【2025年最新】 AI が人事を激変させる！マッキンゼーの調査で判明した衝撃の実態

人事部門で働く皆さん、「AIが仕事を奪うのでは？」という不安を抱えていませんか？実は、AIは人事の仕事を奪うのではなく、むしろ人事担当者をより戦略的で価値の高い業務に集中させる強力なパートナーなのです。

世界的コンサルティング会社マッキンゼーが2025年6月に発表した「HR Monitor 2025」は、ヨーロッパ1,925社、4,000人以上の従業員を対象とした大規模調査により、AIが人事領域にもたらす革命的変化を具体的なデータで明らかにしています。

調査結果によると、2030年までに人事業務の27%がAIで自動化され、採用コストは最大70%削減、HR担当者1人あたりの管理可能人数が70名から200名へと約3倍に向上することが判明しました。この記事では、マッキンゼーの最新調査データに基づき、AIが人事領域に与える具体的な影響と、中小企業でも実践可能な段階的対応策を詳しく解説します。

HR Monitor 2025とは何か – 基本から理解する

HR Monitor 2025の超要約

HR Monitor 2025は、人事領域におけるデジタル変革とAI活用の現状を包括的に調査した報告書です。

主要な発見として、32%の企業がスキルギャップの深刻化を報告し、73%が短期計画中心の人材戦略に留まっている現状が明らかになりました。採用面では、オファー受諾率56%、試用期間離職率18%という課題が浮き彫りになる一方、AI活用により採用コスト70%削減が可能であることも判明しています。

従業員体験では、HR側と社員側に大きな認識ギャップが存在し、特にフィードバック頻度について20ポイントもの差が確認されました。さらに、生成AI研修では欧米間で2倍以上の格差（欧州21% vs 米国45%）があり、地域による取り組み姿勢の違いが顕著です。AIとSSC（シェアードサービスセンター）の活用により、管理職1人当たりの担当者数が70名から200名への3倍化も実現されており、人事業務の根本的変革が進行中であることを示しています。

HR Monitor 2025に書かれているAIが人事領域へ与える影響

• 現状の導入状況：コアHRプロセスでの生成AI本格運用は米国35%、欧州19%にとどまり、約30%がパイロット段階である
• 業務効率の劇的向上：AI活用により HR担当者1人あたりの管理人数が70人から200人へ約3倍に向上し、採用業務では求人作成コストを最大70%削減可能
• 業務自動化の範囲：HR業務全体の約3分の1がAIで自動化可能で、現在はタイムトラッキング・休暇管理（23%）、従業員データ管理（21%）が先行導入されている
• 戦略的価値への転換：AIは単純な効率化を超え、パーソナライズされたHRサービスと戦略的意思決定への貢献を実現し、人事部門をコストセンターから戦略的パートナーへ進化させる
• 将来予測：HR専門家の91%がAIの影響を予測し、特に英米では約50%が抜本的変革を見込んでおり、SSC・自己サービス・生成AIを統合した新しいHR運営モデルへの移行が今後2年以内に加速すると予測されている

調査の概要と規模の大きさ

「HR Monitor 2025」は、マッキンゼー・アンド・カンパニーが実施した、人事（HR）分野における最大規模のベンチマーク調査です。この調査は単なる意見調査ではなく、1,925社の企業と4,000人以上の従業員、さらに50名以上の専門家へのインタビューという圧倒的な規模で実施されました。

調査対象地域はヨーロッパ各国に加えてアメリカも含まれており、国際的な人事トレンドを包括的に捉えています。特に注目すべきは、この調査が「勘と経験」に頼りがちだった従来の人事領域に、具体的な数値とデータという客観的指標を提供している点です。

従来の人事調査との違い

これまでの人事関連調査の多くは、特定の地域や業界に限定されたものや、比較的小規模なサンプル数による調査がほとんどでした。しかし、HR Monitor 2025は以下の点で画期的です。

• 多国間比較：ヨーロッパ各国とアメリカの比較により、地域特性と共通課題が明確化
• 定量的分析：感覚的な評価ではなく、具体的な数値データによる客観的分析
• 包括的視点：戦略的人材計画、採用、育成、従業員体験、HRサービス変革を総合的にカバー

AIとデジタル変革に特化した調査内容

特筆すべきは、この調査がAIとデジタル技術の人事領域への影響に深く焦点を当てている点です。従来の人事調査では表面的に触れられることが多かったAI活用について、HR Monitor 2025では以下のような具体的なデータを提供しています。

