2020年初頭に、グローバルEOR(登録企業)ソリューションプロバイダーを数年間綿密に研究した後、私はアナリスト企業による最初のグローバルEOR調査プログラムを開始し、記録サービス市場のグローバル雇用主の市場初の市場分析、サイズ決定、ベンダーランキングを作成しました。
この新興のサービスモデルはまだ非常に早い時期であり、業界自体は断片化しており、時には混乱していました。
解決策とその価値をよく理解していた。 それでも、この研究は 、グローバルEOR があらゆる規模と成熟度の組織に与え得る戦略的影響に目を向けました。
ROIは、世界のどこにいても誰にでも支払うEORの能力にはなかった。 ROIは、ターゲット国においてビジネスネクサスが欠如している企業のために生み出された俊敏性、または成功するために必要な知識、時間、洞察力にありました。
これは 、グローバルな給与代替手段 にとどまらず、あらゆる現代のビジネスがマスターしなければならない1つの能力、つまり組織の俊敏性を備えた組織を可能にする雇用モデルでした。
グローバルEORは、ローカライズされたコンプライアンスの専門知識、インフラストラクチャ、およびプロセスに根ざしていますが、さらに重要なのは、スピードと俊敏性の源です。 これは、ビジネスがワークフォースアジリティを通じて、コンプライアンスを遵守し、迅速に、自信を持って戦略的計画を実行できるようにする、組織アジリティのレバーです。
私はすぐに、“HRアウトソーシング”というサービスを記事で“秘密にしておくのが一番”と言いました。
2025まで早速ですが、残念なことに、これは真実です。
問題は、グローバルなEORが成熟する戦略的成長エンジンではなく、グローバルな給与サービスの代替手段として依然として主として見られる(そしてしばしば市場に乏しい)ことです。
グローバルEORは、流動的な労働力モデルを可能にする ためにHCMプラットフォーム に統合され組み込まれたビジネスおよびHR戦略の流れにますます登場しており、戦略的成長エンジンとしての成熟の次の段階のための基礎を築いています。
過去のグローバルEOR
グローバルEORがどこに向かっているのかを理解するために、私たちがどのようにここにたどり着いたかを知ることは有益です。
グローバルな記録的雇用者モデルは、 国際的なPEO (職業的雇用者組織)の初期に根ざしています。 現地の専門家は、企業が国内で恒久的なビジネス関係を確立するために必要なコストと時間をかけることなく、国際的に迅速に拡大することを可能にしました。
初期のEORプロバイダーは、多くの場合、給与計算会社や人材派遣会社から生まれ、海外の労働者の法的雇用者として勤務し、その後給与計算、税務コンプライアンス、およびその他の管理事項を管理しました。 同時に、顧客は従業員の日々のエンゲージメントと管理を維持しました。
このモデルの成功は、その地域の専門性に根ざしていましたが、手作業とコンプライアンスを重視し、スケーラビリティやテクノロジーではなく、リスク軽減と正確な現地給与計算の実行に重点を置いていました。 多くの場合、これらのローカルプロバイダーは、ますます多くのグローバルEOR企業に集約されたサービスを支えていました。
2010年のクラウドイノベーションにより、テクノロジー対応のグローバルなEORプロバイダーの台頭と、大規模なローカルエンティティと能力の普及が可能になり、真の global employment platform オファリングをサポートできるようになりました。 テクノロジー主導のグローバルな雇用運用モデルをすべての国で調整した単一のベンダーが、労働力の俊敏性のためにますます可能になり、好まれ、不可欠になりました。
グローバルEOR '現在と次'
グローバル化のテクノロジー主導の増加、人材とスキルの急激な増加、コンプライアンスの地雷地帯の増大にあふれたピボットまたは腐敗したビジネス環境により、グローバルEORは戦略的計画の実現とリスクの軽減に不可欠なビジネスパートナーとなっています。
世界的に事業を展開している現代の組織へのリスクエクスポージャーは、ここ10年で大幅に増加しています。 地政学、規制、サプライチェーン、人材、ESG、サイバーセキュリティのリスクはすべて、会社がグローバルに拡大するにつれて、ローカライズ、階層化、複合化されています。
新しい場所での戦略的成長機会の促進、国境を越えた戦略的人材プールへのアクセス、または買収はすべて、タイムリーでコンプライアンスを遵守し、自信を持ってイニシアチブを実行する能力を必要とします。
Further, with talent becoming scarce, fluid, and in a constant state of disruption due to AI, employers are facing 85 million unfilled jobs globally by 20301, potentially resulting in $8.5 trillion in lost revenue, all while navigating a regulatory landscape complicated by AI governance, data sovereignty, and climate-linked labor laws.
