AI時代の人的資本経営とCHROの新たな役割　第3回 AIと人間の共創がもたらすエンゲージメント変革

従来のエンゲージメントサーベイのデータ活用は、過去の結果をグラフ化し、現状を把握することに留まりがちだった。これは、進行方向を見るのではなく、バックミラーを見ながら運転している状態に近い。これに対し、AIを触媒とした「拡張人的資本経営（Augmented HR）」を実践する企業は、蓄積された膨大なデータから将来のボトルネックを予見し、先回りして手を打っている。
近年はデータを解釈し打ち手に変換するプロセスにAIをどう組み込むかによって、効果的なデータ活用ができている企業とそうでない企業の差が広がっている。急速に変化する経営環境のもとでは、完璧なデータモデルの完成を待つのではなく、不完全なデータからでもAIによって文脈を読み解き、経営としての意思決定や施策の精度を高めていく姿勢が求められている。

これまで人的資本情報の多くは、数値化しやすい「量的データ」として扱われてきた。しかし、組織の本質的な課題や個人の熱量は、スコアの裏側に隠れた「質的データ」にこそ宿っている。
例えば、エンゲージメントサーベイから「経営戦略の納得度」のスコアが低いことはわかっても、「なぜ納得していないのか」「納得していないのは具体的にどの戦略なのか」といった理由や回答者の意図まではわからない。
一方、AIに複雑な分析を委ねることができれば、人間はこれまで時間の制約から十分に扱えなかった「質的データの取得」に時間を振り向けられる。ここで重要なのは、「AIが導くのはあくまで仮説である」という点だ。仮説を取捨選択し、対話の場で確かめ、組織として受け止めるのは人間の仕事である。

前章で取り上げたA社では、エンゲージメントサーベイで明らかになった全社的な改善項目を深掘りするために、CHROが旗振り役となって、人事による社員インタビューを実施した。スコアや属性情報といった量的データに加え、自由記述や事業部長への簡易インタビュー結果をAIに読み込ませ、調査を深掘りするための社員インタビューの設問を設計した。
読み込ませた文字数は15万字以上に及び、AIが体系的に整理・構造化し、各要素間の因果関係を示唆する仮説を複数抽出した。これらの仮説群の中から、組織の現状に最も近いものを基点として、追加で社員へ問いかけるべき設問を設計した。
ここでのポイントは、必ず確認すべき「主要設問」と、対話の流れに応じて使う「深掘り設問」を切り分けて設計する点だ。インタビューでは、想定外の回答が出てくる。そのため、用意した設問リストを上から順番に聞くのではなく、主要設問の要点を押さえつつ、質問の仕方や順序を柔軟に組み換え、必要に応じて深掘り質問を行うのだ。これを半構造化インタビューといい、AIと人間が共創して良質な質的データを引き出すための有効な手法である。

A社における社員インタビューを通じて、エンゲージメントサーベイの設問に対する解釈が、経営と現場とで大きく乖離していることが明らかになった。
例えば「経営戦略」という言葉一つをとっても、経営に携わる立場であれば中期経営計画に示された事業戦略や財務戦略を想起するのが一般的である。一方、社員の視点では、日々の業務に直結する組織改編や働き方改革といった取り組みを指して捉えていることが分かった。このような認識のズレが存在する限り、経営陣が事業戦略や財務戦略をいくら熱心に説明したとしても、「経営戦略への納得度」のスコアは向上しにくいと予想される。
A社のように、社員の声を深掘りして理解する場を意図的に設けることで、経営と現場の認識のズレを確認していくことが、「本質的な課題に踏み込んだ施策」を見極める出発点となる。

エンゲージメントサーベイの導入や分析は、組織開発の出発点に過ぎない。AI活用によって、サーベイデータを単なる現状把握に留めず、本質を突いた施策実行につなげることができる。CHROに求められるのは、AIに委ねる領域と人間が担う領域を峻別し、問いと対話を設計する力である。意思決定の速度をあげ、対話や得られる質的データの質を高められるかどうかが、AI時代の人的資本経営の成否を分ける。
アビームコンサルティングは、AIと人的資本経営を融合した「拡張人的資本経営」の推進を通じて、企業の戦略的人材マネジメントを再設計し、戦略構想からデータ基盤整備、AIネイティブ企業へのカルチャー変革まで、一貫して伴走支援する。こうした取り組みにより、AI時代における企業全体の新たな価値発揮を支えていきたい。