AIエージェントを活用して組織設計・配属する戦略！事例も紹介

人事担当者のなかには、配属決定で現場と経営陣との板挟みに悩む方も多いのではないでしょうか。

属人的な勘に頼る作業や配属理由の説明は、人事担当者にとって大きな負担です。これを解決する手段が、AI配属やAIエージェントを活用した客観的なマッチングです。

本記事では、AIによる組織設計の事例や、AIを安全に導入するステップを解説します。

データにもとづく説得力のある仕組みを作り、調整業務の負担軽減を目指しましょう。

AIエージェントを活用する前の基礎知識

「そもそも、AIエージェントって何なのかよくわからない」という方もいるのではないでしょうか。本項では基礎知識として、下記の2点を解説します。

• AIエージェントとは
• AIエージェントと生成AIの違い

AI配属や組織設計を成功させるには、技術の本質を知っておくことが欠かせません。それぞれの定義と違いを、下記で把握しましょう。

AIエージェントとは

Google Cloudの解説によると、「ユーザーの代わりに目標を追求し、タスクを完了させるソフトウェアシステム」と定義されています。

また、Google CloudがAIエージェントの機能を端的に表しているのが、下記の6項目です。

• 推論：論理を用いて問題を解決する
• 行動：計画に基づきタスクを実行する
• 観察：環境や状況から情報を収集する
• 計画：目標達成のステップを特定する
• コラボレーション：人間や他システムと協力する
• 自己改善：経験から学び向上する

上記のことから、AIエージェントは自ら考えて行動し、結果を出す技術であるといえます。

AIエージェントと生成AIの違い

AIエージェントと生成AIとの違いは、「能動的」か「受動的」かです。

上の表のように、AIエージェントは、設定された目標に向かって自律的に意思決定し、行動するAIです。例えば、「採用候補者との面接日程を調整してカレンダーに登録する」のような複数の工程からなるタスクでも、自律的に実行します。

上記のように、AIエージェントが「自律的にタスクを完遂するAI」であるのに対し、生成AIは「指示を待ってコンテンツを作り出すAI」です。

「AI配属」が浸透しつつある理由

AI時代の組織設計とは、AIを単なる効率化ツールではなく、意思決定やビジネスモデルの中核に組み込む「エージェント型組織」へのパラダイムシフトです。

この変革に伴い、人事領域でも「AI配属」の導入が急速に浸透しています。

AI配属が選ばれる理由は、主に下記の2点です。

・データにもとづくマッチングで納得感をもてるため

・配属理由が明確になり説明工数を削減できるため

本項では、人間とAIの協働による新しい配属の仕組みを解説します。

データにもとづくマッチングで納得感を持てるため

AIによる配属は、担当者の経験や勘だけに頼るものではありません。客観的なデータにもとづいておこなわれます。

個人の希望、スキル、適正などのデータから弾き出された配属案は、社員、および上長に納得してもらえる可能性が高まります。

配属理由が明確になり説明工数を削減できるため

AIのメリットは、配属の根拠となったデータが手元に残ることです。担当者は「なぜ今の部署なのか」を論理的に説明できるようになります。

評価基準が透明化されることで、社員一人ひとりへの説明時間の削減が期待できます。

経営陣・現場を納得させるAI配属の3ステップ

AI配属は、人事部だけで完結できるものではありません。経営陣や社員もかかわってきます。経営陣や社員の承認を得るために、下記の3ステップで進める必要があります。

• ステップ1：社員のスキル・適性・希望データを収集・整理する
• ステップ2：AIを用いて条件照合と最適配置案の抽出を実行する
• ステップ3：AIの出力結果をもとに社員へフィードバックを実行する

本項では、各ステップを具体的に解説します。

ステップ1：社員のスキル・適性・希望データを収集・整理する

まずは、社員のスキル・適性・希望データを収集・整理します。

なぜなら、客観的な配属を成功させるには、質の高いデータが必要だからです。

収集すべきデータの具体例は下記のとおりです。

• スキル・経験（保有資格やプロジェクト実績など）
• 適性検査結果（性格特性や能力の傾向など）
• キャリア志向（希望部署や将来の目標など）
• 評価結果（過去の人事評価や360度評価など）
• 勤怠データ（出勤パターンや残業時間など）

