人事（HR）オートメーションとは

人事オートメーションでは、ソフトウェアとアルゴリズムを使用して、以前は人事専門家が手動で行っていたタスクを処理します。こうしたタスクには、応募者追跡のためのデータ入力、求人要件の作成、新規採用者のオンボーディング、オフボーディング・プロトコル、休暇申請の管理などが含まれます。これにより、バイアスを軽減し、求職者と従業員の体験を向上させることを目的とした、人材獲得、従業員の昇進、維持に対するデータに基づくアプローチが可能になります。

オートメーション、人工知能（AI）、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）を使用することで、組織は手作業を減らして人事プロセスを合理化できます。人事オートメーションの分野で使用されている最新のAIテクノロジーは、AIアシスタントとAIエージェントです。AIアシスタントは、既存のコンテンツに基づいて新たなコンテンツを生成できる高度なAIモデルであり、AIエージェントは、ユーザーに代わって、定義された範囲内でより自律的に行動するよう設計されています。

エージェント型AIエージェントは、人事担当者の管理業務負担を軽減し、その結果としてミスの減少、効率性の向上、一貫性の確保、そして全体的な従業員エクスペリエンスの改善につながります。これらの機能により、人事担当者は、企業文化の形成、従業員の流動性の促進、戦略的な成長の意思決定など、人事の真に人間的な側面に集中できるようになります。

生成AIとエージェント型AIの進歩により、人事オートメーションが強化され、応答性が向上し、手作業が減り、人事プロセスの精度が向上します。ただし、これらのツールには、データ・プライバシーを尊重し、バイアスを最小限に抑えながら、倫理的かつ透明性の高い方法で導入する責任が伴います。

人事オートメーションでは、時間が節約できるだけではありません。人事オートメーション、さらには複数のテクノロジーとツールを統合したハイパーオートメーションを使用すると、人事担当者は貴重なデータと洞察をほぼリアルタイムで入手できるようになります。この手法は、経済・技術・労働環境の変化の中で、専門家が情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

さまざまな業界と従業員の知識や技能において人工知能（AI）とインテリジェントな自動化の普及が進むにつれて、人事オートメーションの必要性がさらに高まっています。

AIアシスタントやAIエージェントといった新たな技術的進歩により、人事プロセスは自動化が進んでいます。これらはユーザーのタスクを代行し、初期のプロンプトに基づいてユーザーのニーズを評価します。オートメーションにより、人事チームは自動化されたワークフローと、よりリアルタイムのデータ駆動型の意思決定に必要な情報を入手できるようになりました。オートメーション・ツールは、従業員情報を安全に保管・管理する包括的なダッシュボードを提供します。従来、こうしたダッシュボードには手作業が必要でしたが、その必要がなくなります。

組織は継続的に大きな変化を遂げています。IBM Institute for Business Value（IBV）による世界規模の調査によると、経営幹部は、AIとオートメーションの実装の結果、従業員の40％でスキルの再習得が必要になると予測しています。この再教育プロセスは、向こう3年間で起こると推定されています。この変化は、業務の可能性の拡大として捉えられています。

回答者の87％は、従業員の役割は生成AIによって置き換えられるというよりむしろ、拡張される可能性が高いと回答しており、その影響は職務によって異なります。

人事部門は、経済、労働市場、テクノロジーにおける、職場の大きな変化に対処する先導役となっています。人材不足とコストの上昇が広がっており、AIツールやその他の技術の進歩により、デジタル変革が加速することは確実です。人事チームはこれらの複雑な状況の中で、従業員のキャリアの流動性を管理し、適切なリソースを確保するという課題に直面しています。ここでは、人事部門が直面する課題に対処するために、人事オートメーション・ソフトウェアがもたらすメリットをいくつか紹介します。

人事オートメーション・ソフトウェアは、データ入力、応募者追跡、有給休暇（PTO）、残業管理、新規採用者の福利厚生登録などの日常的なタスクに人事担当者が費やす時間を最小限に抑えます。そうすることで、人事チームは従業員に関する複雑な課題に対処し、思いどおりに対面でのふれあいに時間を割けるようになります。

