AI時代の人的資本経営とCHROの新たな役割　第1回 「拡張人的資本経営」による知的資本の最大化

近年、日本企業は、人的資本経営の領域において、2つの側面から大きな変化を迫られている。1つは「人的資本版伊藤レポート2.0」に象徴される、人材を価値創造の源泉たる資本として捉え直し、経営戦略と人材戦略の連動を促す流れである。もう1つは、有価証券報告書における人的資本情報の開示義務化だ。ESG投資の広がりを背景に、育成、ダイバーシティ、エンゲージメントなどの指標を数値で示し、ステークホルダーに対して説明責任を果たすことが求められている。

この要請に応じ、各社では人事情報システム、タレントマネジメント、学習基盤、勤怠・工数管理、BIツールなど、さまざまなシステムを連携させ、KPIの集約や可視化の取り組みが広がった。さらに、エンゲージメントサーベイの結果や人員構成の推移、採用・離職・異動の主要指標は、経営会議や取締役会の資料で参照されるまでに整備が進んでいる。人的資本経営は、少なくとも「現状を同じものさしで見られる」水準に達しつつあると言える。

この「活用」へのギャップを埋める有力な触媒が生成AIである。ポイントは2つに集約される。

形式の異なる多様な情報（サーベイ自由記述、面談記録、学習履歴、工数データなど）をAIの自然言語処理で束ね、経営課題に即して再編できる。完璧なデータモデルを待たずとも洞察を得られる。

起こり得る複数のシナリオを構築し、それぞれの効果・リスク・必要資源と、次に取るべき選択肢を根拠とともに提示できる。その際、AIは結論を代替するのではなく、前提と視点を広げ、比較可能性を高める役割を担う。

 

具体例として、離職の兆候を早期にとらえた介入設計、従業員の志向・強みに沿った学習経路の自動提案、プロジェクト要件と人材特性の照合によるチーム編成案の提示などが挙げられる。重要なのは、生成AIの活用が、個別の効率化ではなく、将来像と打ち手を同じ土台で検討できる運用を可能にする点である。

拡張人的資本経営は、CHROの役割と意思決定アプローチを根底から再定義する。これまで人事の判断は「経験」や「感覚」に依存する部分が大きかったが、生成AIの活用によって、膨大なデータを瞬時に分析し、複数のシナリオを提示できるようになった。そうした中、CHROの役割は経験で判断する「判断者」からAIへの「問いを立てる設計者」へ移行しつつある。AIが示す分析は“答え”ではなく“選択肢”であり、その中から自社の戦略、文化、社会的文脈に照らして何を採用するかを決定することが、CHROの新たな意思決定となる。

象徴的な事例として、取締役会や経営戦略会議の長年の議事録、社内データ、最新の外部情報をAIに学習させ、十数の異なる人格をもつAIを経営会議に同席させている企業がある。これらのAIは事前に相互討議を行い、多面的な論点と将来シナリオを整理して提示する。経営陣は、その複数の選択肢を起点に「自社が進むべき道」を見極める。ここでAIは意思決定を肩代わりするのではなく、前提と視点を拡張する“知的補助線”として機能する。提示された多様な未来像を前に、CHROがどのシナリオを選択し、どの人材群に投資し、どのスキルを再配置するかを設計する—つまり、問いを磨き、意思決定の質を高める力こそが、拡張人的資本経営時代のリーダーシップの核心である。

意思決定のアプローチが変化することで、CHROの役割自体も大きく変わる。CHROは人材管理・オペレーションの主導者ではなく、データとAIを駆使して企業価値を創造する「戦略的アーキテクト」へと進化することが求められる。この新たな役割を担うCHROには、AIモデルを用いて将来必要な人材ポートフォリオを予測し、人的資本投資のROI（投資利益率）をシミュレーションし、個人レベルで最適化された施策を設計・実行する能力が不可欠である。これにより、CHROはCEOや取締役会に対して定性的な主張ではなく、「このリスキリング投資は生産性をY%向上させ、Zドルの収益増が見込まれる」といった、データに裏打ちされた事業ケースを提示できるようになるだろう。

この変化は、経営陣における力学の変容も意味する。従来、CFOが「財務データ」という共通言語を通じ大きな影響力を持ってきたのに対し、CHROが扱う人材や組織文化は定量化が難しいとされてきた。拡張人的資本経営は、無形資産を「定量化」するツールをCHROに提供する。すなわち「人材・組織の定量化」は、CHROにCFOと対話するための新たな言語を与え、人的資本を企業の戦略的中核へと押し上げる力となる。