人事における AI – 人工知能が業界プロセスを変革する 10 の方法

従業員はあらゆるビジネスの基盤であり、人事部門は、採用、パフォーマンス分析、変更管理、人員計画など、従業員の管理において重要な役割を果たします。

Gartner によると、人事リーダーの 76% が、今後 12 ～ 24 か月以内に導入しなければ、自分の組織は生成 AI を含む AI ソリューションを導入している企業と比べて、組織の成功が遅れるリスクがあると考えています。

ここ数年、人事部門は優秀な人材の獲得と維持、法令順守の確保、人事の有効性の測定に苦労してきました。

人事分野における AI の出現により、人事部門の業務方法が大きく変わりました。 AI は、履歴書の審査、面接のスケジュール設定、新入社員の研修など、人事担当者が従来行ってきた多くの手動で時間のかかるタスクを自動化するために使用されています。

これにより、人事担当者は人材管理戦略の策定、従業員エンゲージメントの促進、職場での多様性と一体性の促進など、より戦略的な仕事に集中できるようになります。

組織による AI の導入が進むにつれて、HR ドメインは人間の可能性を最大化し、組織の成功を促進するダイナミックなテクノロジー主導のハブへと進化しています。

人事における AI の影響を詳しく調べて、その独自の導入方法を発見しましょう。

トップ 10 のゲームチェンジャー効果: AI が人事をどのように再構築しているか

人工知能はビジネスの世界で広く使用されており、より迅速な意思決定を行い、業務効率を高め、人的ミスを排除します。 さらに、人事管理に AI を活用すると、プロセスを合理化し、従業員エクスペリエンスをパーソナライズし、従業員のパフォーマンス管理を向上させることができます。 AI が人事環境を再構築する他の側面を理解しましょう。

自動履歴書スクリーニング

従来の履歴書審査は、限られた時間内で大量の履歴書を審査しなければならない退屈なプロセスです。 これにより無意識の偏見が生まれ、人事担当者が他の可能性を制限されてしまいます。

AI を活用した履歴書スクリーニングにより、最適な候補者を見つけて次の採用プロセスに進むことができます。

人事における AI と機械学習の支援により、企業は、資格、職歴、技術経験など、採用プロセスに適した貴重な情報を再開して抽出できます。

履歴書選考における AI は主に、キーワード、統計、文法の 3 つの主要な要素に重点を置いています。 採用担当者は、カスタム基準を設定することで、自社のビジネスに適した人材を効率的に選択できます。

予測分析

予測分析は、将来についての予測を提供するために過去のデータを使用したデータ評価です。 企業は予測分析を活用して従業員の離職率、欠勤、パフォーマンスを把握し、最終的にはより良い意思決定やトレーニングや能力開発に役立てています。

予測分析を使用すると、組織の成長に向けて、より戦略的かつ積極的なアプローチをとることができます。 採用担当者は予測分析を活用して、潜在的なトレーニング プログラムにつながるパフォーマンスのギャップを特定します。

予測分析を活用すると、組織の成長に楽観的に影響を与える実用的なポイントが提供され、リスクが軽減されます。

採用用チャットボット

AI を活用した採用チャットボットは 24 時間年中無休で利用できるため、候補者の質問をリアルタイムで解決できるため、普及しています。

キャリアページのチャットボットは、組織のビジョン、使命、価値観などについて候補者のエンゲージメントを強化します。候補者が仕事に応募する準備ができたら、面接スケジュールボットを使用して都合の良い面接時間を選択できるようになります。

チャットボットは情報収集や候補者との対話に非常に有利であり、精度と拡張性が向上します。

ロボットプロセスオートメーション (RPA)

ロボットプロセスオートメーションは、新入社員の研修、従業員の記録の更新、給与計算などの反復的なタスクを自動化します。

RPA ボットは、会社リソースへのアクセスを取り消し、福利厚生を終了し、給与を確定することで、退職する従業員をオフボードできます。

RPA は業務効率を高めるだけでなく、エラーを減らし、ポリシーや規制へのコンプライアンスを確保します。 人事処理への RPA の統合は、より機敏でデジタル主導の人事機能への移行を表しており、組織はリソースをより戦略的に割り当て、全体的な従業員エクスペリエンスを向上させることができます。

