だけでは本当に必要なスキルは测れません。ヘッドカウント×スキルで可视化できないか。その挑戦が要员分析ダッシュボードで、専门分野ごとに必要なスキルと人数を设定し、ギャップを把握する构想です。

スキルの可视化とオファー型人事が回す好循环へ

まだ道半ばですが、スキルを可視化できたこと自体が「大きな一歩」です。その一歩上に立つのが、 2026 年 10 月に始まるオファー型人事「NTT Group Job Scout」になります。行きたい部署は明確でないものの、こういう分野でやってみたいという思いを持つ社員に、組織の側から面接を打診するものです。（図 9 参照）

（図 9）

スキルの見える化と、この施策は表裏一体の関係にあります。組織から見えるのが経歴や年齢だけであれば、オファーを出してよいかどうかの判断がつきません。持っているスキルまで見えて初めて、声をかける根拠が生まれます。 2026 年 7 月にスキル管理を導入し、 10 月にオファー型人事を始めるという順序には、その必然性がありました。

もっとも、仕组みを整えるだけでは循环は回りません。社员がスキルを登録しなければ、组织の侧に见えるものは増えないからです。

「タレントマネジメントシステムに情报を投入してほしいと言っても、なかなか投入してもらえません。弊社グループも同じ悩みを抱えています。だからこそメリットを示さなければなりません。スキルを登録すれば、それを见た组织から良いオファーが届くかもしれない。自分のキャリアアップにつながるかもしれない。そうした呼びかけも行っています」（芦田氏）

最后に芦田氏は、「人事としては、社员一人ひとりに自分のキャリアに纳得してもらう、あるいは自分のキャリアが选択できるという思いを强く持ってもらいたいと思います。その1つがスキル管理であり、スキルの可视化です。それが公司価値の持続的な向上につながるよう、引き続き取り组んでいきたいと思います」と语りました。

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2030 年までに、人事業務の 50 %が自動化される。そのような見通しが現実味を帯びる中で、人事部門はどこに時間を使うべきなのでしょうか。 2026 年 7 月 29 日に開催された『HR Connect Tokyo 2026』の基調講演「Innovation for a Changing World of Work」では、 の製品ビジョンと 2026 年以降のロードマップが示されました。登壇したのは、 麻豆原创 で人事?人材管理（HCM）製品を統括するPresidentであり、 麻豆原创 が 2025 年に買収した SmartRecruiters の CEO を兼務する Rebecca Carr 。 麻豆原创 が 2026 年 5 月に発表した「自律型エンタープライズ」を人事領域に引き寄せ、业务の自动化?高度化?再構築という 3 つの柱に沿って、デモンストレーションを交えて解説しました。

〇登坛者

President, HCM Products & CEO, SmartRecruiters
Rebecca Carr

厂础笔ジャパン株式会社
バイスプレジデント 人事?人財ソリューション事業本部 本部長
広田 敏章

「未来の働き方」はもう未来ではない―人事业务の50%が自动化される日

AI という言葉を聞かない日はありません。業務を支える便利なツールである AI について、講演の冒頭に登壇した広田 敏章はこう述べました。

「今後は企業の生産性をさらに向上させ、それを成果につなげていく。 麻豆原创 は AI をそのようなツールに進化させようとしています」（広田）

麻豆原创 が 2026 年 5 月に発表した「自律型エンタープライズ （Autonomous Enterprise）」は、その変化を経営の侧から描き直したビジョンです。

基盤を整え、その上で AI を活かす。この道筋を実際に歩んでいる企業が、人事領域の 麻豆原创 Japan Customer Award を受赏されています。

広田からバトンを受けた Rebecca Carr は、 AI が仕事と人材、そして人事のリーダーにどう影響するのかを日々考えていると切り出しました。自身は技術者の出身であるものの、これは組織に根ざした課題でもあるといいます。

顧客との会話で繰り返し話題に上るのは、役割の輪郭が変わっていく悩みです。 AI で生産性が上がり、 1 人がこなせるタスクが増えた結果、スペシャリストからジェネラリストへと役割は広がり、採用時のジョブディスクリプションは急ピッチで書き換わっていきます。

意思決定も分散し、マネージャーには一段と速い判断が求められます。こうした動きは、未来の働き方を特徴づける 6 つの変化として示されました。「固定的なジョブから動的なロールへ」「ピラミッド型からダイヤモンド型の組織へ」などです。（図 1 参照）

（図 1）

もうひとつ頻繁に寄せられるのが、測定の問いです。 AI のインパクトは理解できた。ではその投資の成果をデータでどう測るのか。この問いに製品と戦略で答えることが、本講演の主題でした。