オートメーションにより効率、正確性、一貫性が保証され、従業員エクスペリエンス、満足度、定着率が向上します。人事オートメーションは、企業が急成長に向けて増加する需要に対応するのにも役立ちます。

エージェント型AIエージェントは、データをより深く掘り下げることでレビューを高速化し、人事担当者がより情報に基づいた意思決定を行えるようにしたり、作業を効率化したりするのに役立ちます。例えば、エージェントは採用活動の結果の分析に役立ち、採用担当者や採用マネージャーが最も成功するアウトリーチ戦略を特定して改善できるようにします。

時間節約に役立つもう1つの方法は、AIを使用して構築済みのスキル・カタログから選択し、人事固有のタスクを実行し、人事部門がすでに使用しているアプリケーションと統合することです。自然言語処理を使用すると、対話とデータ・キャプチャを高速化するツールを構築できます。

人事チームは人事オートメーションを活用して、自分たちの仕事をより広範な企業戦略に合致させます。人事オートメーションが生成するデータ・洞察・分析によって、人事担当者は傾向を特定し、データに基づいた意思決定を行い、効果的な人事戦略を策定できるようになります。AIエージェントは、求人条件に照らし合わせて履歴書を評価し、ランク付けして要件に最も合致する候補者を特定することで、最初のスクリーニング・プロセスを自動化することができます。

このアプローチには、従業員のリスニング・システムに基づいて仮説を立てることや、企業文化に関する決定を促進できる高度なデータ相関関係を使用してリモート・ワークに関する洞察を収集することなどが含まれます。また、高度な分析を使用して、従業員エクスペリエンスを向上させる社内プロダクトを設計および提供することも含まれます。このようなエビデンスに基づき開発される製品は、オートメーションの副産物であるデータによって実現され、ビジネス価値をもたらし、人事部門が企業戦略に欠かせない存在であることを示します。

従来の年次業績評価から継続的な業績管理へ移行が進んでいますが、人事オートメーションはこの移行をサポートします。リアルタイムのフィードバック、目標追跡、アジャイルな業績に関する会話は、オートメーション・ツールを通じて人事チームを支援し、継続的なパフォーマンスの向上と人材育成を促進します。

面倒なタスクの負担を軽減することにより、人事担当者はより重要な業務や専門業務に集中できるようになり、人事チームの燃え尽き症候群や離職率を減らすことができます。満足度が高まると、より支援的で成功する人事業務が促進されます。

AIは破壊的なテクノロジーであるため、組織には留意すべきいくつかの課題があります。

文化の転換：人事担当者は、人材パイプラインを確立し、付加価値の高いポジションに従業員を育成する上で重要な役割を果たし、テクノロジーの混乱の中でも企業が競争力を維持できるようにします。ただし、ITチームが人事オートメーションの取り組みを監督することになった場合、人事担当者が自動化されてその役割を失うリスクがあります。

米国人事管理協会は、オートメーションの力を理解し活用することが、人事担当者の昇進か疎外かを左右しかねないと強調しています。¹オートメーション・ソフトウェアを利用して日常的なデータ入力に費やす時間を削減することで、人事担当者はこうした重大な外部変化への対応に集中できます。

サイバーセキュリティー：AIは、特に機械学習アルゴリズムが作成されるトレーニング段階では、ハッキングの影響を受けやすくなります。データ・ポイズニング攻撃は、トレーニング用データに悪意のあるコードや情報を埋め込み、無数の機械学習モデルの実行を感染させ、最終的には企業ネットワークに影響を及ぼそうとする攻撃です。ビジネス・リーダーは、IT部門やセキュリティー・オペレーション・センター（SOC）と連携して、ライフサイクル全体を通じてAIプロジェクトのセキュリティーを維持する計画を作成できます。