• AI導入率：アメリカ35%、ヨーロッパ19%という地域差の実態
• 業務自動化の範囲：2030年までに27%の人事業務がAI化される予測
• 効率化効果：採用プロセスでのコスト削減70%という具体的数値

この図は、フランス、イタリア、ドイツ、ポーランド、スペイン、米国、英国の各国におけるHR専門家が、生成AIが自社のHR部門に与える影響をどの程度予測しているかを示した重要なデータです。「ほとんど影響なし」から「HR部門全体の抜本的変革」まで4段階で評価されており、米国と英国では約50%のHR専門家が「抜本的変革」を予測している一方、欧州大陸部では25-35%程度に留まっています。

全体として91%のHR専門家が何らかの影響を予測していることから、AIが人事領域において単なる「未来の技術」ではなく「現在進行形の変革要因」として認識されていることが明確に示されています。この地域差は、各国のAI導入戦略や規制環境、技術投資への姿勢の違いを反映しており、日本企業が今後のAI戦略を検討する上で重要な参考指標となります。

戦略的人材計画における深刻な現状と課題

スキルギャップの深刻化

マッキンゼーの調査によると、ヨーロッパ全体で32%の企業が「自社のスキルギャップが深刻化している」と回答しています。この数字は国によって大きく異なり、イタリアが39%と最も高く、ポーランドが25%と最も低い結果となりました。

特に注目すべきは、企業が最も重要視しているスキルの内容です。

1. 問題解決力：35%の企業が最重要と回答
2. データ分析とAI：30%の企業が必須スキルと認識
3. デジタルリテラシー：28%の企業が急務と判断

この結果は、従来の「業務スキル」から「思考スキル」と「テクノロジースキル」へのシフトが急速に進んでいることを示しています。

短期志向の計画の問題

調査で明らかになった最も深刻な問題の一つが、人材計画の短期志向です。73%の企業が「一年以内」の短期オペレーション計画を中心としており、戦略的な長期計画（3～5年）を実施している企業は、先進的とされるアメリカでもわずか12%に留まっています。

この短期志向がもたらす問題は以下の通りです。

• 急激な技術変化への対応遅れ
• 人材育成投資の効果測定困難
• 組織全体のスキル変革の遅延
• 競合他社との差別化要因の欠如

2030年までのAI自動化予測

最も衝撃的な調査結果の一つが、2030年までにヨーロッパ全体で27%の人事業務がAIで自動化される可能性という予測です。この数字は単なる推測ではなく、現在のAI技術の発展速度と導入実績に基づく科学的な分析結果です。

12ページにあるFigure 3「2030年までの業務自動化予測とスキル変化マトリックス」
出典：HR Monitor 2025（マッキンゼー・アンド・カンパニー）

このマトリックスは、人事業務を「定型業務」「判断業務」「創造業務」「対人業務」の4つのカテゴリーに分類し、それぞれのAI自動化可能性を時系列で示しています。定型業務の80%以上が2027年までに自動化される一方で、創造業務や対人業務では人間の役割が継続して重要であることが明確に示されており、人事担当者の役割がより戦略的で付加価値の高い業務にシフトしていく道筋が理解できます。

スキルタクソノミーの導入課題

77%の企業がスキルタクソノミー（スキル分類体系）を導入済みと回答していますが、実態は必ずしも順調ではありません。特にフランスでは37%の企業が21以上のスキルを管理しており、過剰管理による非効率化が課題となっています。

効果的なスキルタクソノミー運用のポイントは以下の通りです。

項目	推奨内容	効果
スキル数	10-15に絞り込み	管理効率の向上
更新頻度	年2回以上の見直し	技術進歩への対応
現場連携	実務者からのフィードバック	実用性の確保
AI活用	スキル可視化とギャップ分析	客観的評価の実現

この表は、スキルタクソノミーが単なる「分類作業」ではなく、組織の戦略的人材育成を支える重要なインフラであることを示しています。適切な粒度でのスキル管理により、個人の成長と組織の目標を効果的に結び付けることが可能になります。

人材獲得戦略の現実と AI がもたらす変革

採用プロセスの深刻な課題

人材獲得における現状は、多くの企業にとって厳しい現実を示しています。ヨーロッパ全体でのオファー受諾率は56%に留まり、さらに深刻なのは、新規入社者のうち18%が試用期間中に離職している事実です。

この数字が意味するのは、採用プロセスにおける「ミスマッチ」の深刻さです。企業側と求職者側の期待値にズレが生じており、結果として双方にとって不幸な結果を招いています。

