AIがグローバルHRを変革する：最初の一歩を踏み出す方法​​ 

主なポイント​​ 

• 人事、人事部の人工知能 (AI) はチームを強化できます。GPのG-P人工知能 (AI) は、国境を越えた採用、カスタマイズされた法令順守の国際契約の生成、国別分析、継続的なコンプライアンス監視、大規模な自動採用プロセス、日常のライフサイクル管理など、多段階の人事、人事部ワークフローをサポートします。 これにより調査時間が短縮され、チームは戦略、組織文化、人材に集中できるようになります。​​  

• 人間の判断を優先する：意思決定ではなく、タスクを自動化する。人事、人事部、特に雇用、給与、または法的地位に影響を与える選択において、責任を持って人工知能 (AI) を導入する方法を評価する場合、人間の監視が重要です。​​ 

• 世界的なコンプライアンスには検証済みのデータが必要です。一般的な人工知能 (AI) ツールにはコンプライアンス エラーのリスクがあります。 コンプライアンスを確保するには、G-P Gia™のような専門家による検証済みの独自ツールを使用してください。​​ 

さらに詳しい洞察については、ウェビナー「人工知能(AI)、人事、人事部戦略、進化するグローバルな労働力」をご覧ください。​​ 

人事担当者やグローバルな労働力を管理するビジネスリーダーであれば、コンプライアンス遵守を維持することがフルタイムの仕事であることをご存知でしょう。今日、議論の焦点は単に法的要件をすべて満たす方法を見つけることだけではなく、賢明な技術選択を行うことにある。​​ 

人事、人事部における人工知能 (AI) の使用方法を理解することで、日常業務がより簡単かつ迅速になり、業界に変革がもたらされています。 シンプルさとスピードにより、人事部チームは変化する環境や規制に迅速に適応できます。 しかし、いち早く取り入れることにこだわる必要はありません。目標は、単に時代の流れについていくことです。​​ 

G-Pの人事部担当シニアディレクターであるコニー・ディアス氏と、Canidiumの人事部マネージャーであるアニー・ディオリオ氏は、移動の多い職場に人工知能(AI)を導入する専門家です。彼らは数年かけて、チームが「人工知能(AI)への恐怖」を克服し、業務を削減し、人事部門に人間らしさを取り戻すためのツールを導入するよう働きかけてきた。その経験から、彼らは人工知能(AI)統合の秘訣を解き明かした。​​ 

人工知能（AI）ツールが人事、人事部チームにどのように役立つか​​ 

人工知能 (AI) ツールは、管理タスクの重労働を処理することで、人事、人事部チームの力を倍増する役割を果たします。 人工知能 (AI) は、最初の履歴書のスクリーニング、手動によるデータの分類、日常的な政策に関する質問などの大量の責任を吸収することで、日々の業務をスピードアップします。 これにより、成長中のチームに負担となる反復的な作業量が軽減されます。​​ 

たとえば、 Gia 、人事、人事部のレビューにおいて現地の労働法の重要な考慮事項を反映した日本の雇用契約を迅速に生成できます。 日本の労働法（労働基準法など）では、契約書には労働時間、残業規則、賃金に関する規則などの詳細を特定の形式で明記しなければならない。 一般的な米国スタイルのオファーレターを使用する場合、一部の条項は日本の雇用補償の下では効果がないか、施行が困難になる可能性があります。​​ 

Giaのような人工知能 (AI) ツールがなければ、ニューヨークやロンドンに拠点を置く人事部マネージャーは次のことを行う必要があります。​​ 

• 日本の労働法を何時間もかけて調査する​​ 

• 高額な外部弁護士費用を支払う​​ 

• 現地パートナーが文書を作成するまで数日待つ必要があります。​​ 

代わりに、 Giaのような人工知能 (AI) ツールを使用すると、数日かかる高コストのタスクをはるかに迅速に実行できるため、人事、人事部チームは人間の判断が必要な作業に集中できる時間が増えます。​​ 

人事・人事部における人工知能(AI)のメリット​​ 

人事、人事部における人工知能 (AI) の利点は、チームがより効率的、戦略的、そして自信を持って働けるようにすることにあります。 これは、国境を越えた請負業者、従業員、およびコンプライアンスの管理において特に当てはまります。​​ 