AI ベースの従業員アンケート

人工知能により、採用担当者はアンケートを実施できます。 人事管理における AI は、個々の従業員の役割、エンゲージメント レベル、好みに焦点を当てて、より的を絞ったカスタマイズされたアンケート質問を作成し、回答率の向上につながります。

AI により、リアルタイムのフィードバックの収集と分析が可能になります。 この即時性により、組織は懸念事項に迅速に対処できるようになり、よりダイナミックで即応性の高い作業環境が促進されます。

従業員の健康とウェルネス

従業員の健康のために人工知能を活用することは、企業が採用する重要なアプローチの 1 つです。 AI アルゴリズムは、人口統計データ、健康歴、生活習慣などを評価して、健康上の懸念を示すカスタマイズされた健康に関する推奨事項を提供できます。

バーチャル ヘルス コーチング サポート、メンタルヘルス サポート、スマート ウェアラブル統合により、従業員が定期的に身体活動を行うことが奨励されます。 これにより、従業員の幸福を優先する、協力的で包括的な職場環境が促進されます。

AIベースの学習プラットフォーム

人工知能は、従業員の生産性と効率を高めることで、人事部門に重要なサポートを提供します。 人事部門への AI を活用したツールの導入は、パーソナライズされた学習体験をキュレートし、リアルタイムのフィードバックを提供するのに役立ちます。

AI プラットフォームは従業員の進捗状況を継続的に監視し、それに応じて指示の難易度を調整できます。 これにより、従業員が適切に挑戦できるようになり、学習プロセスがより魅力的で効果的になります。 企業の要件に応じて、AI を活用したツールで従業員のスキルと能力を評価し、トレーニングの取り組みに優先順位を付けることができます。

従業員のパフォーマンス分析

従業員のパフォーマンス分析は、AI が革命的な影響を与える領域の 1 つです。 従業員調査、パフォーマンスレビュー、生産性指標などの膨大な量のデータを使用することで、人工知能は人事担当者が従業員のパフォーマンスと効率をより包括的かつデータに基づいて理解できるように支援します。

AI を活用したツールにより、業界標準との比較分析と不可分なパフォーマンスのベンチマークが容易になり、従業員の活動をリアルタイムで監視できます。

人員計画

人事業務の最も価値のある側面の 1 つは、その有効性を実証する要員計画です。 人員計画は組織戦略の重要な側面であり、組織の現在および将来のニーズを満たすために、適切なスキルを持つ適切な人材を確実に配置します。 人工知能の統合により、潜在的な課題や機会を予測して準備するための強力なツールであるシナリオ モデリングが導入され、従業員計画が変革されます。

シナリオ モデリングには、組織に起こり得るさまざまな将来を表す仮説的なシナリオの開発と分析が含まれます。 AI アルゴリズムはデータを評価してこれらのシナリオをシミュレートすることができ、人事担当者が他のイベントが従業員にどのような影響を与える可能性があるかを広範に理解できるように支援します。

従業員の感情分析

人工知能は従業員の感情を評価するのに有益であり、従業員の感情や態度を微妙に理解することができます。 AI は、自然言語処理 (NLP) と感情分析アルゴリズムを通じて、アンケート、ソーシャル メディア、コミュニケーション プラットフォームなどのさまざまなソースからの従業員のフィードバックを解釈します。 この分析は従来の指標を超え、従業員の反応における感情的なニュアンスを捉えます。

感情を解読することで、組織は満足または不満の領域を特定できるため、人事チームは懸念事項に積極的に対処し、従業員のエンゲージメントを強化し、前向きな職場文化を育むことができます。 AI を活用したセンチメント分析により、組織は従業員が意見を聞いてもらえている、評価されていると感じる環境を構築できるようになります。

