2026年に向けて、AIはもはや次世代のテクノロジーではなく、企業の競争力、業務運営、イノベーションを再構築する力を持つ戦略的必須事項となっている。2025年がAI実験の年だったとすれば、2026年はAI変革の年となるだろう。その重要性は極めて高い。2025年のDataikuとハリス社の調査によると、CEOの74%が、AIから測定可能なビジネス成果を出せなければ自らの職が危うくなると考えている。
2026年に向けて私が注目する10のHRトレンドのカウントダウンを紹介する。
1. AI活用能力は企業の基礎スキルとなる
AIが猛スピードで進化する世界において、AI活用能力はもはや選択肢ではなく、役職やレベルに関わらず全従業員に求められる必須スキルだ。LinkedInのCEOであるライアン・ロスランスキー氏によると、AI活用能力を求める求人は1年前と比べて70%以上増加している。Shopify、Zapier、BlackRockといった企業は、現従業員と新規採用者の両方にAI活用能力を義務付けている。その理由は何か。マッキンゼーの調査によると、AI能力を持つ企業は、総株主利益率において競合他社を2倍から6倍上回るパフォーマンスを示している。
2026年に入り、企業は画一的なAI活用能力研修の義務化から、より的を絞った研修の実施へと移行している。IndeedのAI担当副社長であるハンナ・カルフーン氏は次のように語る。「当社は、エンジニアリングや法務を含む多くの職種に対して、役割に特化した研修を実施することに注力しています。その成果は目覚ましく、エンジニアリングチームの85%以上が現在、AIコーディングツールを週次で使用しており、コード品質を維持しながら生産性が20%向上しています。法務チームも役割に特化したAI研修を受け、法務業務の20%を自動化できることを特定し、契約書のレビュー時間を26時間から2時間に短縮しました」。このAI活用能力構築への的を絞ったアプローチは、Indeedにおいて広範で一般的なAI研修に取って代わり、チームが高付加価値の戦略的業務に集中できるようにしている。
2. 企業はAI活用能力のスクリーニングと評価を意図的に実施する
AI活用能力が採用と昇進検討の基本要件となったため、企業はAI使用を評価するために採用プロセスを刷新している。ZapierのChief People and AI Transformation Officerであるブランドン・サマット氏は、これが同社にとって、採用、オンボーディング、パフォーマンス管理、コーチング、HR業務にAI活用能力を組み込むためのコードレッドの瞬間だと考えている。サマット氏は、AI活用能力を評価するために応募プロセスを再構築することから始めた。Zapierの求職者は、現在の業務でどのようにAIを使用しているかを尋ねられ、自分の役割に関連するワークフローを説明し、AIがそれをどのように改善できるかを説明するよう求められる。
Zapierに採用されると、従業員は自分の役割に特化したAI活用能力について、不適切から変革的までの4段階で評価される。例えば、採用マネージャーがAIの使用において変革的とみなされるには、AIで採用プロセスを合理化して採用までの時間を少なくとも30%短縮し、企業ポリシーのための倫理的なAI実践を推奨できる必要がある。
AI活用能力のスクリーニングは、BlackRockのようなテクノロジー企業以外でも行われている。BlackRockの人材獲得責任者であるナイジェル・ウィリアムズ氏は、AIエージェントとの対話や効果的なコミュニケーションを含むAIツールの使用に熟練した応募者を求めている。
3. 一部のエントリーレベルの職は減少しているが、AIだけが理由ではない
2025年、スタンフォード大学のデジタル経済研究所とADPは、ソフトウェア開発やカスタマーサービスなど、AI自動化に最もさらされている役割において、初期キャリア労働者向けのエントリーレベルの職が16%減少したと報告した。
AIがこの減少の唯一の理由としてしばしば挙げられるが、初期キャリアの職の再設計やスキルのミスマッチなど、エントリーレベルの職の減少につながる他の要因もある。フェニックス大学の最近の調査によると、人事リーダーの3分の1が、AIとのパートナーシップを主な目的とする全く新しいエントリーレベルの職を創出することを期待している。
