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労働人口の減少や働く人の価値観・意識の変化などにより、人材の採用・定着・活躍がますます難しくなっている現在。この課題の解決に向けて、新しい考え方や制度、テクノロジーが次々に生み出されています。とりわけ「生成AI」は間違いなく、人事にまつわる業務の効率化・高精度化の切り札といえるでしょう。もちろん生成AIといえども、何でも解決できるわけではありません。人によるサービス・サポートとの適切な組み合わせが人事の未来を切り拓きます。5周年を迎えるHRzineでは、この人事の未来像を追いかけてお伝えします。
候補者体験を高め内定承諾を勝ち取りたいなら積み上げ型面接で「見極め」を減らし「アトラクト」を増やせ
採用の母集団形成が難しい、現場の面接が厳しく内定が決まらない、採用してもすぐに離職してしまう——。人材不足の昨今では、多くの企業の人事がこういった採用の課題を抱えている。採用面接の課題を解決するAIツール「batonn（バトン）」を開発・提供する株式会社リブセンスでは、そういった企業の採用担当者の「悩みの声」を聞いてきた。同社の伊藤豪氏、土田泰弘氏は採用の課題の本質を「既存の“リセット型面接”が候補者体験を下げている」と指摘する。採用のあり方を見直し、課題を解決するカギはどこにあるのか。伊藤氏と土田氏に伺った。
「労基法大改正」で労務管理と経営戦略が接続 その対応になぜ「TeamSpirit」が最適なのか？
2027年に予定されている労働基準法（以下、労基法）の大改正。その根幹にあるのは、人々の“働き方を自由にすること”であり、これまでの人的資本経営ではあまり注目されてこなかった“「働き方」や「労務管理」を経営戦略と接続するもの”だという。この経営に直結する大規模な法改正に、企業はどのように備えるべきか。産学連携シンクタンク iU組織研究機構 代表理事・社労士 松井勇策氏と株式会社チームスピリット エンタープライズカスタマー運用・技術支援本部 カスタマー運用支援部 部長 曽我峻氏に話を聞いた。
注目記事
調査で明らかになった、1on1・メンバー育成における生成AIの活用例と活用時のポイント
前回は、生成AIがピープルマネジメント領域でも着実に活用され始めている実態を確認しました。中でも最も活用が進んでいたのが「メンバー育成」です。育成は「1人ひとりに向き合う」ことが求められる一方で、管理職のプレイングマネージャー化などにより、十分な時間を確保することが難しいのも現実です。そうした課題の中で、生成AIは実際の1on1や育成場面でどのように活かされているのでしょうか。第2回では、当社が実施した調査で明らかになったメンバー育成における生成AIの活用例と、活用時のポイントをお伝えします。
みんなの銀行がITエンジニア採用のミスマッチを解消 paizaと生成AI、スクラム採用がカギに
どの企業にとっても人手不足は深刻な課題だ。中でも難度が高いのが「ITエンジニア採用」である。限られた人材を巡り、多くの企業が熾烈な採用競争を繰り広げている。ようやく人材を確保できたとしても安心はできない。「即戦力としての活躍は見込めない」などと、現場から厳しい評価を受けてしまうケースが少なくないからだ。それでは人事への信頼も揺らいでしまう。イベント「HRzine Day 2026 Winter」で行われた本セッションでは、株式会社みんなの銀行の永峰義之氏をゲストに迎え、ITエンジニア採用で「ミスマッチ」が起きる要因とその解決策について、paiza株式会社の冨松大介氏が解説した。
タレントパレットの生成AIが人事データ活用を飛躍的に高度化 人材の強みを可視化し引き出すその機能とは
人的資本経営の推進が企業の競争力を左右する今日、人事戦略の転換が求められている。こうした中、人事向けイベント「HRzine Day 2026 Winter」に、株式会社プラスアルファ・コンサルティングの望月一矢氏が登壇した。生成AI技術を活用することで、人事戦略のレベルをいかに引き上げていけるのかについて、具体的な実践事例を交えながら解説するとともに、同社が提供するタレントマネジメントシステム「タレントパレット」の機能と、その活用によって実現できる「真のタレントマネジメント」のあり方を提示した。
日本企業が陥っているスキル管理失敗ループ そこから抜け出すための4つのポイントとグローバル先進事例
ここ数年、「リスキリング」「スキル推論」「スキルベース組織」といったキーワードが広まるとともに、スキル管理に取り組もうとする企業が急増しています。しかし、多くの企業にとってスキル管理は決して「新しい取り組み」ではありません。過去に挑戦しては挫折し、数年おきに同じ失敗を繰り返す「スキル管理失敗ループ」に陥っているケースも散見されます。果たして、スキル管理は再び繰り返される一時的な流行に過ぎないのでしょうか。本稿では、グローバル先進企業が取り入れる「スキルベース組織」の取り組み例を交え、失敗ループから抜け出し、真に機能するスキル管理を実現するためのヒントを解説します。
人事×AIの真価は「データ基盤」で決まる “AI-Ready”なデータ構築に欠かせない「3つの条件」とは
人事データの分断が、AI導入の最大の課題——。そう話すのは、統合型人事システム「ジンジャー」を提供するjinjer株式会社 代表取締役社長 CEOの冨永健氏だ。業務にAIを活用する企業は増えているが、その目的や方法はまちまち。「HRzine Day 2026 Winter」に登壇した冨永氏は、人事領域におけるAIが真価を発揮するには“正しい人事データ”を整備する必要があると指摘。効率化だけに留まらない、AI-Readyなデータ基盤づくりの考え方を解説した。