社内に散在している情報を一元化し、AIが読み込める状態に整えましょう。

ステップ2：AIを用いて条件照合と最適配置案の抽出をおこなう

次は、収集したデータを基に、各ポジションの要件と人材情報をシステム上で照らし合わせます。

配置案の生成プロセスは、下記のとおりです。

• システムによるマッチングスコアの計算
• 複数の配置案の生成
• マッチングスコアにもとづく最適案の選定

人力では何日もかかる膨大な組み合わせの計算を、短時間でおこなえるのがAIの強みです。

ステップ3：AIの出力結果をもとに社員へフィードバックをおこなう

最後に、AIの出力結果をもとに社員へフィードバックをおこないます。

フィードバックを実施する際のポイントは下記のとおりです。

• 配属の根拠をマッチングスコアで明確に説明
• 期待される役割と具体的な成果を伝える
• 成長機会やキャリアパスについても言及する
• 社員側の意見を聞く双方向の対話の場を設ける

誠実な対話を重ねて、社員の納得感とエンゲージメントを高めましょう。

AIエージェントで組織設計をする活用事例4選

本項では、AIエージェントを組織設計に活用した企業として、下記の4社を紹介します。

• 明治安田生命
• 三井住友信託銀行
• 松屋フーズホールディングス
• TIS

他社がどのような人事課題を抱え、それをどう解決したのか。自社に近いシチュエーションを探しながら読み進めてみてください。

明治安田生命

明治安田生命は、社内に散在する人事情報の管理と、科学的な人材マネジメント基盤の構築に課題を抱えていました。職員一人ひとりの適性にもとづく成長を支援したくても、情報がバラバラでは最適な配置やキャリアプランの策定が困難だったためです。

そこで、約13,000名の職員を対象に統合HCMパッケージ「POSITIVE」を導入し、下記の情報を一元化しました。

• 職員個人のキャリアや希望
• 社内研修の受講履歴
• 保有している金融関連の資格
• 過去から現在までの人事評価

散在していた情報をひとつのプラットフォームに統合した結果、マネジメント業務における課題解決につながりました。

三井住友信託銀行

三井住友信託銀行は、人材育成に関する社内の暗黙知を可視化したいというニーズを抱えていました。

そこで、バイアスを補正して信頼性の高いデータを取得できる「GROW360」を導入し、若手の階層別研修に活用しました。

本研修では、受講者に対して、下記のようなアプローチを実施しています。

• 受検データにもとづく本人の特徴の共有
• 能力開発に向けた具体的なメッセージの提示
• 次のステップに向けたアクションプランの設定

結果として、受講者からは「自分の特徴がわかり、周囲に相談しやすくなった」、上長からも「本人の考え方の理解が進み、以前よりも的確に指導できるようになった」と評価されました。

松屋フーズホールディングス

松屋フーズホールディングスは、店長昇格試験における評価基準に課題を抱えていました。具体的には、東京と大阪の2拠点に30〜40名の候補者と面接官を集めて面接が実施されることで、評価の根拠や統一感が見えづらいという具合です。

そこで、対話型AI面接サービス「SHaiN」を導入し、評価基準の統一化を図りました。

導入にあたっては、下記のステップを踏んでいます。

• 松屋フーズの店長へ求める人材像の定義
• 必要な資質をもつ人材の仮説立て
• AI面接評価レポートを元にした基準の策定

同じ基準で評価が可視化されるようになった結果、関連業務の効率が飛躍的に向上しました。その後同社は、店長候補の昇格試験にもAIを活用しています。

TIS

TISは、システムの保守を専門とするチームにおいて、若手エンジニアのモチベーション低下や離職を防ぐマネジメント手法に悩んでいました。いかに働きがいを向上させるかが急務だったのです。