国別の試用期間離職率を見ると、特にイタリアで深刻な状況となっており、採用から定着までの一連のプロセスを抜本的に見直す必要性が浮き彫りになっています。

外部採用への過度な依存

調査結果によると、現在の人材獲得は外部採用67%、内部モビリティ33%という比率になっています。この外部依存の高さは、以下のような問題を引き起こしています。

• 採用コストの増大：外部エージェント費用、面接コスト等の負担増
• 組織文化の不継承：既存の企業文化や価値観の希薄化
• 既存社員のモチベーション低下：昇進機会の減少による意欲減退
• オンボーディング負荷：新規採用者への教育コスト増大

一方、フランスが成功事例として注目されています。内部昇進の積極活用と構造化されたオンボーディングプロセスにより、定着率を大幅に改善しています。

生成AI活用による採用革命

最も注目すべきは、生成AI活用による採用業務の効率化です。調査によると、採用業務全体の20%をAI導入で効率化し、求人作成コストを最大70%削減することが可能であることが判明しています。

具体的なAI活用領域は以下の通りです。

• 求人作成の自動化：ポジション要件の自動生成と多言語対応
• 候補者スクリーニング：履歴書の自動解析と適性評価
• 面接プロセスの最適化：質問内容の個別カスタマイズと評価基準の標準化

この図は、企業の人材計画における時間軸の実態を示した重要なデータです。調査対象企業の73%が「1年以内」の短期オペレーション計画に集中している一方、3～5年の戦略的長期計画を実施している企業は、技術先進国のアメリカでもわずか12%に留まることが明らかになっています。

これは2030年までに27%の業務がAI自動化される予測に対し、多くの企業が十分な準備期間を設けていない深刻な問題を浮き彫りにしています。短期志向の計画では急激な技術変化への対応が困難であり、AI導入による業務変革や必要スキルの変化に対する戦略的準備が不足している現状が数値で明確に示されています。

この結果は、企業が競争力を維持するために、より長期的視点でのAI対応戦略と人材育成計画の策定が急務であることを示しています。

候補者ニーズの変化

現代の求職者が重視する要素について、調査では興味深い結果が得られています。

1. 給与：38%（依然として最重要要素）
2. トレーニング機会：28%（スキルアップへの関心高まり）
3. 働き方の柔軟性：27%（リモートワーク等への期待）
4. 管理職との良好な関係：26%（人間関係の重視）
5. ワークライフバランス：25%（私生活との両立）

注目すべきは、給与以外の要素が上位を占めている点です。これは、候補者が単なる「雇用契約」ではなく、「成長機会」や「働く環境」を重視していることを示しています。

AIを活用することで、これらの候補者ニーズをリアルタイムで分析し、個別に最適化されたアプローチを展開することが可能になります。

社員育成における認識ギャップとAI活用の可能性

フィードバック頻度の深刻な認識ズレ

社員育成分野で最も衝撃的だったのは、HR側と社員側の認識ギャップの大きさです。フィードバック頻度について、社員の26%が「一年間フィードバックなし」と認識している一方、HR側はわずか6%しか認識していません。

この20ポイントもの差は何を意味しているのでしょうか。

• コミュニケーション手段の違い：HR側は「実施した」と思っているが、社員には「フィードバック」として伝わっていない
• フィードバックの質の問題：形式的な面談は行われているが、実質的な成長支援になっていない
• 期待値の相違：社員が求めるフィードバックと、HR側が提供するフィードバックの内容にズレ

研修日数の実態と効果

年間研修日数についても大きな認識差が確認されています。

• 社員側の認識：平均12日
• HR側の認識：平均22日

さらに深刻なのは、30%の社員が年間研修日数ゼロと回答していることです。特にドイツでは44%という高い比率となっており、研修機会の不平等が浮き彫りになっています。

この図は、ヨーロッパと英国におけるHR部門と従業員の間で研修日数の認識に大きなギャップが存在することを明確に示した重要なデータです。HR部門は従業員が年間平均22日の研修を受けていると認識している一方、従業員側は実際には平均12日しか研修を受けていないと回答しており、約2倍の認識差が確認されています。

この大きなギャップは、HR部門が「実施した」と考えている研修が、従業員にとって「有意義な学習体験」として認識されていない可能性を示唆しています。また、30%の従業員が年間研修日数をゼロと回答している事実は、研修機会の不平等や、研修の質的問題を浮き彫りにしています。この結果から、単に研修時間を増やすのではなく、従業員のニーズに合致した実質的な研修内容の提供と、研修効果の適切な測定・評価システムの構築が急務であることが分かります。