実際にどういうことかというと、こんな感じです。例えば、あなたのチームが上級管理職を米国から英国に異動させる必要があるとしましょう。従来、このためには、現地の労働法を調査したり、高額な外部弁護士に費用を払ったりする必要がありました。 人事、人事部に人工知能(AI)を活用するとプロセスが変わります。​​ 

• 人事、人事部、コンプライアンスのワークフローの高速化: G-Pのグローバル コンプライアンス エンジンは、最低通知期間、福利厚生、有給年次有給休暇資格を含む英国ローカライズの雇用契約を生成します。​​ 

• より一貫したグローバル従業員サポート: G-P Assist転勤したスタッフに現地の福利厚生、休暇、入社プロセスに関する即時回答を提供すると同時に、複雑なケースを国内の専門家に自動的に送信します。​​ 

• 積極的で状況に応じた意思決定: Gia英国の年金自動加入義務や、人事部が移転完了前に対処できる税金や給与に関する考慮事項を警告することができます。​​ 

• 管理ギャップの削減: G-Pのエージェント人工知能 (AI) グローバル雇用プラットフォームは、複数ステップの国境を越えたワークフローを使用して、手動による調査ループとデータ エラーを削減します。​​ 

ここから始めましょう: 「人工知能 (AI) 導入の連続体」​​ 

多くのリーダーにとって、人事、人事部で責任を持って人工知能（AI）を使用する方法を学ぶことは圧倒的です。 アニーは、養子縁組は連続的な過程をたどると指摘する。「最初は無関心から始まり、次に恐怖、そして恥ずかしさ、自信、そして変化へと至るのです。」​​  

遅れをとらないための秘訣は簡単です。ツールを試してみることです。あなたとあなたのチームにとって適切な方法で活用してください。一度始めてみると、いかに簡単かが分かり、すぐに自信がついてくる。​​ 

「人々は（AIが）自分の仕事を奪うことを心配していると思いますが、私たちがもっと心配すべきなのは、（AIを）使いこなせる人が（AIを）仕事を奪うことです。」— Annie Diiorio 氏、Canidium 人事部マネージャー。​​ 

ステップ1 ：人事部門の時間の浪費要因を見つける​​ 

人事、人事部のあらゆる側面に人工知能（AI）を織り込むことができます。 それは「同僚」として機能し、業務を円滑に進め、従業員の体験をパーソナライズし、新たな知見を発見する。人工知能 (AI) は人事、人事部の専門家に取って代わるものではありません。彼らの能力を拡大し、大量のタスクを自動化し、彼らを解放して戦略、文化、実際の人間関係に集中できるようにします。​​ 

人事機能​​	人事・人事部における人工知能(AI)の活用方法​​
グローバルな人材採用と雇用​​	人材ファネルの管理が容易になります: 履歴書の審査、求人情報や面接質問の作成、スケジューリングの自動化を行います。 アニーは、小さな部署の場合、人工知能(AI)は「同僚であり、物事を相談するための相談相手のような存在になり得る」と言います。​​
グローバル入社プロセス​​	新入社員のガイド：チャットボットを通じて、新入社員の書類手続き、研修スケジュールの調整、よくある質問への回答などをサポートします。例えば、アニーは加入手続きに関するすべての資料をツールにアップロードし、従業員と共有しました。これにより、従業員は「どのプランにHSA（健康貯蓄口座）がありますか？」といった米国特有の質問をすることができます。アニーと彼女のチームにとって大きな時間節約になる存在です。​​
人材育成（L&D）​​	人材育成を画一的なものから個別対応型へと転換する：個々の学習ニーズを明確にし、関連するコースを推奨する。​​
パフォーマンス管理​​	データに基づいた客観性をもたらします。データを分析して包括的なレビューレポートを作成するだけでなく、従業員が思慮深い自己評価を作成するのにも役立ちます。​​
データ分析と洞察​​	膨大なデータセットを解析する: パフォーマンス、報酬、売上の傾向を、通常は見えないものも特定できます。​​
従業員サポート​​	従業員への 24・7 サポートを提供する: 人工知能(AI)搭載のチャットボットは、従業員の給与計算、福利厚生、方針に関する一般的な質問に即座に答える最前線ツールとなっています。 これにより、人事、人事部のスタッフはより効果的な戦略に集中できるようになります。​​