「未来という言叶は、やがてやってくる将来のことだと考えがちです。しかし、それはもう未来ではなくなりました。今起きている课题です」（颁补谤谤）

Carr は、 2030 年までに人事業務の 50 %が自動化されるという資料を示しながら（図 2参照）、自身はこれを保守的だと受け止め、 80 %程度まで進むと見ています。だからこそ組織は、一人ひとりの成長、機動的なチーム編成、将来必要となる能力の見極めといった戦略的な活動に投資を始めなければなりません。

（図 2）

人が方向性を决め、エージェントが実行する自律型エンタープライズ

麻豆原创 が示す自律型エンタープライズとは、ビジネスがかつてない形で自律的に考え、適応し、行動する世界を指します。ただし、自動化のための自動化ではない、という位置づけです。 麻豆原创 は、このビジョンに「The Beginning of Better.（より良いものの始まり）」の一行を添えています。

「人がいなくなることを意味しているのではありません。まったく逆です。技术がより多くの调整や反復作业を担うことで、人间が本来最善の仕事をする际に阻害要因となっているものを自动化していこうということです」（颁补谤谤）

土台となるのは 麻豆原创 に固有のデータレイヤーで、現場のパフォーマンスや承認、スキルの獲得といった活動が集まり、すべてのアプリケーションへとつながって意思決定の文脈を提供します。その上にユーザー体験の層が重なります。

麻豆原创 がこれを担える根拠は3点です。「数十年にわたり業種業態ごとに蓄積してきた深い業務?業界知見」、「スキル?評価?報酬が業務の文脈と紐づいたビジネスデータ管理」、そして、「コンプライアンスと監査可能性を業務プロセスに組み込んだ AI ガバナンス」です。規制が世界中で急速に変わりつつある今、説明ができ、監査ができることが信頼を支えます。

人事領域でこれを具体化したものが、「自律型人事管理プラットフォーム」です。人が仕事の方向性を決め、アシスタントが業務を組み立て、エージェントが実行します。（図 3 参照）

顧客が求めているのはモジュールやエージェントの数ではなく、問題が解けることだとCarr は指摘します。コンプライアンスに則った給与支払も、セルフサービスで完結するオンボーディングも、縦割りでは解けず、モジュール横断の対応が必要になります。

（図 3）

その担い手が Joule です。「Joule Skills」 は指示どおりに道筋の決まったタスクを実行し、Joule Agents は課題を伝えれば解き方を自ら設計します（図 4 参照）。プロセスの責任は人が担い、実行の文脈はシステムが提供します。採用、要員管理、コア人事、給与、学習管理といったプロセスにアシスタントとエージェントが配置され、互いに学び合いながら業務を進めます。

（図 4）

固有のユースケースには、ローコード／ノーコードでエージェントを构筑できる が用意されました。すべてを自前で、というわけでもありません。麻豆原创のエンジニアが顧客の現場に入る Forward Deployed Engineering （FDE）は前年に始まったプログラムです。冒頭で紹介したカスタマーアワード受賞プロジェクトでも活用されています。従来のプロセスと並行して動かしながらエージェント群を作り込む進め方です。

业务の自动化?高度化?再構築― 3 つの柱を製品でどう実現するか

もっとも、多くの企業はまだ出発点にいます。 麻豆原创 SuccessFactors が日本の人事リーダーと定期的に開催しているラウンドテーブル「Japan Future HR Navigators」では、 2026 年 3 月の東京開催時に 4 段階の AI 成熟度モデルが議論されました。

最下段は自動化を始めたばかり、最上段はプロセス全体をエージェンティックに動かしている段階です。大半はステージ 1 にとどまり、どこから始めればよいのかという相談が絶えません。そこでロードマップは、业务の自动化?高度化?再構築という 3 段階のフレームワークとして示されました。（図 5 参照）

（図 5）

业务の自动化―採用のリードタイムを 70 %短縮する

1 つ目の柱、业务の自动化は、定型的な人事プロセスを自動化する段階です。仕事の約40 %は繰り返し発生する定型的な思考業務を含み、自動化の余地が大きいとされます（出典：McKinsey Global Institute 2025）。日々のオペレーション、問い合わせ対応、人材の検索、 麻豆原创 SuccessFactors の設定変更は、低いリスクで導入でき、エージェントに任せる信頼を置きやすい領域です。

その中でも大きな効果が見込めるのが、インテリジェントな採用です。 麻豆原创 は 2025 年 9 月にSmartRecruiters の買収を完了しました。同社出身で 10 年間この事業に携わってきた Carr は、採用プロセスの 82 %は自動化されるべきだと考えています。

新卒採用の比重が大きい日本では、母集団の形成から求人広告、面接、オファー、オンボーディング、契約まで時間のかかる工程が続きます。グローバルの事例では、自動化により採用のリードタイムは 70 %短縮され、募集開始から 40 日、 50 日を要していた充足が 10 日未満で完了した顧客もあります。