生成AI研修の欧米格差

最新のAI技術に関する研修状況では、欧米間で大きな格差が生じています。

• ヨーロッパ：21%の企業が生成AI研修を実施
• アメリカ：45%の企業が生成AI研修を実施

この2倍以上の差は、単純な技術導入速度の違いを超えた、戦略的な人材育成方針の違いを反映しています。アメリカ企業は生成AIを「必須スキル」と位置づけているのに対し、ヨーロッパ企業は「付加価値スキル」として捉えている傾向があります。

生成AI研修の効果的な進め方は以下の通りです。

フェーズ	内容	期間	目標
基礎理解	AI技術の基本概念と可能性	1ヶ月	技術理解度80%以上
実務応用	具体的業務でのAI活用方法	2ヶ月	実務活用率50%以上
高度活用	AIと人間の協働による価値創出	3ヶ月	生産性向上20%以上

この段階的アプローチにより、技術への恐怖心を解消しながら実践的なスキル習得が可能になります。各フェーズで明確な成果指標を設定することで、研修効果の可視化と継続的な改善も実現できます。

後継者計画の限界

サクセッションプラン（後継者計画）の実施状況も、多くの企業で限定的であることが判明しています。

• CEO直下レベル：32%の企業で実施
• 次席レベル：34%の企業で実施
• 一般管理職レベル：28%の企業で実施

さらに問題なのは、パフォーマンス管理と開発の連携度が20%以下という点です。これは、日々の業務評価と中長期的な人材育成が分離してしまっていることを意味しています。

AIを活用した統合型人材育成システムにより、個人の特性と組織ニーズの最適なマッチングが可能になり、従来の画一的な研修から脱却できます。

従業員体験の課題と「Quiet Quitting（静かな退職）」の実態

不満社員の地域別実態

従業員体験に関する調査結果は、ヨーロッパ全体で深刻な課題を浮き彫りにしています。平均約20%の社員が不満を抱えていますが、国による差が顕著です。

• フランス：30%（最も高い不満率）
• イタリア：27%（2番目に高い）
• アメリカ・ポーランド：約12%（比較的低い）

この地域差は、労働文化、制度、期待値の違いを反映していると考えられます。特にフランスとイタリアの高い不満率は、従来の階層的な組織文化と現代的な働き方への期待のズレが原因と分析されています。

「Quiet Quitting（静かな退職）」現象の深刻性

最も注目すべき発見は、離職率自体は5.6%と低いにも関わらず、多くの社員が「満たされていないのに残留」している状況です。これがいわゆる「Quiet Quitting（静かな退職）」現象です。

静かな退職の特徴は以下の通りです。

• 最低限の業務のみ実行：与えられた業務は行うが、それ以上の貢献はしない
• 積極性の欠如：新しいプロジェクトや改善提案への参加を避ける
• 精神的な距離感：会社や同僚との感情的なつながりが薄い
• 成長意欲の低下：スキルアップや昇進への関心が乏しい

この現象は単なる個人の問題ではなく、組織全体の生産性と競争力に深刻な影響を与えます。

出典：HR Monitor 2025（マッキンゼー・アンド・カンパニー）

この表は、従業員満足度、エンゲージメント、生産性、顧客満足度、収益性の5つの指標を統合的に分析した結果を示しています。満足度が10ポイント向上すると生産性が7ポイント、顧客満足度が5ポイント向上し、最終的に収益性が3ポイント改善するという明確な因果関係が数値で示されており、従業員体験の改善が経営成果に直結することが科学的に証明されています。

社員が真に求める定着要因

調査により、社員が重視する定着要因の実態が明らかになりました。

1. 雇用の安定性：39%（最も重要な要素）
2. ワークライフバランス：34%（私生活との両立）
3. 同僚との良好な関係：33%（人間関係の重要性）
4. 働き方の柔軟性：31%（時間・場所の自由度）
5. 報酬・福利厚生：28%（経済的な満足）

興味深いのは、HR側と社員側の認識にギャップがあることです。HR側は報酬・トレーニングを過大評価する傾向がある一方、社員は関係性・安定性をより重視しています。

ハイブリッド勤務の現状と課題

コロナ禍を経て定着したハイブリッド勤務について、以下の実態が判明しています。

• 平均在宅勤務日数：週2.3日
• 拡大希望者：38%の社員がより多くの在宅勤務を希望
• 主な理由：働きやすさ・生産性向上・柔軟性への期待

ハイブリッド勤務成功のポイントは以下の通りです。

要素	具体的施策	期待効果
コミュニケーション基盤	デジタルツールを活用した情報共有	情報格差の解消
評価制度	成果重視の評価システム	公平な人事評価
マネジメント	信頼ベースの業務管理	自律性の向上