さらに、CengageのCEOであるマイケル・ハンセン氏は、エントリーレベルの職の採用のスナップショットを見るだけでは、スキルのミスマッチの全体像は分からないと警告する。Cengage Group Graduate Employability Reportによると、2025年の大学卒業生のうち、自分の専門分野で職を見つけたのはわずか30%だった。ハンセン氏は、これは雇用主が期待するものと大学が教えるものとの間の隔たりが一因だと考えている。Cengageの調査によると、雇用主は職務固有のスキルを優先しているが、教育者の半数しかカリキュラムの20%以下を雇用に必要な労働力スキルの教育に充てていない。卒業生の約3分の1が、大学がキャリアに関連するスキルを構築するために雇用主とより緊密に連携することを望んでいる。この雇用主と大学の断絶も、エントリーレベルの求職者が雇用を見つけられないもう一つの理由である。
4. AIを新しいチームメンバーとして使用する方法を知ることは必須スキルである
Global Growth Insightsの推計によると、2026年に企業はAI認定プログラムに約65億ドルを費やすことになる。しかし、しばしば欠けているのは、AIを新しいチームメンバーとして働く方法に関する研修だ。604人の人事リーダーと労働者を対象に実施されたフェニックス大学の調査によると、労働者の10人中4人が、単に仕事でAIを使用する技術スキルを学ぶだけでなく、新しいチームメンバーとしてAIと協働することを望んでいる。
ガートナーは、2028年までに日常的な業務関連の意思決定の少なくとも15%がAIエージェントによって自律的に行われると予測しており、これは2024年の0%から増加する。そのため、職場でAIと協働することを学ぶことは極めて重要になる。
AI導入は加速しているが、多くの労働者は仕事でAIを効果的に使用する準備ができていないと感じている。これに対応して、Synchronyなどの一部の企業は、AIと働くために必要な研修を理解するために、アクティブリスニングプログラム、タウンホール、オンライン調査に投資している。最高人事責任者のDJカストロ氏によると、同社はAIと働くための実践的なガイダンスを提供する新しいAIフィールドガイドを立ち上げ、従業員がAIとどのように協働しているかを示す実際の従業員の事例も掲載している。
5. リーダーはスキルベース採用のレトリックと現実のギャップに対処しなければならない
ハーバード・ビジネス・スクールとBurning Glass Instituteの分析によると、企業の85%がスキルベース採用を導入していると報告しているが、企業の採用方針で学位要件が撤廃された役割で雇用されているのは、採用者のわずか0.14%に過ぎない。
IBMがNew-Collarプログラムを通じて一部の技術職の学位要件を撤廃し、ウォルマートが管理職昇進にスキル第一のアプローチを使用するなど、少数の組織がスキルベース採用で先導しているが、現実には、スキルベース採用は学位要件の撤廃をはるかに超えるものである。
全米大学・雇用者協会(NACE)は、雇用主がエントリーレベルの労働者にスキルベース採用を使用しているものの、昨年と比較してこのアプローチを拡大していないと指摘している。その理由には、採用マネージャーからの十分な賛同が得られないこと、スキル検証の欠如、変化に対する一般的な文化的抵抗などがある。これは、スキルベース採用の複雑さと、方針変更を実際の採用決定に反映させることの意図的な取り組みの必要性を浮き彫りにしている。
6. 従業員の時代遅れになることへの恐怖(FOBO)が高まっており、対応が必要である
AIの使用拡大は、労働者の不安の増大につながっている。ピュー研究所によると、労働者は職場でのAI拡大について、希望よりも心配を感じている。
一部の従業員はFOBO(Fear of Becoming Obsolete、時代遅れになることへの恐怖)を経験している。
より多くの組織が採用と昇進検討にAI活用能力を求めるようになるにつれ、従業員はAI活用能力を実証する能力についてますます懸念を抱いている。多くの人が、これがキャリアの進展を遅らせたり、他社での職の適格性を制限したりする可能性があると心配している。
この恐怖は現実であり、リーダーは積極的に対処しなければならない。組織は、調査やオープンな対話を通じてAIに関する従業員の懸念を表面化させ、学んだことに基づいて行動すべきである。リーダーは、企業のAI戦略を明確に伝え、関連する研修へのアクセスを提供することでAI活用能力の重要性を強化し、従業員がAI駆動の職場をどのようにナビゲートしているかを共有できる専用のSlackチャンネルを作成すべきである。
7. 企業のAI戦略は導入から変革へとシフトする
企業はAI導入を超えてAI変革へと移行している。AI導入とは、同じ業務をより効率的に行うことを意味する。対照的に、AI変革は、AIをビジネス運営の中核に組み込み、企業全体で業務の進め方を根本的に変えることである。