従業員のプライバシー：AIを使用してプロセスを最適化し、パフォーマンスを評価すると、懸念が生じる可能性があります。組織は、AIシステムを使用して個人データを収集および分析する前に、従業員のプライバシーに真摯に取り組み、データ管理戦略でプライバシーに対処することができます。人事部門は、AIシステムでどのようなデータが収集され使用されているかを従業員に警告できます。透明性を基盤としたAIシステムを作成または使用することは、プライバシーの懸念に対処するための第一歩です。

統合：一部のスタンドアロン人事プログラムは、既存のITインフラストラクチャーに統合するのが難しい場合があります。逆に、取得したデータが完全に統合されていない場合は、複数のデータの不整合が発生する可能性があります。

リスキリング：AIとオートメーションにより、従来は人間が行っていた特定の作業が不要になります。これは、一部の従業員の役割に影響を及ぼす可能性があります。リスキリングと職務の再編成を計画して、この課題に正面から取り組みましょう。

実装にかかる時間：人事プロセスを自動化するには、オートメーション・システムの構成、データの移行、プロセスの分析、自動化を強化するための再設計など、初期段階で多くの時間がかかります。オートメーションを全社的にデプロイする前に、オートメーションを導入する人事部は、新しいツールの使い方についてトレーニングを実施し、担当者が使いこなせるようになってから、テストとトラブルシューティングを実施して、オートメーションが最適に機能していることを確認できます。すべてがうまくいけば、オートメーションを導入したチームは長期的に時間短縮するための基盤を築くことになります。

人事オートメーション・システムには、応募者の追跡や業績、出勤、給与の管理、従業員セルフサービス・ポータルなどの機能が含まれています。しかし、人工知能の進歩により、人事オートメーションで活用できる機能は今後増えていく可能性があります。人事オートメーションの例としては、以下のようなものがあります。

医療保険、年金、退職金、有給休暇など、従業員の福利厚生や資格の管理は、人事チームにとって多大な管理負荷となる可能性があります。 福利厚生管理ツールを使用すると、従業員の福利厚生データを単一のプラットフォームに一元管理し、全員が確認できるようになります。従業員が必要なときに必要な情報にアクセスできるようにすることで、人事部門の管理作業が最小限に抑えられます。企業はこれらのツールによって集約されたデータを活用して、将来の福利厚生の支出と予算をより適切に管理できるようになります。一部のツールでは、雇用主が意思決定を行い、医療費負担適正化法などの規制に準拠できるようにするために、ヘルスケア分析機能も提供しています。

従業員セルフサービス・ポータルは、一元化されたオンラインのサイトまたは入り口で、従業員関係者が情報にアクセスして処理を行うことができます。セルフサービス・ポータルを使用すると、従業員は個人情報へのアクセスや更新、給与明細の閲覧、休暇申請、人事ポリシーやリソースへのアクセスが可能になるため、人事担当者の管理時間が短縮されます。Forbes誌によると、「セルフサービス・ポータルは、顧客サービスからヘルスケアなど、いくつかの分野でますます一般的になっています。セルフサービス・ポータルも職場で重要な役割を果たしていますが、多くの企業はまだこのテクノロジーを採用していません」。²セルフサービス・ポータルは、さらなるアクセスしやすさと透明性を求める従業員の要求に応える1つの方法です。

用プロセスに関するよくある不満は、スピードが遅いということです。AIエージェントやアシスタントは、マネージャーが採用候補者との関係を深めるアクションを自動的に行うのに役立つため、これを活用することで対応スピードが上がります。これにより、例えば、候補者が空きポジションに応募したときなどに通知を受け取ることができます。

エンタープライズ・グレードの応募者追跡システムは、採用プロセスのあらゆる部分に対応することができます。求人広告の支援、履歴書の収集、候補者リストの作成、候補者との面接のスケジュール設定、面接プロセスの管理、選ばれた候補者へのオファーの提示などを行うことにより、雇用者を支援します。

採用からオンボーディングまでの採用プロセスの各ステップで、AIはマネージャーが時間を節約し、優秀な人材に効果的にアプローチできるよう支援します。たとえば、マネージャーは生成AIツールに指示して、各候補者にカスタマイズされた自動送信メッセージを作成することができます。これらのメッセージは、エンゲージメントを促進し、候補者を採用プロセスに進めるのに役立ちます。