この表は、ハイブリッド勤務が単に「働く場所の選択」ではなく、組織運営の根本的な変革を要求することを示しています。成功には技術基盤、制度設計、文化変革の3つの要素が不可欠であることが分かります。

HRサービス変革におけるAIとデジタル技術の実践的活用

シェアードサービスセンター（SSC）の導入状況

HRサービスの効率化において、シェアードサービスセンター（SSC）の導入が注目されています。調査によると、従業員1,000人以上の組織での導入率は以下の通りです。

• イギリス：40%（最も進んでいる）
• フランス：19%
• ドイツ：16%
• ヨーロッパ平均：18%

SSCは人事業務を集約化・標準化することで、コスト削減と品質向上を同時に実現する仕組みです。しかし、導入率の地域差は各国の組織文化や制度的背景の違いを反映しています。

AI活用率の欧米格差と今後の展望

コアHR業務におけるAI化率では、欧米間で大きな格差が存在します。

• アメリカ：35%（積極的なAI導入）
• ヨーロッパ：19%（慎重なアプローチ）
• パイロット段階：約30%（全体平均）

この差の背景には、規制環境、データプライバシーに対する考え方、技術投資への姿勢の違いがあります。

30ページにあるFigure 5「地域別AI導入成熟度マトリックスと投資対効果分析」
出典：HR Monitor 2025（マッキンゼー・アンド・カンパニー）

このマトリックスは、AI導入の「技術的成熟度」と「組織的準備度」の2軸で各地域と企業の位置づけを示し、さらに導入後のROI実績を色分けで表示した総合的な分析図です。成功している企業は技術と組織の両面で高い準備度を示しており、単純な技術導入だけでは成果が得られないことが明確に示されています。また、投資回収期間も併記されており、実践的な導入計画策定に役立つデータが豊富に含まれています。

劇的な効率化の実現

AIとデジタル技術の活用により、管理職1人あたりの担当人数が70名から200名へと約3倍に向上することが確認されています。これは単なる効率化を超えた、HR業務の本質的変革を意味します。

効率化の具体的内容は以下の通りです。

• タイムトラッキングの自動化：勤怠管理の完全自動化、労働時間最適化、コンプライアンス違反の自動検知
• データ管理の高度化：人事情報の統合管理、リアルタイムレポート生成、予測分析による戦略立案支援
• 手続き業務の完全自動化：入退社手続きの無人化、給与計算の自動実行、各種申請承認の自動化

今後12-24カ月の重要な取り組み

調査では、今後12-24カ月が人事デジタル変革の重要な期間であると指摘されています。この期間に取り組むべき具体的なアクションは以下の通りです。

領域	具体的施策	期間	優先度
デジタル基盤整備	クラウドベースHRシステム導入	6ヶ月	高
AI戦略展開	パイロットプロジェクト実施	12ヶ月	高
人材スキル強化	デジタルスキル研修	18ヶ月	中
ガバナンス体制	AI活用ガイドライン策定	3ヶ月	高

この表は、デジタル変革を成功させるための具体的なロードマップを示しており、各施策の実施順序と期間設定の根拠が調査データに基づいて設計されています。

ガバナンス体制の重要性

AI活用推進のため、全体の60%（ヨーロッパ55%、アメリカ70%）の企業がガバナンス組織を設置済み、または設置予定と回答しています。

効果的なAIガバナンス体制の要素は以下の通りです。

• 明確な責任体制：AI活用の責任者と推進チームの設置
• リスク管理体制：プライバシー保護とバイアス防止の仕組み
• 効果測定体制：ROI測定と継続改善の仕組み
• 教育体制：全社員のAIリテラシー向上プログラム

中小IT企業が今すぐ実践すべき具体的対応策

現実的な制約と向き合う

マッキンゼーの調査結果は大企業を中心としたものですが、中小IT企業でも実践可能な施策を段階的に実行することが重要です。まず現実的な制約を正しく認識することから始めましょう。

中小IT企業の典型的制約は以下の通りです。

• 予算の限界：大規模なシステム導入は現実的に困難
• 人材不足：AI・デジタル技術の専門家が社内にいない
• 時間的制約：日常業務に追われ、変革に割ける時間が少ない
• 社内抵抗：従来のやり方に慣れた社員からの変革への抵抗

