国も企業も成長の礎は「人材力」　労基法大改正を待たずデータに基づいて「働き方」をすぐアップデートせよ

AI協働が進む現場では労働時間と成果が逆相関してしまう

——「国家の成長軸が量から質へシフトしている」というお話がありましたが、「人材力」や「労働の価値」を測るうえで、複雑性を増す要因となっているのがAIの存在かと思います。AIとの協働が進む中で、現場ではどのような課題が生じていますか。

松井　経済産業省の「2040年の就業構造推計（改訂版）」では、「2040年に十分な国内投資や産業構造転換が実現する場合、人口減少により就業者数は約6700万人から約6300万人となるが、AI・ロボット等の利活用やリスキリング等により労働需要が効率化され、全体で大きな不足は生じない」とされています。つまり、1100万人といわれる労働力不足が解決できるだろうというわけです。しかし、これは同時に、これまでの働き方や労働時間の概念が全く通用しなくなることを意味しています。

　最近、私がセミナーを行っていると受けるご相談に、「社内で『AIを使いこなして生産性が数十倍になった人』と、『そうでない人』の二極化が進んでおり、AIを使えない人のほうが残業代で給与が高くなってしまっている。労働時間の捉え方や評価制度をどう改めていけばよいか」があります。これは一例ですが、今までと性質が違うご相談が、AI活用やAI協働が進む状況の中で頻繁に寄せられるようになりました。

　これまで「労働時間と成果はある程度比例する」という前提で管理されてきましたが、AI協働が進む現場においては、むしろ「労働時間と成果が逆相関してしまう」ことが起こり得るのです。

道下　それに関して、少し違う見方で言うと、これまでは業務に対して人をアサインするのが当たり前でしたが、今後は「人をアサインするのか、AIをアサインするのか」と考えるようになると思います。つまり、人の生産性とAIの生産性を同列に評価する時代の到来が予想されるということです。

　そうなったときに、評価の根拠となるのは、業務を完了させるために必要な工数やそれに伴うコスト、あるいは業務を通じて生み出せる成果といった「データ」です。このデータがなければ、人とAIのいずれを使うべきなのか、コラボレーションさせるべきなのか、判断ができません。まだまだ手探りで進めていく領域ではありますが、まずはデータプラットフォームで人の働き方や生産性を可視化して、データをためていくことが先決であると考えています。

松井　本当にそうですね。AI協働に対するアプローチは各社さまざまですが、重要なのは「自社におけるAI活用の道筋や世界観を明確に定めること」です。そのためには、ただ労働時間だけを記録しているだけでは意味がなく、働き方・評価・スキル体系などHR関連のあらゆるデータを緊密に連動した形で取得・蓄積・分析できる基盤を持っておく必要がある。AI協働時代には「TeamSpirit」のようなHRDX基盤の重要性がますます増していくでしょうね。

TeamSpiritで成果を上げている2社の活用事例とそのポイント

——TeamSpiritはAI協働時代に重要なHR関連データの集約・可視化・分析ができるシステムとのことですが、TeamSpiritを活用して成果を上げられているお客様の事例をご紹介いただけますか。

道下　一例を挙げると、カゴメ様です。同社ではライフステージが変化した従業員様が仕事を諦めず、継続できるように多様な働き方を制度化していらっしゃいます。具体的には、コアタイムなしのフレックス制度の導入や、全社的な在宅勤務・モバイルワークの推進、働く地域を柔軟に選択・固定できる権利の付与、副業制度などです。

　 こうした多様な制度を効果的に使いこなして成果を上げるため、TeamSpiritの導入により労働時間が可視化されました。客観的なデータに基づいた上司と部下の対話が可能になったことで、多様な制度を前提にして現場の生産性向上や自律的な自己管理の促進に大きく貢献していると伺っています。

　他の事例として、LIFULL様はTeamSpiritの工数管理機能を活用し、行動改善指標の1つとしてワークログを活用し、生産性の向上・成果の最大化に取り組んでおられます。組織単位で定期的に工数を振り返り、「成果につながる業務」と「それ以外の業務」の割合を確認します。そして、前者を増やすと同時に時間あたり成果を上げるための改善活動をされています。

　この先、AI協働がどんなに進んだとしても、人が自ら考え、動けなければ、組織は強くなりません。だからこそ、人の判断材料となるデータが過不足なく提供され、誰もが活用できる状態にしておくことが重要なのです。