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ロボット・AIがオフィスにやってくる!

執筆者: 高柳 公一 人事管理

昨年12月の完全失業率は3.1% 有効求人倍率は1.43倍(いずれも季節調整値)で、労働市場は、引き続き、タイトな需給関係で推移している。企業としては、総じて、期待通りの採用がかなわない状態が続いている。こうした活発な求人の背景には、各企業で様々な事情があるが、政府の働き方改革で推進されている「長時間労働の是正」という社会的要請に応えていく上からも、当面、この積極的な求人トレンドが継続することになるだろう。

その一方で、第4次産業革命といわれるAI、IOTといった最新テクノロジーによる産業構造の変化が起こり、産業界の様々な領域で業務の自動化が進行している。従来、人間が行ってきた業務をコンピュータやロボットに担わせる動きが加速し、近い将来、社会全体として必要な就業者数は減少してくことが確実視されており、経済産業省も、2015年時点で6,334万人の就業者数は、このまま放置しておくと、15年後の2030年には、735万人少ない5,599万人に減少するという試算をしている。

仕事の自動化が進む領域は、広範にわたっており、既に自動化が大きく進行している製造部門だけにとどまらない。機械学習や人工知能を活用し、今まで自動化は難しいと言われてきた、管理、営業、企画等、いわゆるホワイトカラーの業務を効率化・自動化していく、ロボティック・プロセス・オートメーション(Robotic Process Automation, RPA)の動きが今、急速に広がりつつある。

例えば、米国のナラティブ・サイエンス(Narrative Science)社では、財務報告書等、主にデータによって作られている資料を元に、人工知能を活用したアルゴリズムにより、分かりやすい文章を自動作成するソフトウェアを開発し、提供を始めている。

また、同じく米国のワークフュージョン社が提供しているプロジェクト管理を自動化するソフトウェアは、対象のプロジェクトの中で、どのような業務が自動化可能か、どのような業務を社内のスペシャリストに任せるべきか等を判断したり、社内の人材データベースをチェックし、必要な人材がいなければ、外部求人サイトで募集し、応募者の選別を行う。プロジェクトの各業務の割り振りや作業者の業績評価も行い、プロジェクトメンバーが期待通りのパフォーマンスを出せない場合は、別の人材にその業務を回すことなども行う。

このように、ホワイトカラーの基本的な作業とも言える「文章作成」や、従来、十分な関連知識と適切な判断が求められる「プロジェクトマネジメント」といった領域でさえ、自動化の波が押し寄せてきている事を考えると、直近の需給状況や長時間労働の是正といった現行の観点の延長線上に安易に中長期的な人員計画を組み立てていくことは、思わぬ落とし穴に陥ることになるだろう。

今後の業務自動化の進み具合を正確に見極めることは大変難しいが、早かれ遅かれ、この波は必ずやってくる。企業の人事部門としては、来るべき自動化の波の到来に備えて、現行業務と現有人材の棚卸を行って、「見える化」しておくことは、現時点で、最低限必要なことだろう。

社内ではどのような業務が行われ、その中で、どのような業務が自動化対象領域となりうるのか、社内の業務を棚卸するとともに、(ロボットでなく)社員にどんな業務を行わせるのか、どんなスキルを期待するのか、といった議論を社内で展開し、方向性を定めていくミッションを人事は担っている。実際に、自動化の波が来てから考えるのでは遅すぎる事になるだろう。

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プロフィール

高柳 公一 (たかやなぎ こういち)

代表取締役 CEO シニアパートナー

一橋大学商学部卒業。米国ジョージワシントン大学経営大学院修了。プライスウォーターハウスコンサルタント社に入社し、国内外の大手企業に対して、人材開発、業務改善、IT戦略立案等のコンサルティングプロジェクトに関与。その後、トーマツコンサルティング株式会社にて、多くの組織・人事に関するコンサルティングを行った後、当社、取締役シニアパートナーを経て現職。人事分析、人事制度設計、他幅広い分野の人事コンサルティングに多数関与。

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