「AIは脅威」は間違い、人事部で広がるデータ活用

人がＡＩに仕事を奪われる時代が来ると言われている。しかし企業の人事部門にとって、ＡＩはかけがえのないパートナーとなる可能性がある。本特集では、人事パーソンがＡＩを活用し、企業経営を劇的に変えて行くためのヒントを探る。（ダイヤモンド・オンライン編集部　松野友美）

ＡＩは人間の仕事を奪うのか？
独り歩きする「人工知能」の怖い印象

「ＡＩ人事部」と聞いて、あなたは何を思い浮かべるだろうか。高度な知性を持つコンピュータが企業で働く人間の仕事を監督し、データを拠り所にして隙のない判断を下す。採用、評価、給与、人事異動などは機械が瞬時に決め、それに従う従業員たち。正確で公平な判断だが、それは膨大なデータから見出した人間には理解できない法則に乗っ取っている…。まるでＳＦのような話だが、そんなことが部分的には現実になろうとしている。

企業の人事事務員が、将来、ＡＩ（人工知能）にとって代わられる可能性があるという研究結果が存在する。2015年12月に野村総研と英オックスフォード大学の共同研究によって発表されたものだ。その中では、人事事務員をはじめ、2030～40年頃には国内の601の職業のうち約49％が、人工知能やロボットに代替される可能性があるという見通しが語られている。

こうした話を聞くと、今の職業から追われるのではないかと不安を覚える人事パーソンも少なくないだろう。しかし、世間で言われていることを鵜呑みにして、ＡＩを人間に代わる働きをする「脅威」としてばかり捉えることは間違いだ。実はＡＩは、これからの人事パーソンにとって、かけがえのないパートナーとなる可能性がある。本連載で追っていくのは、人事部門がＡＩを活用し、企業経営を劇的に変えて行く未来の姿である。

ＡＩ活用が進む欧米では「人工知能＝とても優秀な計算機のようなもの」として捉えられており、人知を超えるものでは当然なく、あくまでツールだときちんと認識されている。ＡＩに商機を見出すスタートアップベンチャーも続々と生まれている。小売店の店舗で、来客予測と売り上げを上げるために接客スタッフの立ち位置をＡＩで指南するシステムを開発したPercolata (パコラタ)や、営業マンの営業成績を入社時に予測するCangrade（キャングレード）などだ。

人事に“作業”はいらない
「採用」から始めるＡＩ活用

日本でもそうしたＡＩの有用性が意識され始めている。とりわけ人事は、企業がグローバル競争を戦う中で社員にクリエイティブかつ生産的な働きを促す上で、さらなる戦略性が求められる領域だ。これまでの人事部は、少人数で労務管理から給与計算、採用、育成・人材開発まで幅広い業務に1年中追い立てられる多忙な部署、というイメージが強かった。

どこの会社のどの部署にも言えることだが、「仕事が多くて回らない」状況では、無駄の改善によって生産性が向上するだけでは、新しい価値を創造することにはつながらない。“作業”的な業務を効率化し、より経営目線の働き方へと移行する必要性がある。

そのため、人事部でもＨＲテクノロジー（人事で使われる最新技術）を使う動きが加速している。クラウド、ビッグデータ解析、ＲＰＡ（システムが異なっても膨大なデータ入力作業を自動化できる仕組み）、スマートデバイスと並び、ＡＩはＨＲテクノロジーの中の1つの技術ではあるものの、その存在感は日に日に強まっている。

では、人事の領域では、実際にどんなＡＩ活用が試みられているのか。具体的に見ていこう。

人事におけるＡＩ活用の代表的な場となっているのは「採用」だ。適性検査の結果が数値化できることや、面接の評価基準が一定であるため、分析しやすいデータが得られるからだ。

日本では新卒一括採用が一般的であり、インターネットの浸透により学生たちは簡単な操作で複数の企業に入社希望のエントリー（応募）をすることができるが、エントリーを受けた企業は、大量の入社希望者の中から採用者を選別しなくてはならず、非常に手間がかかる。限られた人材で採用以外の業務もこなす人事部では、作業の効率化のために書類審査におけるＡＩを使った絞り込みシステムが重宝されている。

仕組みを簡単に説明すると、予めその企業の優秀な社員（ハイパフォーマンス人材）の集団を統計手法を用いて分析し、優秀者の思考や行動の傾向をＡＩが導き出し、「傾向の塊のようなもの」をつくる。それを応募者のエントリーシートから読み取れる傾向と照らし合わせる（パターンマッチングする）ことで、「将来有望な新入社員」だと考えられる人を探し出し、ピンポイントで面接するという方法だ。エントリーシートが紙ではなく電子化されていれば、それをＡＩに読み込ませて勝手に計算させ、結果がパソコン画面に表示されるイメージだ。

