SAP調査：AIが労働力を再定義するも、計画モデルは対応しきれていない

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人事は従業員とスキルを管理し、財務は人員目標とコストを担当し、調達部門は契約社員やサービス費の支出を統括しています。しかし、これらがバラバラであるため、経営層は「労働力に関する意思決定が実際にどのようにビジネス成果に結びつくのか」という基本的な問いに答えられなくなっています。

分断された計画による労働力の見落とし

各機能には独自のシステムがあり、独自の計画サイクルがあり、仕事の実施方法についても独自の前提を持っています。最新の SAP の調査では、C 級経営層の 62% が、人材データとビジネスパフォーマンスデータの統合レベルに不満を抱えていることが明らかになりました。また、組織の 50% が AI が生産性とキャパシティに与える影響について計画を立てている一方で、AI がジョブデザインや組織構造に与える影響について計画しているのはわずか 21% に過ぎません。

このギャップが重要なのは、両者が切り離せない関係にあるからです。自動化すべき場所を適切に判断するには、それが関連するチーム、役割、スキルにどのような影響を与えるかを理解する必要があります。多くの組織はまさにそのことを試みているものの、通常は遅すぎた段階で、これらの要素がうまく噛み合わないことに気づきます。

労働力は静かに拡大しているのに、計画は追いついていない

「労働力」の定義は長年にわたり拡大し続けてきましたが、多くの計画モデルはその変化を反映できていません。現在、従業員は請負業者や専門パートナー、そして実際の業務執行層を担当する AI システムと共働しています。これらは単なるサポート機能ではなく、実質的な作業そのものです。一部のデリバリーモデルでは、外部およびデジタル労働が補助的なものから中核へと移行しています。

この変化は、あらゆる重要な労働力に関する意思決定の性質を変えます。ある企業がプロセスの自動化を選択した場合、その波及効果は人員数、スキル要件、サービス支出、生産性仮定に同時に影響を及ぼします。リスキリング（再教育）プログラムは請負業者への依存度を低下させる一方で、請負業者のキャパシティ拡大は即座のギャップを埋めつつ、長期的な能力課題を深める可能性があります。これらの動きを個別に評価することはできませんが、多くの組織はいまだに別々のチームが異なるデータに基づいて、順次・個別に評価するという方法をとっています。

真の問題は「採用すべきか、自動化すべきか、リスキリングすべきか」ではありません。人間と知的システムの間でどのように業務を構成し、そのコストはいくらかという問いです。多くの計画アーキテクチャは、そのような問いを立てるようには設計されておらず、ましてや回答するようには作られていません。

CFO と CHRO が同じ部屋に押し込まれる

CFO には、財務指標を実際の業務判断と結びつけるよう求められています。特に人件費は多くの損益計算書を支配する項目であり、その管理が重要視されています。一方、CHRO は従来の人材管理の枠を超え、労働設計や人間とデジタル労働のバランスといったより困難な問いに直面させられています。

両者とも、現在の立場だけではこれらの問いに答えられませんし、歴史的に見ても二人で協力して答える必要はありませんでした。しかし今、状況は変わっています。これは文化が協力的になったからではなく、意思決定自体が同時に両者の視点を必要とするようになったからです。

この連携が機能すれば、組織は人材計画を単なる定期的な予算策定作業から、継続的な戦略的対話へと転換できます。より本質的な問いに立ち向かうことが可能になります。「外部でキャパシティを購入するよりも、重要なスキルを内部で育成する方が合理的なのはいつか」「ワークフローを自動化した際、私たちは新たなキャパシティを生み出しているのか、それとも問題を後工程へ先送りしただけなのか」。

これらは財務部門や人事部門が順番に答えられるような問いではありません。共有されたデータとガバナンス、そして何より、まだどちらの部門も完全に所有していない領域で共に行動する意志が必要です。

年次予算から継続的な人材運営へ

この課題を最も効果的に解決している組織は、人事計画を年1 回の交渉事として扱うのをやめ、継続的な業務プロセスとして捉え直しました。つまり、財務、人事、調達部門がそれぞれ異なる事後の調整を行うのではなく、人材容量・スキル・コストに関する共通の認識を持つようになることです。また、採用、リスキリング、自動化、外部労働力を個別の話題としてではなく、相互に関連するレバーとして組み合わせたシナリオをモデル化できるようになります。

指標も進化しています。従業員数や人件費、稼働率は依然として重要ですが、これらは起こっていることの一部分しか説明できません。AI が業務に深く組み込まれるにつれ、リーダーは戦略的優先事項に対するスキルと準備状況の可視性、実際の業務が従業員と知的システム間でどのように配分されているか、そして自動化が新たな容量を創出しているのか、それとも共存する従業員のエンゲージメントを静かに侵食しているのかについて洞察を得る必要があります。これらのシグナルを追跡している組織は、投資先に関する構造的に異なる意思決定を下しているように見えます。単に情報量が多いだけでなく、より本質的な問いを立てているのです。

難しいのは技術そのものではありません

人事、財務、調達データを連携させることは、より良い意思決定を下すための土台を作ります。しかし、それ自体が意思決定を行うわけではありません。真に難しいのは、経営層の合意形成です。CFO と CHRO が共通の指標を共有し、労働力に関する選択がビジネス戦略と常に連動するよう計画の頻度を維持することにコミットし、どちらかの機能が他方の決定を単に承認するだけの関係ではなく、実効性のある協力体制を築くこと。これはガバナンスの問題であり、特定のプラットフォームに付属しているものではありません。

この課題にいち早く取り組む組織は、単にデータが優れているだけでなく、従業員、契約社員、そして知能システム全体において「働き方」がいかに価値を生み出しているかを根本的に明確に把握できるようになります。一方、対応が遅れる組織は、依然として労働力に関する意思決定を暗闇の中で行い続けることになります。決定的な違いは、これらの意思決定が以前よりも迅速に行われるようになっている点と、誤った判断を下した場合のリスクがより大きくなっている点です。

AI の時代における労働力計画、継続的な計画策定、リーダーシップに関するさらなる視点については、SAP Workforce Planning や最新の SAP SuccessFactors のイノベーションをご覧ください。

デビッド・インバート氏は SAP ファイナンシャルマネジメントの最高マーケティング責任者（CMO）、ララ・アルバート氏は SAP SuccessFactors の最高マーケティング責任者（CMO）です。

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