そこで、個人のモチベーションを可視化するツール「Attuned」を導入し、チーム全体のエンゲージメント向上に取り組みました。

具体的には、下記のような施策を実行しています。

• 1on1ミーティングでのモチベーターレポートの共有
• 評価基準を明確にし、勤務評価の透明性を向上
• 業務用チャットを活用した自己紹介による安全性向上
• オンライン飲み会やグループでの勉強会の実施

粘り強く施策を続けた結果、年間数名いた離職者がゼロになりました。社員満足度調査のスコアも4〜7ポイント改善し、社内公募制度で新たな仲間が増えるなど、職場環境の改善に成功しています。

組織設計に適したAIエージェント3選

組織設計に適したAIエージェント3選として、下記のサービスを紹介します。

• タレントパレット
• AI人事プラットフォーム NALYSYS（ナリシス）
• PeopleX AgenticHR プラットフォーム

サービスごとに異なる特徴があるので、導入のまえに比較検討しましょう。

タレントパレット

タレントパレットは、株式会社プラスアルファ・コンサルティングが提供する、人材管理システムです。人事業務に必要な機能を、オールインワンで利用できます。導入実績は4,500社を超え、継続率99.6%を誇ります。

具体的な機能として、下記が挙げられます。

• 多面評価の実施からフィードバックの自動化
• 相互の称賛と社員育成の促進
• AIによる社内スカウトのマッチング機能
• 生成AIを活用した職務経歴の自動生成機能

利用料金は、社員数に応じた個別見積もりです。月額費用にはシステム利用料のほか、日々の操作サポートや最新機能へのバージョンアップ費用が含まれます。

AI人事プラットフォーム NALYSYS（ナリシス）

AI人事プラットフォーム NALYSYS（ナリシス）は、レバレジーズ株式会社と株式会社ビジネスリサーチラボによるプロダクトです。「モチベーション管理」「人事評価」など、複数のサービスがあります。導入実績は製造、小売、IT、教育など100社以上、累計ユーザー数は10,000人超にのぼっています。

主な機能は下記のとおりです。

• 評価の進捗管理を自動化し評価漏れを防止
• 誰がどこまで評価したかをリアルタイムで把握
• 直感的に操作できるシンプルな画面設計
• 評価コメントや点数をクラウド上で一元管理

料金体系は、利用するサービスによって異なります。

PeopleX AgenticHR プラットフォーム

PeopleX AgenticHR プラットフォームは、株式会社PeopleXが提供するAIエージェント基盤です。採用から人材育成、組織開発まで、人事領域の広範な業務を総合的に自動化します。