また、AIにより、組織は短期・臨時のポジションを迅速に埋めることもできます。自然言語処理機能を使用することで、人事向けAIツールはこれまで手動であった調達タスクを自動化し、時間を節約できます。たとえば、AIツールは、管理者が利害関係者からの要件をまとめるのに役立ちます。さらに、ベンダー管理システム（VMS）システム内で作業し、サプライヤーにリクエストを送信して潜在的な契約社員を見つけ、採用マネージャーとの面接をスケジュールを立てます。

企業は、地方、州、連邦、および国際規制に従って事業を運営していることを確認できます。このコンプライアンスには、税金を期限通りに支払うこと、労働法や規制を遵守すること、職場の安全を守ること、ライセンス、許可、認証が最新の状態に保たれていることを保証することなど、あらゆることが含まれます。

期限や有効期限が迫っている場合、企業は即座に行動を起こすことができます。そして、企業がデジタル・トランスフォーメーション・プロセスを開始し、人工知能（AI）、クラウド・コンピューティング、5G、モノのインターネット（IoT）など、法的に不明確な領域への依存度が高まるにつれて、新たなコンプライアンス規制や問題が発生することになります。可能な限りコンプライアンスを自動化することで、人事チームの管理作業負荷が軽減され、人的エラーが大幅に減少します。これらのオートメーションにより、人事ワークフローが合理化されるだけでなく、人事部門がデータを追跡および分析して最適化することも可能になります。

新入社員のオンボーディングには、署名済み文書の送受信やソフトウェアへのアクセスの許可、デバイスのリクエスト、税務書類の提出、ツールの設定が必要です。そして、新入社員をチームに紹介し、自信を持って新しい役割を始めるために必要なものをすべて提供しなければなりません。オンボーディング・オートメーション・システムでは、自動通知、たとえばプッシュ通知や承認のためのITリソースとワークフローへのアクセスを設定できます。電子署名されたフォームを収集し、正式なPDF文書を生成できます。また、ITサポートを待たずに従業員にデバイスを提供し、福利厚生制度へスムーズに登録できます。

AIにより、情報収集のプロセスがよりスムーズになり、よりパーソナライズされます。AI搭載のチャットボットは、新入社員のオンボーディング・プロセスをガイドし、質問に答え、情報を提供し、重要な書類に関するリマインダーを送信することで、時間のかかる作業を削減し、新入社員の体験を向上させることができます。

さらに、人事オートメーションは、ITへのアクセス権を自動的に取り消し、従業員の退職面談をスケジュールすることで、オフボーディングも支援できます。

従業員のニーズに応えることが、意欲と生産性を向上させる鍵となります。しかし、企業ポリシー、人事、ITサポート・プロセスが複雑なため、求める内容にたどり着けないことで、従業員のフラストレーションがたまり、貴重な時間を無駄にしてしまうことがあります。AI搭載の人事チャットボットは、迅速な回答とセルフサービス・サポートで従業員を支援するのに役立ちます。

自然言語処理と機械学習を使用する人事チャットボットは、候補者と従業員をサポートするためのアクションを理解し、伝達し、さらには自動化することもできます。例えば、インテリジェントな人事チャットボットは、よくある質問に回答したり、学習リソースを提案したり、従業員が休暇を申請したり、残りの休暇日数を確認したりすることを支援できます。チャットボット・プラットフォームは、リマインダーを提供したり、アンケートを実施したり、フィードバックを収集したりして、従業員のエクスペリエンスを向上させることもできるでしょう。

パフォーマンス管理ツールは、個人、チーム、組織の生産性データを収集し、そのデータを一元的な場所で簡単に確認できるテンプレートとして表示できます。このデータにより、人事部門とマネージャーは従業員の作業負荷を把握でき、管理する従業員に対するリソースの割り当て、委任、トレーニング、サポート、昇進について、情報に基づいた意思決定を行うことができます。