デモンストレーションでは、スタジアムの大規模改修を担う建設コンサルティング会社を舞台に、従業員の AI スキル保有状況とギャップの可視化、採用アシスタントによる求人票の先回り作成、人材ネットワークからの数秒での候補者抽出、 SNS キャンペーンの配信までが示されました。候補者側は、届いたメッセージからページ遷移もアカウント作成もなく、対話のみで応募まで完結します。

成果の実例が、北欧発祥の家具?インテリア小売企業JYSKです。 50 カ国で 3,600 を超える店舗とオンラインショップを展開する同社では、応募処理は 28 日から 3～4 日に、採用充足までは 56 日から 20 日に短縮され、月あたり 5 万件の応募を処理しています。（図 6 参照）

（図 6）

业务の高度化―スキルの现在地を把握し、育成を一人ひとりに

2 つ目の柱、业务の高度化は、チーム?組織単位で人材を最適化する段階です。自動化で生まれたキャパシティを、従業員の成長とマネージャーへのガイダンスに振り向けます。 100 人中 59 人が 2030 年までにリスキリングまたはアップスキリングを必要とする一方（出典：World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025）、事業ニーズに応じて人材を動かせている企業は 5 社に 1 社に満たないという調査もあります（出典：Gartner 2024）。

投資先は、継続的なスキルインテリジェンス、先回りしたリスク低減、戦略的な人材配置、示せる価値の創出の4領域です（図 7 参照）。自己申告のスキル情報は 2～5 週間で陳腐化するといいます。だからこそパフォーマンスデータや実際の成果と照らし合わせ、常に最新のスキル台帳を保ちます。

（図 7）

育成のデモンストレーションでは、エンジニア組織全体の AI スキルを育てたい、学習は業務の中で進めたいという要望を言葉で伝えるだけで、 Joule が部門ごとのスキル保有状況と不足を洗い出す流れが示されました。全員に同じ研修を行うのではなく、部門や役割、現在のスキル、学習状況を踏まえた育成プランが一人ひとりに組まれます。

数週間後には 3 部門の進捗差が Joule から通知され、遅れているチームへのフォローアップ文面まで用意されました。担当者が時間を使うのは研修の管理ではなく、支援を必要としているチームと向き合うことです。

业务の再构筑―组织変更をシミュレートし离职の予兆をつかむ

3 つ目の柱、业务の再构筑は、組織全体で人材戦略を進化させ続ける段階です。 2030 年までに仕事の 22 %が構造的に変わると見込まれる一方（出典：World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025）、人事リーダーの 66 %は、自社の要員計画が人数合わせの域を出ず、戦略的な要員計画の ROI を示せずにいると回答しました（出典：Gartner 2024）。

リーダーが求めるのは、組織で何が起きどう変わろうとしているのかの把握、スキルと役割からのパターンとリスクの見極め、意思決定の影響の把握の 3 点です。

組織変更もその影響の確認も骨が折れる業務で、組織図をパワーポイントや Excel で何パターンも作り直してきた企業は少なくありません。組織モデリングのデモンストレーションでは、 麻豆原创 SuccessFactors の組織図上での変更シミュレーション、影響部門?ポジションのリアルタイム確認、一括での組織改編までが示されました。職務の役割情報も権限情報も付随して変わるため、システム側の再設定は必要ありません。

组织図が示すのはレポートラインまでです。 （ピープルインテリジェンス）は、リーダーが情報の意味を読み取り、戦略的な意思決定につなげるための機能です（図 8 参照）。

デモンストレーションでは、ハイパフォーマンス人材の離職増の検知、離職が集中する部門とスキル傾向の把握、社員情報とサーベイデータからの要因特定、報酬面で対応すべき社員の絞り込みまでが示されました。特定された要因は、働き方の柔軟性の不足、報酬水準、成長機会の不足の 3 点です。事後的な対応ではなく、対話を通じて先んじて手を打てることが狙いです。

（図 8）

変化への対応を担う は、 麻豆原创 Enterprise Planning で提供されます。将来必要になる人材像と現在の労働力の供給を突き合わせ、コストや時間を含む複数のシナリオを比較して方向性を決められます。 2026 年下期に提供予定の新機能も、ロードマップには数多く並んでいました。（図 9 参照）

（図 9）

业务の自动化?高度化?再構築の 3 つの柱がもたらすのは、ルーティンからの解放、従業員の成長、そして業務プロセスと意思決定の質の変革です。 麻豆原创 はこの 3 点を製品戦略に反映し続けていきます。

Carr は講演の最後に、次のように呼びかけました。

「これは一朝一夕にできるものではありません。実践的な小さなステップを積み重ねることで達成できるものだと思います。そして、人に代わるものではありません。より良い仕事の始まり（The Beginning of Better.）と捉えていただければと思います」