なかでも特徴的なのは、対話型AI面接サービス「PeopleX AI面接」を備えている点です。

具体的な機能は下記をご覧ください。

• 候補者体験を重視したスムーズな選考設計
• 生成AIを用いた候補者への深掘り質問
• 面接結果や評価のわかりやすい表示

パート・アルバイト採用向けのAI面接なら、1面接あたり500円（税別）で利用可能です。

AIエージェントの選び方

本項では、AIエージェントの選び方を解説します。

スムーズな課題解決に直結するサービスを選択できるよう、下記の3点を確認してください。

• 導入目的や解決したい課題を明確にする
• 既存ツールを利用するか自社開発するかを比較する
• セキュリティ要件やサポート体制をチェックする

具体的な選定基準を、順番にみていきましょう。

導入目的や解決したい課題を明確にする

現場の課題が不明確なまま高機能なAIエージェントを選んでも、実務に定着しません。実際にサービスを導入する前に、下記のポイントを整理しておきましょう。

• 業務プロセスにおけるボトルネック
• 改善したい業務の優先順位
• 具体的かつ測定可能な目標の数値

上記の視点から、現状のプロセスを可視化して最適なサービスの条件を絞り込みます。

既存ツールを利用するか自社開発するかを比較する

SaaS一体型が向いているケースは下記のとおりです。

• 即戦力のシステムをすぐに導入したい場合
• 営業など特定領域の業務で使いたい場合
• すでにSaaS内にデータを蓄積している場合

一方で、構築型が向いているケースも確認してください。

• 独自のカスタマイズを求める場合
• 社内の複数システムを連携させたい場合
• 費用対効果を重視し小規模から開始したい場合

それぞれの特徴を理解して、自社の状況に合ったAIエージェントを選びましょう。

セキュリティ要件やサポート体制をチェックする

人事データは社員の個人情報を含むため、安全な運用体制が欠かせません。

機密情報を守るため、下記のポイントを事前に確認してください。

• データの保存場所（国内サーバーやクラウドなど）
• 担当者ごとのアクセス権限の管理機能
• 通信の暗号化や定期的なバックアップ体制
• 導入支援や運用に関する手厚いサポート体制
• 過去の導入実績や導入した他社の企業規模

不明な点があれば、ベンダーへ問い合わせましょう。

AIエージェント導入における注意点

AIエージェント導入後も、下記の3点において注意が必要です。

• ハルシネーション（嘘）を警戒すること
• アクセス権限を厳重に管理すること
• 個人情報を保護すること

ご自身と会社の信用を守るため、必ず目を通しておきましょう。

ハルシネーション（嘘）を警戒すること

AIで気を付けなければいけないのは、誤った情報をもっともらしく出力する「ハルシネーション」の危険性です。

ハルシネーションによるトラブルを防ぐには、人間によるファクトチェックが欠かせません。出力された内容と信頼性の高い一次情報を照らし合わせて、内容を確認する習慣をつけましょう。

アクセス権限を厳重に管理すること

人事に限った話ではありませんが、情報漏洩は企業の信用にかかわる大きな問題です。対策として、特定の担当者だけが情報に触れられるよう、運用ルールを定める必要があります。

具体的な管理のポイントは下記のとおりです。

• 必要最小限のメンバーに絞った権限の付与
• アクセスログの記録と定期的な状況監査
• 異動や退職に伴う速やかな権限の見直し
• 機密データの取り扱いに関する社内規定の整備

組織全体でルールを徹底して、安全な運用体制を構築しましょう。

個人情報を保護すること

AIサービスを活用するうえで、個人情報に関するトラブルが考えられます。人事担当者として、社員のプライバシーは確実に守らなければなりません。

個人情報保護のポイントは、下記のとおりです。

• 生成AIに個人情報を入力しないルールの徹底
• データを匿名化して入力する仕組みの構築
• 社内ガイドラインの整備と社員への周知
• クラウドサービスのデータ保存場所の確認
• 委託先のベンダーとの秘密保持契約の締結

上記を順守して、社員が安心して業務に取り組める環境を整えましょう。

AI時代の組織設計は「小さな一歩」から始めよう

本記事で解説したAI配属や組織設計の要点は下記のとおりです。

• AI配属のやり方
• AIエージェントによる組織設計の事例
• AIエージェントの選び方、注意点

AIとの協力体制を築ければ、組織の生産性とエンゲージメントを同時に高められます。本記事の内容を参考にして、まずは一部の業務や少人数の部署から、AI活用を試してみましょう。

UnionAIの「AIエージェント導入支援」であれば、貴社の業務に最適なツール選定から構築、効果測定まで伴走可能です。専任チームが、「AIとともに自走できる組織」の実現を目指します。

まずは公式サイトより、貴社の課題をお聞かせください。

【Q&A】 AIエージェント・組織設計に関するよくある質問

AIエージェントの利用料はいくらくらいですか？

AIエージェントの利用料は、導入形態や機能で大きく変わります。

自社の予算や解決したい課題の規模に合わせて、最適なサービスを選定する必要があります。

AIエージェントを個人利用（または少人数チーム）で手軽に試す方法はありますか？

はい、個人や少人数で手軽に試せるAIエージェントツールは存在します。

より高度なAIエージェント構築に挑戦したい場合は、ノーコードで使える「Dify」の無料プランを試すこともできます。

AIエージェントを自社で作るには、どのようなプログラミング知識が必要ですか？

AIエージェントを開発に要るのは、AI開発の主力言語であるPythonや、機械学習ライブラリのスキルです。

また、既存システムと連携させるためのAPI設計や、人事データを管理するスキルも必要です。