ステップ2 ：人間をプロセスに組み込むアプローチを採用する​​ 

人事、人事部で人工知能(AI)を活用するには、まずその限界を認識する必要があります。 偏見、プライバシー侵害、あるいは「幻覚」といったリスクに対処する方法は、人間の監視によるものである。​​ 

Connie 氏は、人事部門で人工知能 (AI) を使用して社内定者の満足度スコアを計算する実際の例を共有しました。​​ 

「Workdayから生データをダウンロードして、Geminiに投入しました。」38 %と表示されました。私は「いやだ」と思った。それは全く意味が分からない。「それはどうもおかしい」と言えるためには、その人が状況をきちんと理解している必要があったのです。​​ 

精度はともかく、人工知能(AI)は人と人との繋がりを代替することはできない。アニーは、若い親戚が生成型AIを「友達」として使い始めたものの、AIが二人のやり取りを記憶できないことに気づき、その限界を悟ったという話を語ってくれた。​​ 

「人と人との繋がりに勝るものはない。」「AIとは人工知能の略です」と、Canidiumの人事部長兼エクゼクティブ・ビジネス・パートナーであるアニー・ディオリオ氏は述べた。「それは感情を持たない。」それはあなたのことなど気にも留めていない。​​ 

今日、人事、人事部における人工知能(AI)は、時間を解放して真のつながりを構築するツールであり、その代わりではありません。​​ 

完全に自動化すべきではない一般的な人事、人事部の活動​​ 

人事、人事部に責任を持って人工知能（AI）を導入する方法を理解するということは、どこに線を引くべきかを知ることを意味します。 最近の SHRM 調査では、従業員の 5 人に 3 人 ( 59 %) が、人事、人事部の代表者ではなく、人事、人事部のテクノロジ システムを通じて問題を議論することについて機密保持に関する懸念を抱いていました。

SHRMのデータは、調査回答者が決して自動化すべきではないと考えている主要な分野も明らかにした。これらには、懲戒処分や解雇の決定を推奨するための (AI) の使用50 (5%) や、従業員の気分やメンタルヘルスの自動追跡 (6%)49 が含まれます。もう一つ問題だったの

業績評価だった。原則として、結果が従業員の仕事、給与、労働へのアクセス、または法的権利に影響を与える場合には、人工知能 (AI) を使用すべきではありません。 例えば、7月2026には、メタ社の数十人の従業員が、休暇や障害者への配慮を求めた後に、（AI）ツールによって解雇の対象にされたとして、同社を提訴しました。​​  

自動化を避けるべき一般的な人事、人事部のアクティビティをいくつか紹介します。​​ 

• 最終的な採用または不採用の決定： （AIによる）スクリーニングは、差別やアクセシビリティのリスクを生み出す可能性があります。​​ 

• 最終的な昇進、給与、ボーナス、または職位の決定：これらには、背景情報、公平性の評価、および正当化できるビジネス上の理由が必要です。​​ 

• 最終的な業績評価と懲戒処分:人工知能 (AI) は、ワークロードの変化、保護された休暇、障害への配慮、マネージャーの偏見、チームのダイナミクスなどのコンテキストを見逃す可能性があります。​​ 

• 解雇、人員削減、レイオフの選択:リスクの高い決定には、常に人的、法的、人事、人事部によるレビューが含まれる必要があります。​​ 

• 従業員関係調査： （AIは）メモを要約することはできますが、信頼性評価、調査結果、および是正措置には人間の判断が必要です。​​ 

• ハラスメント、差別、または報復に関する苦情：これらには、法的権利、機密保持、および微妙な事実調査が関係します。​​ 

• 最終的な休暇の適格性または職場復帰の決定:人工知能 (AI) が取得をサポートできますが、人事部は医学的、法的、政策的要因を検討する必要があります。​​ 

• 給与計算／勤怠管理における給与に影響を与える修正：自動化システムは不一致の特定に役立ちますが、雇用主は正確な給与、残業代、および労働時間記録に対する責任を負います。​​ 

• 従業員のモニタリングまたは生産性スコアリング:人工知能 (AI) を活用したモニタリングは、プライバシー、時間、労働者の権利、差別のリスクを高める可能性があります。​​ 