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15 年を超える経営変革を経て、日本电気株式会社（狈贰颁）の企業価値は 2025 年 11 月に 8.1 兆円へ到達しました。その変革の柱の 1 つが、ジョブ型人材マネジメントを核とする「人?カルチャー変革」です。基盤として 2021 年に稼働した は、 2026 年にはグローバルで約 8.6 万ユーザーの規模へと拡大しています。2026 年 6 月 5 日に開催された「麻豆原创 Customer Success Day 2026」では、NEC ピープル＆カルチャー部门 シニアプロフェッショナルの市村清一氏が、スキル管理、キャリア自律、AI 活用と続く取り組みを語りました。

〇登坛者

日本电気株式会社（狈贰颁）
ピープル＆カルチャー部门 リソースマネジメント統括部 HRトランスフォーメーショングループ
シニアプロフェッショナル
市村 清一 氏

15 年超の経営変革と「人?カルチャー変革」の連動

NEC は 1899 年設立、グローバル従業員数約 10.2 万人、 2025 年度の売上収益 3 兆 5,827 億円という規模の企業です。 2025 中期経営計画では EBITDA 成長率の年平均 9 %を達成し、エンゲージメントスコアは 2020 年度の 25 %から 48 %へと約 2 倍に伸びました。（図1参照）

（図１）

ここに至る道のりは平坦ではありません。市村氏が入社した 1998 年前後から 2010 年代前半にかけて企業価値は長く低迷し、 2012 年時点では 2,000～3,000 億円規模にまで縮小していました。そこから「再成長の礎」「カルチャー変革」「企業価値の最大化」という 3 段階の変革が進められ、2025 年 11 月には IT バブル相場時の史上最高値を更新する 8.1 兆円を記録しています。（図 2 参照）

（図 2）

人事もこの経営変革と連動して動き続けてきました。2018 年からの「人?カルチャー変革」では、多様なタレントの活躍やリーダー育成、ピープルマネージャーのケイパビリティ強化と並走する形で、「適時適所適材の実現」を目指すジョブ型人材エコシステムの整備が進められています。組織設計から要員計画、採用、配置?キャリア、人材育成、評価、報酬、HRIS までが一体で動く制度?プロセスとして再設計されました。（図３参照）

（図３）

「人事のプロジェクトをやったから経営が上向いていると言い切れるわけではありませんが、期せずして、会社の业绩が现在よくなってきている状况です」（市村氏）

ジョブ型人材エコシステムと 麻豆原创 SuccessFactors 導入の目的

NEC がジョブ型人材マネジメントで描く構図は、「会社」と「社員」の双方向関係です。会社は事業戦略から組織設計を行い、戦略と紐付いたジョブを明確化する。社員はキャリア自律のもとで専門性を高め、自らやりたいジョブを選択する。両者が「事業戦略と紐付いたジョブ」を介して出会い、「選び、選ばれる関係」を深める構造です。（図４参照）

（図４）

人事部門の体制は HRBP ? CoE ? HRSS の 3 ピラーモデルで、シェアードサービスは NECビジネスインテリジェンスが担います。ジョブ型人事制度（制度）、 麻豆原创 SuccessFactors を中核とする HR インフラ（基盤）、 3 ピラーの HR モデル（役割）――この 3 つの推進ドライバーで社内クライアントへサービスを提供する設計です。

「麻豆原创 SuccessFactors 導入の目的は、システムを入れることではなく、ジョブ型の人材マネジメントを実現することでした」（市村氏）

その方针のもと、人事异动の承认プロセスは大きく简素化されました。

段階導入 で築いた HR インフラと再構築のフェーズ

NEC の導入アプローチは、グループ全社を一括展開せず、年度ごとに対象範囲を区切るウェーブ型です。

ただし、システムが整っただけで現場が回るわけではありません。職場のピープルマネージャーにオペレーションを委ね過ぎた結果、本来期待される組織構築や人材育成にリソースが向かなくなり、 HRBP からも不満の声が上がるようになりました。

そこで、2024～2025 年度に HR インフラ再構築プロジェクトを立ち上げ、HR オペレーション全体の生産性とユーザー体験の向上に向けた取り組みを推進しました。

スキル管理とキャリア自律の根本课题

2026 年度からは人事制度サイクルを見直し、年間目標設定とスキルアセスメント、Self Development Plan を連動させて同じタイミングで進める形に切り替えました。

ジョブ型人材マネジメントの中核には「キャリア自律」が置かれていますが、これこそが最も難しいテーマの 1 つでした。社外のコンサルティングも交えながら議論が重ねられ、 3 つの根本課題が整理されています。

