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「使わないリスク」が大きい時代の人事労務×AI活用論｜コンダクト代表 植西祐介氏が解説
労務管理や勤怠管理などバックオフィスの業務プロセスの中で、AI活用の課題は重要性を増しています。しかし、独特の社内ルール、改正を繰り返す法律といった前提をもととした業務において、AIの積極的な導入に迷いが生じる企業も少なくありません。
そこで今回は、経営、会計、人事を総合的にサポートするコンダクトグループの代表、植西祐介氏に、人事労務領域でAIはどう活用されるべきなのかについて語っていただきました。
- 人事労務領域でAIが浸透しにくい理由
- 物流業界の例が生産性向上の可能性を教えてくれる
- 人事労務領域で有効となるAI活用例
- 経営陣に人事労務のデータを共有し未来につなげる
- 汎用的な生成AIでは限界も？ 人事労務領域に特化したサービスを活用
- AI時代の人事に必要とされる能力
- 人事労務領域でのAI活用をお考えの方へ
- まとめ - 人事労務業務のAI活用は「勤怠データ×生成AI」から
株式会社コンダクト/コンダクトグループ
代表 植西 祐介（ウエニシ ユウスケ）
経営企画、監査、M＆A、上場準備に向けた経営管理体制整備など、各社で幅広い経験を積むかたわら、公認会計士、社会保険労務士、税理士のトリプルライセンスを取得。
現在はコンダクトグループを創業し、経営コンサルティングファーム／会計事務所／社会保険労務士事務所の代表として、多くの企業の経営支援や管理部門支援に従事。AIエンジニアリングにも精通し、バックオフィス向けのAI変革支援を行っている。
人事労務領域でAIが浸透しにくい理由
まずはっきり言えることとして、労務管理や勤怠管理などのバックオフィス業務は、AIとの相性は抜群に良いです。それなのに十分活用できている企業は少ないのが現状です。
その理由は3つあります。
仕事の内容がアンタッチャブルであることが多く、外圧が少ない領域であることが1つ目の理由です。バックオフィス外の人からは「何をしているのかわからない」ため、AIによる生産性の向上が課題として挙がりづらい環境にあります。
人事部門はルーティン業務が多いこともあり、課題解決に向けた検討に時間を充てにくいというのも理由の一つです。AI導入にあたり仕様をどうすべきか、フローはどう見直すべきかなど、理想の形を描くことが難しいわけです。
企業規模が小さいと、AI云々の前に「紙で確認しないと安心できない」というアナログ文化のために避けられているケースもあります。「AIが導入されると仕事を奪われてしまう」という心配も当然あるでしょう。
ではAIを使わなければ現状が守られ、安心できるのかというとそうではありません。
AIをきちんと使うことで、当社が支援する事例では3倍〜5倍もの生産性向上が見られたケースもあります。企業としては「使わないリスク」が大き過ぎます。AIの精度は日々上がっており、いずれ人間側に高度なマネジメントスキルがなくても、簡単に使いこなせる日がきます。そのとき、AIを導入している企業とそうでない企業における差が決定的になってくるのです。
物流業界の例が生産性向上の可能性を教えてくれる
人事労務領域において、AIによる効率化はイメージできても、生産性向上にまでどうつなげられるのかはイメージしづらいかもしれません。そこでわかりやすいように、私たちがお取引きさせていただいている物流業界の企業様を例にとりましょう。
物流業界は2024年問題で労働時間が見直されるなど、勤怠ルールが特殊です。例えば、自動車運転業務における年間時間外労働の上限が960時間に制限されました。事業者は上限時間を超えないよう配車する必要がある中で、トラック1台当たりの売上、粗利はできるだけ上げていかないといけません。ここで事業成長の話と勤怠管理の話が、密接に関連してくるのです。
勤怠をAIで適切に管理、分析できれば、トラックと人員を法律の範囲内で効率的に回すことができ、生産性の向上にもつながるというわけです。
人事労務領域で有効となるAI活用例
AIを活用すると人事労務領域で実際何ができるのか、いくつかご紹介しましょう。
複雑な要件のある勤怠管理
休憩時間に問題はないか、法定労働時間は守られているかなどのチェックは、AIを使わない従来のシステムでも当然カバーできています。しかし、例えばフレックス制や変形労働時間制を採用している場合の残業代の集計など複雑な要件が入るとカバーが難しくなるケースもあり、AIでのチェックが有効になるでしょう。AIを使えば、勤怠に関する異常値が見つかりやすくなります。
私たちコンダクトでも、給与データの分析などに活用しています。入社者の社会保険設定有無といった点も含め、細かくチェックロジックを作ってミスを防ぐようにしています。
チャットボットもAIなら柔軟に回答
問い合わせ対応も多くの工数が割かれやすい業務であり、チャットボットが解決策の一つとなります。AIが組み込まれたチャットボットを使えば、選択肢に沿った定型的な返答を返すだけでなく、文脈を理解したやり取りが可能になります。
