人事の過半数がAIを検討中・導入済み 一方で課題も
jinjerは「『ひと』の可能性のすべてが見える世界へ」というVisionを掲げ、統合型人事システム「ジンジャー」を提供している企業だ。今年でサービス提供から10周年を迎え、導入社数は2万社にのぼる。本セッションでは同社CEOの冨永氏が、人事のAI活用に求められる考え方について紹介した。
冨永 健（とみなが けん）氏
jinjer株式会社 代表取締役社長 CEO
シスコシステムズで大手企業向け営業と組織マネジメントを担った後、アマゾンウェブサービスで営業責任者として日本のクラウドマイグレーションの加速に貢献。その後、株式会社Zendeskの社長としてカスタマーエクスペリエンス基盤の普及とオペレーション改善を主導し、国内市場でのプレゼンス拡大に寄与した。現在は、jinjerの代表取締役社長 CEOとして、これまで培ったグローバルビジネスの経験を基盤に、戦略策定、M&A・組織再編、業務オペレーションの効率化に取り組み、jinjerの持続的成長をリードしている。
jinjerの顧客を対象にした調査によると、人事の半数以上がAIを検討中または導入済みだ。人事領域においてもAI活用の機運が高まっていることが分かる。
そんな中、冨永氏は人事のAI活用の「目的」に注目。特に人事担当者と経営者で期待する効果が異なり、主に2つの狙いで導入されると説明した。
「AIエージェントの導入にあたって、多くの人事担当者はミスや抜け漏れ防止、業務工数の削減・効率化を期待しています。一方で、経営者は適切な配置シミュレーションや次世代リーダーの抽出といった人的資本の価値最大化のための活用を考えているようです」（冨永氏）
ただし、2つの導入目的は「対立するわけではない」と冨永氏。人事×AIには2つのアプローチがあるという前提を整理したうえで、人事と経営が話し合うと議論が進むのではないかと提言した。
AIで何でもできる？ 人事の“あるある”落とし穴
人事と経営で目的を共有し、無事にAIを導入できても、活用にあたって問題が起きることもある。次に冨永氏は、AIを人事業務にいざ活用したときに起きる“あるある”のケースを紹介した。
1つ目は、経営者が無邪気に「過去の評価データや異動履歴をもとに次世代リーダー候補の人材をリストアップして」と人事に依頼するというもの。これを受けて人事は、過去のデータが本当に正しいのか、偏りがないのか、上司によって基準が異なる評価が含まれていないか……といったデータの正当性を確認する多数の作業が必要になる。AIがたしかな精度の結果を出せるようにするために、データの整備に大変な作業が発生するのだ。
2つ目は、「勤怠や給与、評価、1on1の記録など、社員のデータをすべて学習させれば、AIが最適な判断をしてくれる」という期待感の危うさだ。これに対して冨永氏は、個人情報の機微性や権限管理の重要性を指摘する。
「人に関するデータはたくさんの機微情報を含んでいます。誰に質問されているかにかかわらずAIは回答を返すので、従業員の住所や家族の話など何もかもを学習させると、公開してはいけない人にまで教えてしまうというリスクがあります」（冨永氏）
では、こういった問題が起きてしまう背景には何があるのか。