Why（なぜやるか？） ――「キャリア形成の必要性の腹落ち不足」

What （何をするか？）――「柔軟で多様なキャリア観の浸透不足」

How （どうやるか？）――「上司のキャリア支援マインド／能力不足」

メンバーシップ型の歴史的経纬を背景に「社员の主体的な学び?挑戦」を阻んでいるという见立てです。

社员视点では「健全な危机感」を持って自ら行动を起こす姿势が、ピープルマネージャー视点では「学习者?育成者?越境の拥护者」の体现が求められます。会社と社员の双方の変化が成立して初めて、主体的なキャリア形成が动き始めるという整理です。

「『健全な危机感』は重要だと感じました。自分の现在の立ち位置を正しく理解することも大切ですが、周囲が研修やスキルアップを通じて成长している状况の中では、危机感に留まらず、自分も成长しようという意识?マインドを持って进めることが求められます」（市村氏）

スキルアセスメントには、ピープルマネージャーの負担という現実も伴います。 タレントインテリジェンスハブ（TIH）上で部下と行ったスキルアセスメントが成長ポートフォリオで可視化されます。ピープルマネージャーは横串で見渡し、チームに今あるスキルと足りないスキルを把握し、チームの育成計画に活用します。スキル入力がアウトプットにつながる手応えを職場が感じることが運用定着の鍵であり、NEC が現在チャレンジしているテーマの一つです。

将来像として検討が進んでいるのがオポチュニティマーケットプレイス（OMP）の活用で、「社内で成長できる仕事を見つける」「新しいスキルを学ぶ」「知らない人とつながる」という 3 つの価値を社員に届ける構想です。

AI 活用と 2030 年への展望

NEC の社内には、自社開発生成 AI 「Cotomi」をはじめ多数の生成 AI ツールを利用できる環境が整っています。 HR もこの流れの中で、 麻豆原创 SuccessFactors の AI をどう価値提供につなげるかを模索中です。講演の締めくくりとして示されたのが、2030 年中期経営計画の方向性です。（図５参照）

HR も「変わり続けることを、変えない。」という森田 CEO の言葉を起点に、 HR 施策高度化（AI ネイティブカンパニー化）、 HR モダナイゼーション（システムのモダナイゼーション）、データドリブン経営の深化（HR 内のデータ民主化と HR データの他部署での活用）を重要テーマに経営判断や人材育成に役立てる環境整備を进めています。

（図５）

市村氏は「2030 年の中計で弊社が出している『Empower Humanity』、人の力で革新と安心を届けるということを、HR も含めて取り組んでいきたい。皆さんとも協力しつつ、 麻豆原创 SuccessFactors も存分に活用していければと思っております」と最後に語りました。（図６参照）

（図６）

讲演后の质疑応答で、キャリア自律に対する国内と海外の温度差に関する质问に対し、市村氏は、海外従业员は元々ジョブ型の雇用体系を背景にキャリア形成の意识や仕事に対するエンゲージメントが高い倾向にあり、国内侧で议论されている「キャリア自律」というテーマ设定そのものが、海外ではあまり课题として顕在化していないというのが见立てだと语りました。

*

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「近い将来、従来の人事の仕事は消滅する」――この危機感を成長の原動力に変えるには何が必要なのでしょうか。日本の人事部「HRカンファレンス 2026 -春-」のパネルセッション「AI時代の 2030 年を見据え人事部門の私たちが今、決めること?変えることは何か。」では、参天製薬株式会社の斎木 陽子氏が「AI時代の 2030 年を見据えたHR部門」、日本电気株式会社（狈贰颁）の神原 裕美氏が「Our HR Journey in NEC」をテーマに発表しました。その後、厂础笔ジャパン株式会社の佐々見 直文を交え、AI時代における人事の存在意義、人事自身の変革、人事業務でのAI活用について議論が交わされました。

〇 登壇者

参天製薬株式会社
执行役员
チーフ ヒューマン リソース オフィサー（CHRO）
斎木 陽子氏

日本电気株式会社
ピープル＆カルチャー部门
Executive Expert
神原 裕美氏

厂础笔ジャパン株式会社
人事?人財ソリューションアドバイザリー本部 本部長
佐々見 直文

AI 時代における人事の役割はどう変わっていくのか

AI の人事部門への浸透により、人事の役割は今後どのようになっていくのでしょうか。グローバルのリサーチ機関であるジョシュ?バーシン?カンパニーが 2026 年初頭に発表したレポートでは、人事部門は現在より 30 ～ 40 ％少ない人員で、AI エージェントを駆使した組織コンサルタントとして活躍するとの見通しが示されています。

