ADP（ADP）の最高製品責任者兼副社長であるナオミ・ラリビエール氏は、働く世界をより簡単に、よりスマートに、よりヒューマンにするイノベーションを推進している。
AI（人工知能）は新たな段階に入った。エージェント型AIは、テクノロジーが人々や組織をサポートする方法における次の進化を表している。私たちはチャットボットや自動化を超えて、自ら考え、計画し、行動できるシステムへと移行しており、ビジネスリーダーがより迅速で情報に基づいた意思決定を行えるよう支援している。
これはHRと給与計算における転換点だ。エージェント型AIは、AIを自動化ツールから組織のインテリジェンスの源へと変革している。この変化を効果的にリードするためには、エージェント型AIとは何か、そしてそれが私たちの働き方をどのように変えるかを理解することが重要だ。
AIエージェントとは何か？
AIには、ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）、自然言語処理（NLP）、機械学習（ML）、生成AI（GenAI）など、さまざまな形態がある。エージェント型AIはこれらの機能を基盤として、システム間の推論、自律性、協働を導入している。
ADPでは、エージェントを3つの能力レベルで考えている：
• シンプルなエージェントは、休暇申請の処理や住所の更新などの定型業務を管理する。
• 高度なエージェントは、従業員が給与明細情報にアクセスしたり、退職金口座の拠出金を更新したりするなど、複数のステップからなるワークフローを管理するために複数の機能を連携させる。
• 自律型エージェントは、給与データの異常を検出し、問題を解決するためのオプションを実務担当者に提供し、実務担当者が行動を起こせるようにする給与異常エージェントのように、多くの場合複数のシステムにまたがって、プロセス全体を最初から最後まで調整する。
エージェントの能力レベルに関わらず、人間がプロセスに不可欠であることを理解することが重要だ。AIは人々を置き換えるのではなく、能力を高めるべきものだ。人間は常に制御し、パラメータを設定し、監視を提供する。最も自律的なシステムでも、AIが責任を持って使用されることを確実にするために、人間の判断が必要だ。
受動的から能動的へ
従来のHRチャットボットは受動的で、直接の質問や固定のワークフローに応答する。例えば、福利厚生に関する質問に答えたり、休暇申請を処理したり、従業員の記録を更新したりするために使用される。
エージェント型AIは能動的だ。パターンを認識し、データを接続し、問題がエスカレーションする前に行動する。例えば、デジタルエージェントは、初期の書類作業や関連するコンプライアンス要件から、新しい役割で即戦力となるためのカスタマイズされた学習・開発の推奨事項まで、新入社員のオンボーディングプロセスをガイドするかもしれない。また、マネージャーに新入社員との関わりやチェックインを促すかもしれない。
その違いは明確だ：従来のAIは応答するが、エージェント型AIは適応し、行動する。
リアルタイムでの学習と推論
従来のボットは固定された「if-then（もし〜ならば）」ルールで動作する。エージェント型AIはさらに一歩進んで、条件を推論し、フィードバックに適応し、時間とともに学習する。
例えば、給与エージェントがある部門が頻繁に給与サイクル中の調整を必要としていることに気づいた場合、同様のケースをより迅速に処理するようにワークフローを調整できる。そのような記憶とコンテキストが、自動化を適応型インテリジェンスに変え、継続的に改善し、精度を高めていく。
推奨から行動へ
今日の多くのHRシステムは提案を行うが、そこで止まる。エージェント型AIは承認されたパラメータ内で行動する。
例えば、従業員が退職する場合、給与エージェントは最終給与を確認し、控除を適用し、支払いを行い、HR記録を更新し、適切な関係者に通知することができる。人間はまだプロセスを監視しているが、エージェントが作業を調整する。結果として、多くの場合、より迅速で正確、完全に監査可能で、実務担当者にとってストレスの少ないものとなる。
企業全体にわたる接続されたインテリジェンス
真の可能性は、複数のエージェントが協力するときに現れる。人員計画エージェントは給与最適化エージェントと連携して人件費を管理し、一方でエンゲージメントエージェントは従業員維持戦略に情報を提供する感情データを表面化させるかもしれない。
これらが一緒になって、共通の目的で学習し行動する接続されたエコシステムを作り出し、組織が繰り返しではなくインテリジェンスで課題に対応できるよう支援する。
リーダーが考えるべきこと
エージェント型AIがHRと給与計算の主流の業務の一部になるにつれて、ビジネスリーダーは信頼、ガバナンス、準備に焦点を当てる必要がある。重要な質問には以下が含まれる：
• 境界と監視：AIが独自に行える決定は何か、そしてどこで人間のレビューが不可欠か？
• 統合：エージェントシステムは既存のデータやプラットフォームと安全に連携できるか？
• 透明性：すべてのAIの行動を説明、追跡、監査できるか？
• 倫理的整合性：プライバシー、バイアス防止、コンプライアンスが設計に組み込まれているか？
• 適応性：システムは時間とともに学習し、改善し続けるか？
今後12〜24カ月
エージェント型AIはすでに労働力分析、スケジューリング、コンプライアンスに登場している。2年以内に、主要なHRおよび給与計算プラットフォームの標準機能になると私は考えている。
組織は以下によって準備できる：
• コンテキスト駆動型の推論のためのHRと給与データのクリーニングと構造化
• AIの自律性を定義するガバナンスフレームワークの構築
• AIによる洞察を監督し解釈するためのチームのスキルアップ
• 給与検証や残業追跡などの分野でのパイロットプログラムの実施
決定的な瞬間
戦略的にアプローチすると、エージェント型AIは単なる効率性の向上以上のものを表す。それは作業をタスク実行からインテリジェントな意思決定へとシフトさせる。これらのシステムはコンテキストを理解し、ニーズを予測し、目的を持って行動することができる。
ビジネスリーダーにとっての問題は、AIが組織に代わって行動するかどうかではなく、責任を持ってそれを導くための準備ができているかどうかだ。仕事の未来はインテリジェントで積極的であり、AIは人々がより高く、より戦略的なタスクに集中できるようにし、最終的には仕事でより大きな成功を達成するのを助ける。