このような取り組みを実際に始めている企業もある。日立製作所は、社員の特性を集めたビッグデータを分析し、「積極性や活動性が高い傾向」の社員が不足していることを突き止めた。技術系の新卒採用ではこの不足する特性を備えた学生を積極的に採用し、“ＨＲテクノロジー採用”の1年生として新卒採用全体の3分の2を占める約200名が入社した。

また、インターネット広告大手のセプテーニＨＤも新卒採用にＡＩ（機械学習）を活用している。選考で応募学生のパーソナリティを問うテストを実施すると共に、学生を良く知る周囲の人による評判情報を回収し、データをＡＩ（機会学習）で分析する。すでに同社で活躍している社員のデータと照合し、どんな仕事でどんな上司と働くと成長するのかを予測して、合否の参考にしている。

欧米では、こうしたＡＩを使った採用選考は日本よりも一般化している。中には面接の様子をビデオ撮影して、受験者の表情、言葉遣いから家庭環境や思考を分析することもある。受験者の観察ではなく面接官の質問の質や態度の向上にＡＩを活用することさえある。

ただし、課題も出てきている。「テンプレートに合う人を採るということなので適切と言えば適切。しかし、結果的に差別につながるという問題もある」（ＫＤＤＩ総研リサーチフェロー・小林雅一氏）。米国ではアファーマティブアクションと呼ばれる差別撤退措置が厳格に働くが、ＡＩは人種や年齢、性別などに意図的ではないにせよ偏りを出してしまうため、それを是正するための配慮も必要になるという。日本企業の人事も、ＡＩ活用を進めるにあたって、今から心得ておくべきことだろう。

人に関するデータを社内で連携できれば
採用以外でもＡＩは活用できる

まだ研究段階の企業が多いが、採用以外の人事領域でもＡＩ活用は動き出している。育成、配置転換、研修などがその対象だ。

日本企業は企業内の組織連携が柔軟ではないところが多く、人に関するデータは人事、労務、事業部など各所に散らばっており、効率的に分析できていなかった。それらを繋ぎ合わせて社員全員のデータを揃えた（クレンジングした）うえでＡＩに読み込ませ、一元管理・分析すれば、人間には思いつかない関連性を見出すことができる。

人に関するデータの分析は「ピープルアナリティクス」と呼ばれ、企業で働く個人の能力や経験にまつわるデータを収集し、人材開発や“適材適所”の配属を最適化するタレントマネジメントに役立つ。労務・総務に関わる給与や健康管理も、同一人物に関する人事データと突き合わせれば、機械の手を借りて適切に扱うことができるだろう。

こうした仕事はデータサイエンティストが専門とするが、多数の従業員を抱え人に関するデータが豊富にある大企業だけでなく、中小企業もＡＩを活用することができる。

実際、少人数のデータでも分析が進んだ事例がある。慶應義塾大学ビジネス・スクールの岩本隆・特任教授は、カシオ計算機と協力した実験で、ハイパフォーマー人材30名のデータから、優秀者の多くが持ち合わせている特性を参考値として使えるレベルで見出すことに成功したという。こうして人事にＡＩを取り入れれば、やがて「人事の仕事は『戦略的な育成』しか残らなくなるかもしれない」と岩本氏は語る。

人事の専門媒体『日本の人事部』の長谷波慶彦編集長も、ＡＩの活用により、人事の仕事はむしろ機械ではフォローできないところに特化してゆくと予測する。「エスノグラフィ（行動観察）という手法を用いるなどして、社員とじっくり向き合いコミュニケーションをとるという、泥臭いところが人事部の仕事になるのではないか」。

そうなれば、営業やマーケティングなど各部署（ライン）のマネジャーが労務管理を行うことができるようになり、人事部は経営者に組織強化や人事管理のノウハウ（現在の人事の仕事）を教え、社員のマネジメントを補佐する立場に変わる。これからの人事部は戦略的な人材育成を構想するなど、専門性を磨くことに存在意義を見出すことになるだろう。

人事領域でのＡＩ活用を研究する岩本教授

まだ人事部にＡＩを活用することで「企業業績が向上した」など具体的な成果が報告されているケースはないが、ＡＩによって人事パーソンの事務作業の負担を減らすことで、経営に資する戦略的な提案を行う時間が生まれれば、業績によい影響が出ることも想像に難くない。それを実現するために、ＡＩやＨＲテクノロジーについて人事部の現場担当者はもちろん、経営者も興味を持ち、動き始めている。

「ＡＩ人事部」特集では、第2回で「Ｋ（勘）Ｋ（経験）Ｄ（度胸）」に頼らない採用や退職者予測技術の開発背景について、第3回「ＡＩを導入した人事部」では新卒採用の最前線やＡＩ活用のための組織づくりの苦労と経営者の期待について扱う予定だ。