生成AI時代に求められる人事データ一元化の必然
昨今、生成AIの成長は著しい。あらゆる分野で活用が進ねられ、多大な成果をもたらしている。人事領域も例外ではない。従業員を大切な資本と捉え、そのポテンシャルを最大限に引き出す「人的資本経営」を実践していくためには、もはや人事担当者の経験や勘に頼った管理主体のアプローチでは不十分である。生成AIやビッグデータを活用した、人事データの戦略的活用が不可欠となっているからだ。こうした取り組みを牽引しているのが、プラスアルファ・コンサルティングである。
同社は、世の中に存在するビッグデータを「見える化」し、さまざまな領域で企業の事業活動にデータを活用することを支援している。具体的には、タレントマネジメントシステム「タレントパレット」をはじめ、複数のクラウドサービスを自社開発するとともに、それらを有効活用するためのコンサルティングを提供している。
中でも、同社が人事分野におけるデータ活用に着目した理由は明確だ。マーケティング分野では顧客データの一元化と戦略的活用がすでに進んでいる一方、人事分野では各システムが部分最適化されており、人事データがバラバラに存在している。「これは多くの国内企業が直面している課題だ」と登壇した望月氏は提起した。
実際、従来の人事システムでは、採用管理ツール、研修管理ツール、評価システム、人事給与基幹システムなどが個別に運用されており、横断的かつ戦略的なデータ活用が困難な状況にある。
「人材の抜擢や育成、離職防止、採用強化といった施策を効果的に実施し、人的資本経営を推進していくためには、人事においても、まず社員IDで統合されたプラットフォーム上でデータを一元化する必要があります」（望月氏）
望月 一矢（もちづき かずや）氏
株式会社プラスアルファ・コンサルティング タレントパレット事業本部 執行役員
法政大学社会学部を卒業後、音楽業界でのアーティスト活動を経て、2018年プラスアルファ・コンサルティングに入社。
顧客分析への関心から、マーケティングソリューション事業の新規営業に従事。2020年からはタレントマネジメント事業に参画し、全国での講演活動や、大手・エンタープライズ企業に対するシステム・コンサルテーションの提案を通して、「科学的人事」の普及・啓蒙に貢献する。
その後、営業マネージャー、副事業部長の役割を経て、2025年に執行役員に就任。現在はセールスコンサルティング部の部長として、タレントマネジメントの新たな可能性を探求するとともに、組織の成長と顧客課題の解決に情熱を注いでいる。
もはや人事情報は「管理して終わり」ではない。目的に対して戦略的に活用していくことが求められている。恐らく、多くの企業では給与計算、勤怠管理、労務管理といった基盤はすでに整備されているだろう。「問題はその先にある」と、望月氏は指摘する。
「今後は、社員のスキルや経験、キャリア志向といった情報を人材データとして取り込み、最適な配置や人材育成、採用、離職防止を、属人的ではなく、確かなエビデンスに基づいて科学的に行っていかなければなりません。それこそが、これからの人事マネジメントの本質です」（望月氏）
続いて望月氏は、日本の人事部がまとめた「人事白書2025」のデータをもとに、人事分野における生成AI活用の現状を紹介した。それによると、約7割の企業が何らかの形でAIを業務に取り入れている。また、社員データの分析や人材育成といった領域で、AIを積極的に活用、もしくは「今後データの活用度を高めたい」というニーズが高いという。
どの分野でAIを使っているのか。やはり現状、AI活用の中心は業務効率化にある。たとえば採用領域では、求人票の作成や面接質問の設計、教育領域では研修資料のたたき台作成やeラーニング用コンテンツの生成などが挙げられる。これらは汎用的な生成AIでも十分に対応可能な領域だ。
しかし先進企業は、そこにとどまらない。「人事業務は、効率化から高度化へと移行しつつある」と望月氏は強調する。具体的には、AIによる面接や自動スクリーニングによって評価バイアスを排除し、公正な評価を実現する取り組み、社員1人ひとりのキャリア志向から逆算した最適な研修のレコメンド、人事評価における目標設定精度の向上や、評価者へのフィードバック支援などが進められている。
ただし、このレベルになると汎用AIでは対応が難しくなる。個人情報の取り扱いや、プロンプト設計・運用に課題が残るためだ。
「その点、AI搭載のタレントマネジメントシステムであれば、社員情報があらかじめ集約されており、セキュアな環境でAIを活用できます。センシティブな情報を扱えるだけでなく、自社の文化や評価制度に合わせてプロンプトをチューニングできる点が強みです」（望月氏）