Zapierはこのシフトの説得力のある例を提供している。現在、Zapier従業員の97%が中核業務を支援するためにAIを使用しており、同社は2年足らずでこのマイルストーンを達成した。Zapierのブランドン・サマット氏によると、「当社のリーダーは、AIを企業全体の優先事項とし、計画サイクルに統合し、従業員エンゲージメント調査を通じて追跡し、AIを戦略的ビジネス優先事項と宣言したリーダーによって支持され、主導されました」。
さらに、Zapierは売上成長や業務効率などのビジネス成果とAIの取り組みを整合させた。これにより成功が再定義された。目標は単により速く働くことではなく、AIがどれだけ効果的に業務を変革しているかを測定することだった。
8. AIが組織全体に拡大するにつれ、新しい職種が創出されている
調査はしばしばAIによって失われる職について警告しているが、別のシフトが進行中である。AI変革の結果として新しい役割が出現している。私は最初にこれをHBRの記事「未来の21のHR職」で報告した。プロファイルされたいくつかの役割、例えば未来の働き方リーダーや従業員体験責任者などは、現在、組織全体で一般的になっている。
企業がAIを使用して業務を変革するにつれ、全く新しい役割が出現している。デジタル倫理アドバイザー(AI安全システムの構築とコンプライアンスの確保を担当)やAI意思決定デザイナー(アルゴリズムのバイアスをレビューし、人間の説明責任を確保する責任を負う)など、未来的に聞こえるものもあるが、これらはAI駆動の職場で必要とされる新しい能力のセットを示している。
形成されつつある新しい役割の1つは、AI自動化エンジニアであり、従業員が日常のワークフローにAIを統合するのを支援する。Zapierでは、同社が業務のほぼすべての側面を変革するためにAIを使用しているため、AI自動化エンジニアはすでに正式な役割となっている。
これらの役割の一部は、当初はフルタイムのポジションではなく業務ストリームとして出現し、規模を拡大するには時間がかかるだろう。最終的には、組織が業務全体にAIをより深く組み込むにつれ、バイアスの削減、透明性の向上、説明責任の確保に焦点を当てた幅広い新しい職が期待できる。
9. 経験豊富な労働者はAI変革から恩恵を受ける
経験豊富な労働者は、AIを活用した職場で優位性を持つ可能性がある。Toptalの2025年11月の雇用レポートによると、労働力で5年以上の経験を持つ専門家は、ジェネラリストやエントリーレベルの候補者の両方を雇用市場で上回っている。特に、ドメイン専門知識とAIスキルを組み合わせている場合である。
このデータは、ビジネスの洞察力、AI活用能力、そしてより広範な戦略的意思決定の中でAIの洞察を文脈化する能力を持つ経験豊富な労働者への雇用主の需要のシフトを示している。Toptalのチーフエコノミストであるエリック・ステトラー氏が説明するように、「この需要の増加は、雇用主がAIが提供するデータに判断を適用できる労働者を求めていることを示しています」。
このトレンドは、より広範な現実を反映している。AIの職への影響は、職種よりも経験と専門知識によって形作られる。組織は、ベテランの専門家がAIを使用して自らの影響力を増幅できることを発見している。
10. リーダーはハイブリッド労働力を管理する
未来の働き方は、人間とAIエージェントが統合されたチームとして並んで活動し、どちらか単独では実現できない成果を達成するハイブリッド労働力で構成される。
このハイブリッド労働力は、ハイブリッドチームの研修と管理から、人間とAI貢献者の複合パフォーマンスの測定まで、新しいリーダーシップの課題をもたらす。新しい指標も浮上している。人間・エージェント比率(HAR)である。これは、組織内で従業員1人あたりに配置されるAIエージェントの数を指す。ガートナーは、2028年までにAIエージェントが人間の営業担当者を10対1で上回ると予測している。この結果の1つは、リーダーが従業員1人あたりの売上だけでなく、AIが日常業務にどれだけ深く組み込まれているかの指標として人間・エージェント比率も測定し始めることである。この比率は、業界、機能、タスク、AI成熟度の段階によって異なる。
SalesforceのCEOであるマーク・ベニオフ氏が今年初めに述べたように、「今日の最高経営責任者は、全人間労働力を管理する最後の世代です」。これは、CEOだけでなく、人間とAIの労働力において業務がどのように遂行されるかを再構想する責任を負うすべてのリーダーに当てはまる。