人事部が新入社員を受け入れたり、新しい会社方針を導入したり、従業員が規制を遵守するためのトレーニングを開始したりする場合、学習管理システムが役に立ちます。これらのオートメーション・ソフトウェア・プラットフォームは、オンライン・コースの提供と従業員の進捗状況を自動的に追跡します。

AIはパーソナライズされたトレーニング・モジュールを推奨することも、従業員一人ひとりのスキルや好みなどのデータを分析して、個人の目標に合わせてトレーニングをカスタマイズすることもできます。また、人事マネージャーが隠れた才能を発見したり、昇進の準備ができている従業員を特定したりするのに役立つ可能性もあります。

一部の人事オートメーション・ツールでは、従業員の時間と勤怠を追跡して、企業が最適な生産能力で運営し、成長の機会を活用するために十分な人的資源を確保できるように支援します。人事チームはこれまで、有給休暇や出勤情報をスプレッドシートに手動で入力していましたが、新しい出勤追跡ソフトウェアを使用すると、チームはタイムシートや休暇申請、休暇を確認して承認することができます。また、利用可能なPTOを迅速に確認し、チームメイトが休暇に入る際にはチーム・メンバーに通知し、従業員の休暇傾向を分析して燃え尽き症候群を回避できるようになりました。

テクノロジー、特にAIは急速かつ継続的に変化しているため、いつ人事オートメーションに移行するか、またはより強力なシステムに移行するかを判断するのは難しい場合があります。その他の更新や新しいITソリューションでも、統合のための詳細な計画が必要になる場合があります。これらすべてを念頭に置いて、人事オートメーションまたはより高度な人事オートメーションへの移行を開始するきっかけとなるタイミングをいくつか紹介します。

人事のパフォーマンスが期待どおりではないとき：人事の最も重要な機能について合意し、理解した後、チームのパフォーマンスはどのような状態にありますか。採用、オンボーディング、レポート、給与処理の遅延や非効率は、変更が必要な兆候です。

組織が急速に成長しているとき：人事部門が対応できるよりも速いペースで新規採用が行われている場合、人事部への負荷がかかりすぎるために組織の効率性が低下したり、トレーニングが遅れたりすることがあります。このような場合に、人事部は、対応ペースを上げるために人事オートメーションを検討するかもしれません。

予算が逼迫しているとき：新規採用できる人数が限られている場合、手作業の一部を自動化することで部への負担を軽減すると、限られたスタッフでも業務の需要に対応しやすくなります。人事担当者が人事業務に集中できるようにすることで、燃え尽き症候群を防ぐだけでなく、利用可能な予算の維持にも役立ちます。

監査違反のリスク：義務付けられた記録保持慣行が適切に管理されていない場合、組織はリスクにさらされる可能性があります。その解決策としては、より自動化された信頼性の高いシステムを導入することができます。

人事オートメーションへの体系的なアプローチには、多くの場合、次の手順が含まれます。

まず、人事チームは手動の管理作業とその他の人事プロセスで自動化できるものを特定します。採用、オンボーディング、人材管理、勤怠管理、福利厚生管理、給与処理などの煩雑で反復的なタスクでは自動化できるプロセスを見つけることができるでしょう。ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA） は、反復的なタスクの負荷軽減に役立ちます。

次に重要なのは研究です。レビュー・チームは、人事オートメーションのソフトウェア・パッケージを比較し、支出を決めます。必要であれば、予算の承認を得るために企業のリーダーにプレゼンテーションをします。選択できる人事オートメーション・ツールには、特定のタスクやユースケースに特化した人事ソフトウェアから、従業員の採用自動化、トレーニング、管理計画など、複数の人事機能を網羅する統合人材管理（HCM）システムまで。

オートメーション・ツールを選択したら、チームは新しいソフトウェアを展開し、既存の人事システムに統合できます。人事情報システム（HRIS）や給与計算システム、福利厚生登録システム、応募者追跡システムなど既存の人事システムに統合し、シームレスなデータ・フローと同期を確保できます。