その一方、AI 導入の広がりと成果の間には大きな乖離もあります。AI 導入企業の割合が 88 ％に達する一方、収益成長を実現できている企業はわずか 6 ％、組織レベルでの生産性向上を実感できていない企業は約 90 ％にのぼるというデータも共有されました。成果につながらない主な理由として「戦略?ビジョンの不在」「データの未整備」「人材?スキルの不足」の 3 点が挙げられています。（図 1 参照）

（図 1）

その上で本セッションでは、AI 時代における人事の役割と全社変革のリードのあり方、その役割を果たすために人事自身が変えるべき方向性、人事業務における AI 活用の現場という視点から議論が行われました。

参天製薬 – 人事の役割再定義と「手放す/ 握る」の意思決定

参天製薬は「天機に参与する」を基本理念に掲げる眼科領域に特化したグローバル製薬企業で、従業員数は約 3,800 人、うち国外従業員比率は 52 ％、海外事業売上比率は 44 ％にのぼります。斎木氏は「 2030 年を見据えたとき、人事という機能が何者であり続けたいのか」という問いを立てました。

AI 時代に人事の仕事はなくなるのか – 技术より难しい「役割定义」

斎木氏は、AI で本当に難しいのは技術そのものではなく、自分たちの役割定義だと述べ、いま起きている変化を 3 つに整理しました。

第 1 に、成功の鍵がツール導入ではなく業務プロセスの再設計に移ったこと。
第 2 に、AI は技術変革であると同時に組織?人材?ガバナンスを含む二重の変革を求めていること。
第 3 に、生産性の壁は組織構造ではなくエンドツーエンドのフロー設計にあること。

AI を導入しても成果が出ないのは、変えるべき前提が変わらないまま残っているからではないか、というのが斎木氏の見立てです。その上で、斎木氏は人事の仕事と存在意義を切り分けて捉えるべきだと語りました。

評価、分析、レポーティング、問い合わせ対応、資料作成といった人事が手を使ってきた業務は AI が得意とする領域であり、人が担う業務は確実に減っていく。ただし、「仕事が消えること」と「人事の存在意義が消えること」は同じではないと指摘しました。

「問われているのは、何が自動化できるかではなく、人事はこれから何を手放し、何を握るのか、何を強化するのか。それを、意思を持って選べているかという点です。この選択をしないまま AI を使っていくと、人事の仕事は楽になりますが、人事の仕事自体の価値は軽くなっていくと思います」（斎木氏）

採用業務の 5 プロセスの再設計 – ツール导入ではなく仕事の再设计

具体的な検討領域の例として、斎木氏は採用業務を取り上げました。同社でも職務記述書（JD）の作成、書類のレビュー、スクリーニングなどで AI を活用し始めているとのことですが、重要なのはツール選定ではなく、5 つのプロセスを踏むことだと述べます。（図 2 参照）

（図 2）

第 1 は「人的支援」、すなわち AI 導入はツール変更ではなく仕事と役割意識の転換であると HR メンバー自身が共有することです。
第 2 は「業務分解」で、採用プロセスを 1 つの塊ではなくフローとして捉え、面接?分析?関係構築のうち本質的に人がやるべき仕事を見直すこと。
第 3 は「役割設計」で、自動化できたとしても人が担うべき領域を定めることです。

判断?信頼?対话が必要な领域は人が深く関与すべきだと斎木氏は指摘します。

第 4 は「価値転換」で、人事の価値を充足管理から採用戦略?質?意思決定への関与へと移すこと。
第 5 は「人材再定義」で、求められるのはAI活用能力以上に判断力、影響力、戦略思考、ビジネス理解だとしました。

こうしたプロセスを経ることで、採用业务はオペレーションから戦略机能へと変わっていきます。

2030 年に向けた 3 つのつまずき –?评価轴?组织プロセス?当事者性の壁

従来の人事は実行?運用が中心であり、AI はこの部分を確実に効率化しました。しかし、AI の本当の価値は意思決定の前提を変えることにあると斎木氏は述べます。情報を即時に統合して選択肢を可視化し、判断スピードを上げる。そうなれば、人事の役割も「作業を減らす」から「経営の選択肢を設計する」へと移っていくという見方です。（図 3 参照）

（図 3）

その方向に進む上で、 2030 年に向けた “つまずき” が 3 つあると斎木氏は指摘しました。

第 1 に、人事の価値は経営インパクトへシフトしているはずなのに、評価軸が依然として業務量のままになっていないか。第 2 に、AI 前提と言いながら、組織もプロセスも従来型のままで、そこに AI をツールとして導入しているだけになっていないか。第 3 に、人事自身が変革の当事者になるべきだと思いながら、それを阻む壁が残っているのではないか。（図 4 参照）

（図 4）

「この問いを放置すること自体がリスクだと思っています。私自身が一番難しいと感じているのは、人事自身が変革の当事者になるということを全 HR メンバーが言い切れるようになるかという点です。そこがチャレンジだと思っています」（斎木氏）