EORソリューションは、多くのチャネルや場所からオンデマンドで調達、関与、雇用されるスキルと人材の分散型メッシュにより、固定資産としての人材から流動ネットワークとしての人材への転換において雇用主をサポートする必要があります。 グローバルEORは、ボーダーレスな人材へのアクセスをさらに民主化するだけでなく、人材、コンプライアンス、給与データを統合して、総合的なワークフォースビューを提供し、流動的なワークフォースモデルと戦略を可能にします。
1Korn Ferry: The $8.5 Trillion Talent Shortageの https://www.kornferry.com/insights/this-week-in-leadership/talent-crunch-future-of-work ユーザーレビュー
インテリジェントな適応型コンプライアンスプラットフォーム
グローバルなEORモデルと業界は、インテリジェントで適応性の高いプラットフォームに向けたソリューションを成熟させつつあります。 AIを活用して、人材やコンプライアンスのニーズに対応するのではなく、予測する。 間もなく、ハイパーパーソナライズされた人材エコシステムを編成し、予測分析、倫理的AI、持続可能性の指標を組み込み、人間の潜在能力を戦略的優先事項と整合させ、組織の俊敏性を実現します。
コンプライアンスレイヤー
規制が細分化し続ける中、EORはその洞察と専門知識を活用して、ビジネスをコンプライアンス層として軌道に乗せる必要があります。 AIを活用してリアルタイムのアップデートを行い、規制の変更を追跡および予測し、進化するAIやデータ法などの新興の法律に積極的に準拠します。 また、AIは、主要な人材と組織的意思決定のためのコンプライアンスシナリオをモデル化し、実際のシナリオに対する予測的および規範的な洞察とガイダンスを可能にします。 給与と資金の移動は、継続的な収益、自動化された処理と税務管理、通貨間の即時決済を通じて調整されるグローバルなEORのコンプライアンス監視の中核に留まります。
データファブリック
グローバルEORプラットフォームは、人材エコシステムのためのデータファブリックとなり、グローバルソースからの人事、コンプライアンス、給与、パフォーマンスデータをまとめて、アドバイス、情報、リスク軽減のためのまとまりのある実行可能なレイヤーにまとめます。
コンプライアンス主導のデータファブリックとして、EORは管理タスクを処理するだけでなく、ニーズを予測し、リスクを軽減し、システム全体に散在する隠れたHRインサイトから価値を引き出す、ハイパーコネクトされたAIオーケストレーションされた人材管理を可能にします。 さらに、そのデータとアドバイスは、人材機会の予測とリスク軽減においてビジネスを支援し、HRが 適切なスキルと人材、適切な物事を適切なタイミングで、場所や調達先に関係なく、従業員の調整を達成するのを支援します。
Global EORのデータと専門知識は、新しい事業拠点、または合併、買収、または売却の実行を伴うビジネス上の意思決定にもますます必要不可欠になります。 AIの助けを借りて、グローバルEORデータは、戦略的意思決定をサポートする予測的洞察のための結果をシミュレートし、モデル化することを可能にします。
著者について
ピート・A・ティリアコス
Payroll Influences LLCの主任アナリスト、戦略アドバイザー、最高給与チャンピオン
Peteは、人事および給与計算のテクノロジー、サービス、変革において、 30 年以上にわたる独自の市場専門知識を活用しています。 Peteは、給与、記録サービス、支払い、HCMテクノロジーマーケットプレイスの大手および新興ソリューションプロバイダーの幅広い知識、カバレッジ、調査、戦略的助言で世界的に認められています。 業界団体、ポッドキャスト、出版物、イベントへの定期的な貢献者であり、HRおよびPayroll 2.0 ポッドキャストの共同ホストであり、DailyPayのThe Sourceポッドキャストのホストでもあるため、開業医とプロバイダーの両方が彼の研究と視点を広く活用しています。