人事管理における AI の導入の課題

人事における AI のメリットを探った後、企業が人工知能に関連するさまざまな課題にどのように遭遇するかを見てみましょう。 採用プロセスにおける AI が企業にとって優秀な人材を発掘する上で重要な役割を果たしているのは間違いありませんが、データのプライバシーとセキュリティに関連するいくつかの懸念も生じます。

HR テクノロジーに AI を導入すると、個人情報や業績記録などの機密性の高い従業員データが呼び出されます。 したがって、従業員の機密保持とデータ保護規制の遵守を確保することが最も重要です。

AI アルゴリズムは、トレーニングの対象となるデータ内の既存のバイアスを増幅し、採用、昇進、業績分析などの人事プロセスで差別的な結果を招く可能性があります。 AI アルゴリズムのバイアスを慎重に監査することが不可欠であるため、データ表現を保証し、すべての従業員の公平性と機会均等を促進するバイアス軽減技術を実装しています。

現実世界のイラスト: 人工知能を通じて HR の卓越性の頂点を明らかにする

AI と自動化は人事環境を劇的に再構築しており、パーソナライズされた従業員エクスペリエンスとデータ主導の意思決定の未来を約束しています。 技術革新の最前線に立つ著名な組織は、AI を活用して製品デモを強化し、画期的なソリューションを作成し、カスタマイズされた推奨事項を提供しています。 理解しましょう！

エレクトロラックス・グループ

最も有名な家電メーカーの 1 社は、採用危機に直面していました。 この組織は、非常にパーソナライズされた外部キャリア サイト、人材 CRM、および自動化されたキャンペーンのための強力な AI 主導のプラットフォームを戦略的に導入しました。 導入以来、同社は一方的な面接を活用することで、応募の会話率が 84% 増加し、採用にかかる時間が 20% 短縮されました。

勤務日

Workday は、契約の自動比較、パーソナライズされたナレッジ記事の作成、作業明細書の生成など、人事プロセスを合理化する AI 機能を発表しました。 スキルや所在地などの既存のデータを活用することで、組織は AI を活用した職務記述書を体験し、期待に応えました。 さまざまな人工知能機能は、組織が人事分野における効率性、パーソナライゼーション、ユーザー制御を強化するのに役立ちました。

Appinventiv の AI ソリューションをビジネス強化に活用する

AI の導入により、優秀な人材を選抜し、長期にわたって雇用する機会が明らかになり、人事部門に総合的な変革がもたらされました。

人工知能は、人材プールの拡大と予測機能を通じてビジネスに力を与え、企業全体のパフォーマンスを向上させる最先端のテクノロジーです。

人工知能の活用は企業にとって恩恵となり、ビジネス成果を達成できるようになります。 著名な組織の 1 つである JobGet は、5,200 万ドルの資金を獲得し、No.1 の求人アプリになりました。

当社の AI 開発サービスは、機械学習から予測分析まで幅広い範囲をカバーしており、優れたパーソナライズされたエクスペリエンスの提供、複雑なタスクの自動化、ユーザー行動のより深い理解の発見などを実現します。

よくある質問

Q.人材採用における AI の今後の展開は何ですか?

A.人工知能は、人材を惹きつけ、評価し、採用するために、より革新的に活用されるでしょう。 パーソナライズされた候補者エクスペリエンスもその 1 つであり、候補者は採用プロセス中にリアルタイムのフィードバックを受け取ることができます。

Q. 人事機能におけるAIのメリットは何ですか?

A. AI は、効率を高め、データに基づいた意思決定を促進し、従業員管理に対するより戦略的かつ積極的なアプローチを促進することで、人事部門に利益をもたらします。

Q. 人事採用プロセスにおけるAIの重要性は何ですか?

A.人事機能の AI により、採用担当者が客観的な基準に基づいて情報に基づいた意思決定を行うことができるため、スクリーニング、面接のスケジュール設定、メールのフォローアップが容易になります。