ここで難しいのは、同じ質問内容でも、社内規則の話をしているのか、法律の話をしているのか、モチベーションに関する話なのかなど、目的が人によって違ってくることです。AIである程度汲み取ることもできますが、目的にマッチした回答を表示するためにどういった構造にすべきなのかは、熱心に考えて構築することをおすすめします。
リアルタイムで管理できる「パルスサーベイ」
ストレスチェックも、義務だからと毎年1回、定められた方法に従って実施するだけでなく、少ない設問数で週1回、もしくは月1回で行うパルスサーベイと呼ばれる手法で行うことも、AIを使えばスムーズに実現できます。
従業員のモチベーション管理やメンタルケアには、リアルタイムで収集できるシステムの方が、早期発見、早期対策につなげられるでしょう。パルスサーベイのアプリケーション作成から、分析、アラートまで一連の流れをAIで実行できます。
経営陣に人事労務のデータを共有し未来につなげる
実務ではなく経営の面でも、AIは有効です。
これまでは、人事と経営の間に断絶が起こっていることも多く、人事が普段の業務や収集した情報を数字として示さなかったり、生産性の問題として話さなかったりといった傾向がありました。
しかしそれは大きな機会損失です。例えば今は、社内のキーパーソンや、ハイパフォーマー（高い成果を上げる人）が誕生する過程を科学的に分析し、マネジメントまでできてしまいます。そのような時代にあって人事労務領域のデータは、宝の山であるともいえるでしょう。AIを使えば、高度な手法を学ぶ必要もありません。自分たちの手で仕組みを組み立てられるのです。
経営陣が貴重なデータを生かせるよう、これからの時代はAIで情報を整理、分析し、積極的に共有すべきだと考えます。面接や筆記試験の情報、入社後の研修結果、社内評価などを組み合わせ、生産性指標や経営指標につなげるのです。
汎用的な生成AIでは限界も？ 人事労務領域に特化したサービスを活用
ChatGPTやGeminiなど汎用的な生成AIサービスをそのまま人事の業務で使うのは、さまざまな面で無理がでてきます。
1カ月分の勤怠データをアップロードして給与計算を指示したとしても、社内のルールや法律という前提情報を踏まえた正しい結果の出力は、かなり手を入れない限り難しいです。バックオフィスで必要とされるのは、同じデータを入力すれば必ず同じ答えが出る決定論的アプローチです。一方でAIは、起きる可能性の高さから予測をする確率論的アプローチを得意とするといった違いがあるからです。
そこで現在のトレンドとしては、既存のSaaS（勤怠管理システムなど、インターネットを通じて利用できるサービス）とAIを組み合わせて使う方法があります。SaaSで取り出したデータに対してAIを使い自動で加工するといった流れを構築するのです。人事労務領域に特化したサービスをベースに使えば、抵抗感も少ないでしょう。
SaaSも、API（異なるアプリケーションをつなぐための仕組み）の使用可否が、ツール選定における重要な条件として重視されるケースが増えてきていると感じています。
AI時代の人事に必要とされる能力
バックオフィスにおけるルーティン業務の多くをAIが代替するとなったとき、人に求められる能力とは何でしょうか。
まず、人事労務領域に関する正しい知識、理解は、AI時代にも一層求められる要素となるでしょう。そして、普段の業務において、「何のために必要な業務なのか」「何のためにこのフローになっているのか」を考えられる力も重要です。
例えば、自社のローカルルールと法律がある中、法律に照らし合わせて正しいかといった判断はAIでもできますが、自分たちのプロセスに置き換えたとき、一番効率が良く、効果的に処理する方法はどうしたらいいのかといったことを導き出す役目を担わないといけません。従業員のモチベーションを下げない方法などにも目を配る必要があるでしょう。その点、今まで得た知識、経験を言語化できるベテランの方が、スピード感を持ってAIを活用できる可能性が高いともいえます。
AIの特徴を理解する力も重要です。この領域はAIが強い、こちらは専用のツールの方が得意だ、この作業は人間がやった方がいい、などの判断をしないといけないからです。
人事労務領域でのAI活用をお考えの方へ
AIの民主化が進み、誰もが当たり前にAIを使える社会となりました。しかし、AIを使って人事労務領域の業務フローを抜本的に見直すとなると、相応の覚悟は必要になってきます。
そのような中、変革に対するモチベーションがゼロの場合は、導入は厳しい、進まないと考えています。逆に、現状に対して少しでも問題意識があり、今までのやり方を変えた方がいいと思っていれば、うまく活用していけるはずです。
AIの特性を学びつつ、人事労務領域に関する知識を一段と付けていければ、生産性向上にまで踏み込んだAI活用の道が開けるでしょう
まとめ - 人事労務業務のAI活用は「勤怠データ×生成AI」から
植西氏が指摘するように、人事労務領域におけるAI活用は、汎用的な生成AIをそのまま使うのではなく、既存の勤怠管理システムなど人事労務に特化した仕組みと組み合わせて活用することが、現実的な選択肢の一つとなっています。
人事・労務担当者の問い合わせ対応、勤怠データからのリスク検知、法令対応の早期アラートなど、日々の業務で発生する「見えない負担」をどのように軽減できるのか。以下の関連資料では、勤怠データと生成AIを組み合わせた活用イメージを整理しています。関心のある方は、是非ご覧ください。