NEC – 2018 年からの「人?カルチャーの変革」と現在地

NECの神原氏は、自社の「人?カルチャーの変革」の歩みと、その上に積み上げてきた AI 活用の現在地について紹介しました。

戦略?文化を軸とした 3 本柱 – ジョブ型エコシステムへの歩み

NEC は 2026 年 5 月に「2030 中期経営計画」を発表しました。本セッションでは、その前段となる 2025 年までの中期経営計画期間に推進してきた「人?カルチャーの変革」の歩みについて説明がありました。変革がスタートしたのは 2018? 年。当時はビジネス環境が厳しい状況にあり、戦略と文化を軸に、3 つの柱で取り組みを進めてきたと言います。

第 1 の柱は「人?組織?カルチャー」です。多様なタレント人材の活躍を促進し、新卒中心だった採用からキャリア採用を大幅に拡充。女性活躍も含め、多様な人材が力を発揮できる環境づくりを進めてきました。
第 2 の柱は「制度／プロセス」で、ジョブ型人材マネジメントシステムを整備。事業戦略に基づいて組織設計と要員計画を立て、計画的な採用や人材配置を進める一方で、従業員側には自律的なキャリア形成を求め、会社と従業員が「選び、選ばれる」関係の実現を目指してきました。
第 3 の柱は「インフラ」です。オフィスのフリーアドレス化をはじめとする働く環境の整備や DX 化を推進し、その中で、の導入などHRIS（Human Resource Information System)の整備も進めてきました。（図 5 参照）

（図 5）

制度改革から AX（AI トランスフォーメーション）への進展

2021 年には、麻豆原创 SuccessFactors を NEC 本体へ導入。その後、ジョブ型のエコシステムを支える各種制度を NEC 本体の全社員に展開し、国内主要グループ会社にも同じ制度?同じシステムへの移行を段階的に進めてきました。現在では、グループ会社 10 社、延べ 5.1 万人に対し、同じ制度?同じ軸でデータを取得できる状態に至っています。

これらの展開の途中で立ち上げたのが「HR Infra Rebuild PJ」です。神原氏によると、麻豆原创 SuccessFactors を導入した当初はジョブ型制度の本格展開前であり、制度とシステムを組み合わせるためのファインチューンが数年前に必要になったと言います。IT 部門との共同プロジェクトでは、麻豆原创 SuccessFactors の活用に加え、問い合わせ管理ツールの導入によるエンドツーエンドのプロセス改善、データレイク構築と BI（Business Intelligence)による HR データ可視化を組み合わせ、AI 活用の礎としています。

直近のフェーズが「AX（AI トランスフォーメーション）」です。神原氏は同社のロードマップを示し、AI が「人が使うツール」の AI-Ready から、「人のパートナー」の with AI、さらに「AI と人が互いに能力を補完する」AI-Native へと進む流れを紹介。HR 領域では、社員向けの AI キャリアトーク?AI-GoalNavi、人事部門向けの HRBP（Human Resource Business Partner）サポート AI、要員配置リスト Q&A、FAQ 生成 AI など、複数の生成 AI 活用が本格化しています。（図 6参照）

（図 6）

人事自身の変革に立ちはだかる壁 – What’s next for NEC HR?

神原氏は、これからの NEC の HR の方向性として 3 つのポイントを挙げました。

第 1 に Quick Win（容易かつ必要な領域）での AI 活用と全体最適のバランス。第 2 に AI を高度化するための AI Ready データの量?種類?質の拡充。第 3 に AX 時代における未来の組織や人が担う業務を再設計し、見据えることです。

「Quick Win を実行していきたい一方で、いずれオーケストレーションのフェーズが訪れると、全体最適の中でどこでバランスを取るのかが課題になります。また、社内で AI を活用するには、社内データの量?種類?質の拡充が非常に重要になります」（神原氏）

AI 時代に人事は何を変えるか（パネルディスカッション）

参天製薬、NEC のプレゼンテーションの後は、パネルディスカッションが展開されました。AI 時代における人事の存在意義、人事自身が変わるべき点、AI エージェント時代の組織モデル、AI 活用の出発点と課題、周囲の理解を得る進め方という 5 つのテーマに沿って、深い議論が交わされました。

人事の存在意義 – 情報がある中で「選び、説明する」役割

最初のテーマは、AI 時代におけるコーポレート機能としての人事の存在意義と担うべき役割でした。

参天製薬では、AI が整然と選択肢を提示してくれる時代だからこそ、最終的な判断と説明責任は人の側に残るという立場が示されました。報酬のマーケット分析のような業務は AI が情報収集も分析もこなす一方、提示された選択肢のどれを選び、どう説明するかは人がやるべき領域として残るというのが斎木氏の見方です。