G-Pの違いと、グローバル人事が検証済みのAIを必要とする理由​​ 

世界中で従業員を管理する人事、人事部のリーダーにとって、大きなリスクが伴います。 （AIの）「幻覚」は単なるエラーではなく、コンプライアンスリスクです。一般的な (AI) ツールはインターネットから直接情報を取得しますが、インターネットには矛盾した情報、古い情報、誤った情報がたくさんあります。​​ 

ここでは、専門家によって精査された人工知能（AI）がますます重要になります。 「国際的賃金法案については、もうグーグルで調べることはありません。あまりにもたくさんの情報があり、何を信じてよいのかわからないからです」とアニーは説明します。 「そのため、国際的な質問に対する人工知能 (AI) ソースとしてG-P Gia™使用するだけで非常に役立ちます。」​​ 

だからこそ、G-PはGiaを開発したのです。汎用人工知能(AI)とは異なり、Gia™は独自の知識ベースに基づいて構築されており、信頼できる雇用法に関するガイダンスを提供します。検証済みの回答を提供し、情報源を明記することで、人事責任者が重要な意思決定を行うために必要な自信を与えます。​​ 

しかし、スピードが伴わない検証に何の意味があるだろうか？Giaなら、答えを待つ必要はありません。当社のエージェント型人工知能（AI）は、人事、人事部プロフェッショナルの労働時間を節約するために設計されました。 人事、人事部における検証済みのエージェント的人工知能 (AI) の真の力は、リスクの高いコンプライアンス調査を 2 分のタスクに変えます。​​ 

ステップ3 ：「試してみるが、読んでみる」​​ 

AIを活用した職場環境への移行を目指す人事リーダーは、一つの目標を持つべきである。それは、成果物に関して判断力を発揮することだ。​​ 

（AI）ツールは構築と使用が容易で、「恐怖」から「自信」へと素早く移行するのに役立ちます。導入と統合を成功させるための戦略とは？さあ、飛び込んでみよう。「まだ（AIを）試したことがない人は、ぜひ試してみてください。どれだけ役に立つか分かるはずです」とアニーは言います。​​ 

プロセスはシンプルですが、アニーはあらゆる (AI) ユーザーにとって人間の触れ合いが重要であることも警告しています。たとえば、多くの求職者は人工知能 (AI) を使用して履歴書を職務内容に合わせて調整しています。 これは許容される慣行ではありますが、候補者は必ずしも出力結果を確認せず、 「[ここにあなたのスキルを挿入してください]」のような（AIによる）プロンプトを最終文書に残してしまうことがあります。​​ 

「人工知能 (AI) は非常に役立つツールだと思います」とアニーは説明します。 「しかし、候補者が校正をしないのであれば、私にとってはそれは全く役に立たない。なぜなら、それは細部への注意力の欠如を示しているからだ。」人事、人事部における人工知能 (AI) の将来には、人間の判断、状況認識、コンプライアンスの専門知識が必要です。 人工知能(AI)は、人事、人事部のプロフェッショナルがその約束を果たすのを助けるツールです。​​ 

人事・人事部におけるエージェント的人工知能（AI）とは具体的に何を意味するのか​​ 

ポリシーを要約するだけでなく、人事部のエージェント的人工知能 (AI) は、従業員データの検証、適用される可能性のあるポリシーや規制の表面化、回答の草案、承認のための項目のルーティング、フォローアップ タスクの追跡に役立ちます。​​ 

たとえば、従業員が職場で休暇を申請した場合、人事部のエージェント型人工知能 (AI) が次のことを支援します。​​ 

• 最初のリクエストを収集する​​ 

• 適用される会社のポリシーと現地規則を特定する​​ 

• フラグ情報不足​​ 

• 従業員の回答案を作成する​​ 

• マネージャーチェックリストを作成する​​ 

• レビューのためにケースを人事部に転送します。​​ 

人工知能(AI)はワークフローの整理に役立ちますが、最終的な意思決定はやはり人事部が行う必要があります。​​  

Giaの活躍をご覧ください​​ 

グローバルコンプライアンス向けの当社のエージェント型AIが、 50カ国および米国の50州における最も難しい人事関連の質問に対して、検証済みの回答を提供する方法をご覧ください。​​ 

よくある質問​​