フラン・マクスウェル、グローバルリーダー（人材・変革担当）、Protiviti（プロティビティ）
AIの利用が拡大するにつれ、スキルセットの有効期間は短縮している。2023年後半、ハーバード・ビジネス・レビューの記事は、スキルが5年未満で陳腐化しつつあると指摘した。特定の技術分野では、この期間はさらに短い。この推定は生成AIソリューションの広範な採用以前、そしてエージェント型AIの導入推進よりもはるか前のものであることを考えると、スキルの陳腐化はますます加速すると考えざるを得ない。
組織のAI活用を支援したいHR部門にとって、これは人材マネジメントのアプローチを再考する明確な必要性を示している。第一に、HR部門は職務を成功に必要なスキルに分解し、AIの応用と活動を踏まえてそれらの役割を再構築する必要がある。第二に、急速に進化するAIツールを活用して効果と効率を向上させる方法を継続的に特定する必要がある。
スキルの全面刷新：解体、再構築、そして繰り返し
より効率的かつ効果的に機能するAIエージェントやツールにより多くのスキルが委ねられるにつれ、組織は従業員の役割の在り方を再考しなければならない。職務は活動ベースのスキルに文脈化され、その後、新しい形式で再構成される必要がある。こうした新たに構造化されたポジションは、AIを活用する従業員に、より戦略的で、しばしば「より人間的な」活動のための追加的な余裕を与える。例えば、主要ベンダーや高価値顧客とのより深い関係構築などである。
例えば、役割ベースのアプローチでは、ビジネス開発マネージャーのポジションは、新規ビジネス機会の特定と追求、既存顧客との関係管理、潜在顧客向けの提案書やプレゼンテーションの準備といった固定された責任によって定義される。この役割の担当者は、売上目標を達成し、販売実績を報告することが期待される。スキルベースの観点からは、この役割は、ビジネス成長や関係構築といった戦略目標を達成するために必要な特定の能力によって定義される。ビジネス開発マネージャーの主要スキルには以下が含まれる可能性がある。
• 市場調査と分析：市場トレンドを分析し、潜在的な成長分野を特定し、競争環境を評価する能力
• 関係管理：強力な対人スキルを活用し、顧客やステークホルダーとの関係を構築・育成する専門知識
• 交渉と成約：顧客のニーズと価値提案に基づいて、交渉技術を駆使し効果的に取引を成約する能力
• データ駆動型意思決定：CRMツールや分析プラットフォームを使用してリードを追跡し、パフォーマンスを測定し、戦略的意思決定に情報を提供するスキル
• 戦略的計画：組織目標に沿った長期的なビジネス開発戦略を策定・実行する能力
スキル再構築には意図的な取り組みを
人材マネジメントのスキルベースアーキテクチャへの移行に万能なアプローチは存在せず、特定の組織では全く賢明でない場合もある。例えば、スキルベースの構造は、業務のプロジェクト中心的な性質と、顧客の特定ニーズに対応する最適なチームを編成するためにスキルセットを理解する必要性を考えると、コンサルティング会社にはうまく機能する。しかし、リスク管理を支援するために業務の一貫性を優先することが多い、役割ベースの金融サービス組織にはうまく機能しない可能性がある。これらの企業はまた、規制要件や認定資格によって規定される、明確に定義された専門的な役割（例：リスクアナリスト、コンプライアンス担当者）に依存している。
とはいえ、役割ベースの組織でも、特定のポジションを再構築することに価値を見出す可能性がある。例えば、金融サービス会社のリーダーは、「当社の最高パフォーマンスのトレーダー、顧客サービス専門家、リスクマネージャーはどのようなスキルを示しているか」や「これらの活動ベースのスキルのうち、どれがAIエージェントによって実行できるか」といった質問を検討できる。
もちろん、タスクを自動化できるからといって、必ずしもそうすべきだというわけではない。AIと従業員のスキルセットの両方の戦略的価値を高めるために、リーダーは組織の労働力について思慮深い検討を行わなければならない。
HRリーダーが組織のAI活用を支援する方法
HRリーダーとそのチームが企業のAI戦略を支援する際、以下の行動を検討すべきである。
• 従業員の視点を考慮する。組織は単にAI戦略とガバナンスモデルを労働力に伝えるだけでは不十分である。従業員の視点を考慮し、AI利用に関する期待、向上したパフォーマンスがどのように評価されるか、従業員が変化からどのように恩恵を受けるかといった懸念に対処しなければならない。
• 外部採用について現実的に考える。世界経済フォーラムの「Future of Jobs Report 2025（仕事の未来レポート2025）」は、雇用主の70%が広範なスキルギャップに対処するために外部採用を計画していることを示している。しかし、現在は労働市場に参入する人数よりも退出する人数の方がはるかに多い時代である。AIスキルを持つ専門家をフルタイムで雇用することは困難で、かつ高コストであるため、HR部門はリソーシングポートフォリオの他の要素を重視する必要がある。それには、契約社員、サービスパートナー、コンサルティング会社、そして増加しつつあるAIエージェントが含まれる可能性がある。
• 学習と開発を重視する。技術人材不足を考えると、リーダーシップは学習と開発を、資金提供、監督、実行が組織のイノベーションとパフォーマンスに直接影響を与える戦略的能力として扱うべきである。新しいAIツールが登場するにつれ、従業員はそれらを迅速に使いこなす必要があり、多くの場合、AI搭載のトレーニングやアップスキリングツールの支援を受ける。
• 他の人口動態の現実に対処する。HR実務者は、もう1つの人口動態の問題に敏感であるべきである。それは、若いデジタルネイティブの従業員が、高齢世代よりも頻繁にAI関連のトレーニングやアップスキリングに従事する傾向である。大多数の組織では格差は存在しないが、私の会社であるProtiviti（プロティビティ）がロンドン・スクール・オブ・エコノミクスと共同で実施した調査は、注目に値するほど広く見られることを示唆している。
• 報酬を差別化し、他の報酬を検討する。AIスキル競争が激化するにつれ、より多くの企業が非常に求められているスキルに基づいて報酬を差別化するだろう。賢明なHRリーダーは、報酬を超えて、他の報酬要素を育成・促進することにも目を向ける。有力な選択肢には、最先端ツールへのアクセス、キャリア成長の機会、直属の上司との関係、組織文化の質などが含まれる。
HRはAIを活用して自らの取り組みを強化できる
HR自身によるAIツールの使用は、AIガバナンスモデル、リソーシング、他のリーディングプラクティスの展開などを支援できる。例えば、多くのチームが生成AI、エージェント型AI、その他の先進技術ツールを導入し、従業員のセルフサービス、リーダーシップ開発、労働力リスク評価、パーソナライズされたトレーニングと学習体験、さらには幅広い採用活動を改善している。AIエージェントはまた、職務をスキルと活動の集合に分解することも支援できる。
広範な技術的混乱によって定義される時代において、HR部門は創造的な破壊と再構築によって組織価値を大幅に高める機会を持っている。
