AIエコシステム実現に向けた段階的アプローチ
このAIエコシステムという構想は壮大に聞こえるかもしれませんが、一直線にそこを目指す必要はありません。現実的には、次のような段階的なアプローチが考えられます。
- ステップ1：データの集約・統合（基盤構築フェーズ）
- まずは、本章の前半で述べたとおり、社内に散らばる人事関連データをデータレイクなどに集約し、一元的に活用できる状態をつくることがすべての出発点です。
- ステップ2：単機能AIエージェントの育成（価値実証フェーズ）
- 次に、統合したデータを使って、特定の課題を解決する専門家として「単機能のAIエージェント」を1つ開発・育成します。まずは、社内のキャリアパスデータを学習し、社員の相談に乗る「キャリア支援エージェント」や、自社のスキル定義に基づいて履歴書を分析する「採用候補者スクリーニングエージェント」など、成果が見えやすいものから着手するのがよいでしょう。ここで小さな成功体験を積み、AI活用の有効性を社内に示すことが重要です。
- ステップ3：AIエージェントの連携・拡張（エコシステム化フェーズ）
- 複数の単機能AIエージェントが育ってきた段階で、初めてそれらを連携させ、より複雑な課題解決を目指します。さらに、APIを介して外部の優れたAIサービスと接続することで、自社のAIエージェントは常に最新の知見を取り込み、進化し続けます。この段階に至って、ようやくAIエコシステムが本格的に機能しはじめるのです。
さらに、これらのステップをうまく進め、機能させるためには、次のような仕組みづくりが欠かせません。
- データガバナンスとセキュリティ
- データの品質や整合性を担保すると同時に、セキュリティを確保することで、安心して利活用できる環境を整える。
- スモールスタートの実践
- 成果が出やすい領域から段階的に取り組み、実績を積み上げることで社内の理解と支持を広げる。
- 人事担当者のスキル転換
- データ分析や生成AI活用のリテラシーを高め、人事部門をオペレーション中心から戦略部門へとシフトさせる。
このように、「ジョブ定義」と「データ基盤」という土台を整え、それを支える運用・人材の仕組みを組み合わせることで、日本企業も生成AIを単なる効率化のためのツールではなく、人事戦略を推進する基盤として位置づけることが可能になります。
生成AIとデータ活用が切りひらく人事の未来
生成AI時代において、人事DXの本丸は「データ活用」にあります。
日本企業は導入率という「量」の面では一定の成果を示しました。しかし、これからは「質」の高い活用へと転換しなければなりません。そのためには、人事制度の見直し、データ基盤の整備、文化的な変革が不可欠です。
生成AIを支えるのは技術そのものではなく、データに基づいた意思決定を可能にする仕組みと文化です。日本企業がこの転換を果たせるかどうかが、これからの競争力を左右するでしょう。導入の先にある「人材戦略への貢献」こそ、生成AI時代の人事に求められる最大の使命なのです。