新しいオートメーションツールが導入されると、人事チームは手動でのデータ入力の責任を負う必要がなくなります。そのため、個人情報や業績指標、出勤記録、トレーニング履歴などの関連する従業員データを自動的に収集して保存できるようになります。これを適切に行うために、人事チームはこのデータのコンプライアンス、倫理、プライバシーを確保する必要があります。これは、将来の予測分析、レポート作成、最適化に関する意思決定の基盤としても機能します。

オートメーション導入後、チームはそれをレビューして、新しいツールまたはプロセスのオートメーションが従業員に最大の価値をもたらすことを確認できます。導入されたオートメーションを評価すると、拡張や、合理化、その他の改善の余地が明らかになります。

データが流れ始めると、洞察が得られるのも遠くありません。データに基づいた意思決定を行い、企業のリーダーに推奨事項を提示するオートメーション分析を使用することもできます。分析は、人事担当者が従業員のパフォーマンスを監視し、人事プログラムとポリシーの有効性を評価するのに役立ちます。そして、ビジネスに意味のある影響を与えるトレンドを特定し、それを経営幹部に伝えて投資を促すことができます。

人事オートメーションには、データの正確性、セキュリティー、最適な性能を確保するために、定期的な保守や、アップデート、システム・チェックが必要です。このプロセスには、データ統合の監視、管理ソフトウェアのパッチ適用、発生した問題への対処などが含まれる場合があります。

市場に出回っている人事オートメーション・ソフトウェアには、それぞれが1つの人事業務や活動に対応するものが多いため、人事チームや従業員にとっては面倒に感じられることがあります。 今後の1つの目標は、これらのツールを単一のプラットフォームに統合することです。

将来的には、watsonx Orchestrate® を含む人事オートメーション・ソリューションが、人事部門全体を自動化するための包括的な人事ソリューションを提供する予定です。これらのソリューションには、採用、オンボーディング、業績管理、給与計算、福利厚生、分析などが含まれ、あらゆる人事オートメーションのワンストップショップとなります。これにより、予測分析のためのシームレスなデータフローが可能になるでしょう。

人工知能と機械学習の最近の進歩により、人事チームはさらに多くの手作業の負担を軽減できると同時に、従業員の観点からより高度なパーソナライゼーションを提供できるようになりました。たとえば、AI搭載チャットボット はすでに従業員に24時間体制の人事サポートを提供でき、バーチャル・アシスタントはすでに日常的なタスクを自動化できます。感情分析の新たな進歩により、チャットボットはあらゆるコミュニケーションを通じて従業員の満足度を測定できます。

高度な分析と予測モデリングは、人事部が人員減少をより正確に予測し、有望な従業員を特定するのに役立ちます。自然言語処理 の進歩により、従業員がこれらのツールをよりシームレスに活用できるようになるかもしれません。

リモートワーク、ハイブリッドワーク、モバイルワーカーの台頭により、人事オートメーションは分散したチームのニーズに応えるようになってきています。モバイル・アプリケーションとクラウドベースのプラットフォームにより、人事システムやセルフサービス・ポータル、コラボレーション・ツールにシームレスにアクセスできるようになり、場所に関係なく一貫した人事体験が保証されます。

人事オートメーションがAIへの依存度を高めるにつれて、人事担当者はAIの倫理的な使用を確保し、従業員データを保護できます。人事部門は、強固なデータ・ガバナンスを実践し、AIアルゴリズムの公平性と透明性を確保し、データ保護規制を遵守する必要があります。

新型コロナウイルスの世界的なパンデミックで、企業が従業員のウェルビーイングとメンタルヘルスに有意義な方法で取り組む必要性が明らかになりました。これは従業員と候補者にとって最優先事項となっています。チャットボットとバーチャル・アシスタントは、参考情報、セルフヘルプ・ガイド、メンタルヘルス・サポート・サービスへのアクセスを提供することで、従業員の健康とワークライフバランスを促進できる場合があります。