「业务が减ったとしても説明责任は増えるのではないかと思っています。情报が足りない时代から、情报がある中で选び、説明することが、我々の存在意义だと考えています」（斎木氏）

NEC の神原氏は、従業員のモチベーションにどう寄り添うかが人事の存在意義のひとつだと応答しました。

「従业员が幸せであってほしい。そのために、従业员の可能性を最大限に発挥できるように支援することも、人事に问われる存在意义だと思っています」（神原氏）

佐々见はを紹介し、相談相手として人よりも AI を選ぶ従業員が増えていることに言及。これに対し斎木氏は、過去の経緯や本人の状況といった個別事情を踏まえて判断する問い合わせ対応こそ人が担うべきであり、AI エージェントと人の役割分担が進んでいくとの見方を示しました。

人事自身が変えるべきこと – ケイパビリティと組織モデルの再設計

2 つ目のテーマは、AI 時代に向けて人事部門が変えるべき点、そして AI エージェント時代に組織モデルがどのように変わるかでした。

参天製薬では、構造的に捉えて業務を設計するケイパビリティの不足が論点となりました。決められたことを実行することと、 1 から業務を設計することは別領域であり、後者が今後の課題になるという認識です。

「役割分担を構造的に捉えて設計していくことは、我々はあまり得意ではないと思っています。 1 から業務を設計するケイパビリティは、これから身につけていかなければいけません」（斎木氏）

NEC では、人事だけでは解決できない課題が今後さらに増えていくとの見方が示されました。「事業部門のどの仕事が AI に置き換えられていくかについて、人事だけで把握することは難しく、ビジネスや IT、テクノロジーの知見を持つ人材と協働する必要がある」と神原氏は述べます。

「AI に目標設定や評価を完全に任せてしまうと、従業員の納得感を得ることが困難なケースもあると思います。そのような場面で、人がいつ、どのように介入すべきかを見極める力を、さらにブラッシュアップしていかなければいけません」（神原氏）

佐々见はこれを受け、事業やほかのコーポレート機能の言葉を理解し、エンドツーエンドのフローをデザインするスキルセットが人事に新たに求められると整理しました。

3 つ目のテーマである、AI エージェント時代の組織モデルについては、両社とも従来型を超える方向性を示しました。

神原氏は、NEC では、スリーピラーモデルは残りつつもデータ?テクノロジーに特化した機能が大きくなる過渡期との見方を提示しました。グローバル企業では IT と HR を一体化させた事例もあり、HR 内にデータ?テクノロジー機能や IT 協働チームが台頭する可能性があると言います。

斎木氏は、HR がサービスプロバイダーから戦略パートナーへ移る流れを AI が加速させていると捉えた上で、求められる人材要件も変わると指摘しました。これまではオペレーションやエンプロイーエクスペリエンス領域を経験して HRBP へ育成する流れが一般的でしたが、今後はビジネス部門出身者や IT?デジタルデータに強い人材を取り込むなどの変革の必要があるという考えです。

AI実装の現場 – 出発点?データガバナンス?周囲の理解

4 つ目のテーマは、人事における AI 活用をどの領域から始めたのか、また活用後にどのような課題が生じたのかでした。

参天製薬では、全社員が Microsoft Copilot と Microsoft 365 を利用できる環境にあり、人事部門内の使用率も 8 ～9 割に達しているものの、現状では個人の効率化ツールにとどまっており、意思決定の質向上や価値創出にはまだ至っていないと斎木氏は語ります。

「プロセスそのものを見直さない限り、人事としての ROI は語れません。今年度からは、この業務で AI エージェントを活用すると特定した上で導入していかなければ、便利になっただけで終わってしまうと考えています」（斎木氏）

NEC では 3 年ほど前の ChatGPT 登場期から、従業員のゴール設定支援を起点に AI を活用しています。現在はキャリア相談や問い合わせ対応の効率化まで、活用範囲を広げています。

「Excel などで管理されているデータも本来は活用したいのですが、データが AI Ready な状態になってない部分もあり、それらの整備も検討しながら進めています」（神原氏）

神原氏はさらに、AI と人の判断基準の線引きや人事データの機微を踏まえたデータガバナンスの難しさにも言及しました。

最后の论点は、AI 活用について周囲の理解をどのように得て推進するかでした。佐々見が神原氏に苦労している点を尋ねると、「NEC では、AI の活用が後押しされている一方、本当に価値のある使いどころの見極めとデータハンドリングが依然として課題である」と述べています。

「ツールを展开しても、関心の高い人はすぐに使い始めますが、まだ使っていない人もたくさんいます。学びの意欲や好奇心をいかに刺激し、全社的な活用を底上げしていくかも継続的なチャレンジです」（神原氏）

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