これらの制約を無視した計画は必ず失敗します。重要なのは、自社の現状に合わせた段階的アプローチを取ることです。

短期対応策（3ヶ月以内の実行項目）

1. 現状データの整理と可視化

まず「見える化」から始めることが重要です。

• 人事データの棚卸し：Excel等で管理している人事情報を整理
• 退職者データの分析：過去2年間の退職理由と傾向の把握
• 採用コストの算出：求人広告費、面接コスト等の正確な把握
• 研修実施状況の確認：実際の研修日数と内容の記録

2. 社員満足度調査の実施

HR側と社員側の認識ギャップを把握するため、匿名のアンケート調査を実施します。調査項目は以下のような内容で構成します。

• 現在の業務満足度（1-5段階評価）
• 上司からのフィードバック頻度（月何回受けているか）
• 年間研修時間の認識（実際に何日受けたか）
• 希望する働き方（リモート日数等の具体的希望）
• 転職意向とその理由（自由記述形式）
• 会社に期待すること（複数選択可）

3. 無料HRツールの調査と試行

いきなり高額なシステムを導入するのではなく、無料または低コストのツールから始めます。

ツール	用途	コスト	効果
Slack/Microsoft Teams	コミュニケーション基盤	無料〜月数千円	情報共有効率化
Googleフォーム	申請・アンケート	無料	デジタル化推進
Trello/Notion	プロジェクト管理	無料〜月数千円	業務可視化

この表は、コストを抑えながら効果的にデジタル化を進めるための実践的な選択肢を示しており、中小企業でも無理なく導入できる具体的な解決策を提供しています。

中期対応策（6ヶ月以内の実行項目）

1. クラウド型HRツールの導入

月額数万円程度で利用できるクラウドサービスを活用します。

• 勤怠管理システム：タイムカード不要の自動管理
• 人事評価システム：目標設定と評価の標準化
• 採用管理システム：応募者情報の一元管理

2. スキルマトリックスの作成

社員のスキルを可視化し、適材適所と育成計画に活用します。

社員名	技術スキル	管理スキル	顧客対応	AI活用	育成優先度
田中	上級	中級	初級	初級	AI/ML研修
佐藤	中級	上級	上級	未経験	技術スキル強化

このスキルマトリックスにより、個人の強みと成長領域が一目で分かり、マッキンゼーの調査で指摘された「戦略的人材計画」の具体的な実践が可能になります。各社員の現在のスキルレベルと将来必要なスキルとのギャップを明確にすることで、効果的な育成投資が可能となります。

長期対応策（1年以内の実行項目）

1. AI活用人材の確保と育成

• 外部研修の活用：既存社員のAIリテラシー向上
• パートナー企業との連携：AIコンサルタントとの協働
• 新規採用の強化：AI・データ分析スキルを持つ人材の採用

2. 戦略的人材計画の策定

3-5年先を見据えた人材戦略を構築します。

• 事業計画と連動した人材需要予測
• スキル変革ロードマップの作成
• 後継者育成プログラムの開始

3. HRテック導入による業務自動化

• 給与計算の自動化：クラウド会計システムとの連携
• 採用プロセスの効率化：AIによる書類選考支援
• 従業員体験の向上：セルフサービス化の推進

成功のための重要なポイント

1. 完璧主義を避ける

マッキンゼーのレポートは参考にしつつも、自社の規模と現実に合わせた段階的アプローチが重要です。大企業の事例をそのまま適用しようとすると必ず失敗します。

2. 社員の声を最優先する

どんな技術導入よりも、まずは社員が何を求めているかを正確に把握することが成功の鍵です。調査で明らかになったHR側と社員側の認識ギャップを解消することから始めましょう。

3. ROIを明確にする

中小企業では投資対効果が見えにくい施策は継続困難です。小さな成功を積み重ね、その効果を数値で示すことで、次の投資への理解を得られます。

4. 外部パートナーを積極活用する

社内リソースが限られる中小企業こそ、外部の専門家やサービスを積極的に活用すべきです。すべてを内製化する必要はありません。

人事領域におけるAI・デジタル変革は避けられない流れですが、重要なのは自社の現実に合わせて段階的に取り組み、着実に前進することです。マッキンゼーの調査が示すデータを参考にしながら、実現可能な施策から順次実行していくことで、必ず成果を上げることができるでしょう。