人材データがなければ、AIは「ただの箱」 ― 守島基博教授が語る、人事管理から「人材解放」へ
▫️はじめに
SmartHRのオウンドメディア「Real SmartHR」に、学習院大学の守島基博教授と、同社代表取締役CEOの芹澤雅人さんの対談が掲載されました(2026年11月9日)。タイトルは「人事管理から『人材解放』へ。データを経営の意思決定に生かす、これからの人事の役割」です。
守島先生は、人材マネジメント研究の第一人者で、『人材マネジメント入門』『人材の複雑方程式』などの著書で知られています。対談では、「管理」から「解放」へ、「調達」から「投資」へ、そしてAI時代の人事の役割へと、話が展開していきます。
本稿では、対談の要点を整理したうえで、人事とピープルアナリティクスに携わる立場から、私の考えを述べます。事実の整理と私の考えは、分けて書きます。
▫️要点1:人事管理から「人材解放」へ
SmartHRは労務管理の効率化から出発し、現在は、従業員一人ひとりの情報を活用して、活躍の支援と企業の成長につなげることを目指しているそうです。
守島先生は、労働人口の減少を背景に、労務管理と人事管理は切り離せなくなったと指摘します。企業は、一人ひとりの能力を引き出し、戦力化して、生産性を高める必要がある。先生はこれを、「人事管理から人材解放へ」と表現しています。エンゲージメントが高まれば、人は持っている能力をより発揮できる、という考え方です。
働く人の側の変化として、2つが挙げられています。転職など、キャリアや働き方を選べる機会が広がったこと。そして、仕事と生活の両方を充実させたいという価値観が広がったことです。
一方で、従来の人事システムは「管理」の思想で設計されていました。従業員の成長や多様な能力を記録する項目がなく、現場が把握している一人ひとりの情報も、本社の人事には共有されてこなかった、と指摘しています。
▫️要点2:「人材を調達する」から「人材へ投資する」へ
芹澤さんは、個人の状況を最もよく知るのは現場のマネージャーであり、人的資本経営の実践は現場に任せるべきではないか、と問いかけます。
これに対して守島先生は、現場だけでは経営戦略との連動が難しいと答えています。たとえば、3つの事業を持つ企業が1つを重点的に強化する場合、他の事業のマネージャーは、全社の戦略を踏まえた判断がしにくい。だからこそ、全社の視点で人材の活用を考える機能が必要だ、という整理です。
そのうえで、人事が始めるべきこととして、次の2つを挙げています。
・自社が、どの戦略とビジネスモデルで利益を上げているのかを理解する
・その利益の源泉を保つために、今いる人材がどう変わる必要があるのかを考える
経営との共通言語については、損益(P/L)の視点に加えて、貸借対照表(B/S)的な発想が必要だとしています。人材を、将来の価値を生む「資産」と捉える視点です。財務部門が、CFOを中心に、資金の調達から投資判断へと役割を広げてきたように、人事も、人材の調達中心から、今いる人材への投資と活用へ移る必要がある、と述べています。
▫️要点3:AIを育てるのも、人事の役割
対談の後半は、AIの話です。芹澤さんは、労務やタレントマネジメントのデータを蓄積し、AIで活用できるようにすることが次の課題だと述べています。
守島先生の視点は、ここで一歩踏み込みます。「AIに任せられる仕事は任せ、人事は人に寄り添うべきだ」という一般的な見方に対して、人事に役立つAIを育てることも、人事の重要な役割だと主張しているのです。
鍵はデータです。蓄積すべき情報として、次の3つが挙げられています。
・特性や能力
・職務経験
・キャリアや人生で望むこと
昔の人事部長は、現場を回って情報を集め、頭の中で整理して判断していました。その役割が、今のAIにあたる。しかし、グローバル化や事業の複雑化で、一人の頭では判断しきれなくなった。だからITやAIが重要になる、という説明です。そして、元になる情報がなければ、AIは「ただの箱」にすぎない、と述べています。AIの提案を人が吟味して判断することが、前提とされています。
▫️要点4:経営と現場の「2つの断絶」
守島先生は、日本企業には2つの断絶があると指摘します。
1つ目は、現場から経営への断絶です。人事は従業員の経歴を把握していても、誰がどんな能力を持ち、何ができるのかを、経営判断に役立つ形では提供できていないことが多い。新しい事業を始めるとき、今いる人材で実現できるのか、足りないなら何を補うべきかを示せることが求められます。
2つ目は、経営から現場への断絶です。たとえば「イノベーションを重視する」という方針が示されても、現場は具体的に何をすればよいのか分かりません。解決策として挙げられているのが、「ストーリーテリング」です。経営方針を、現場の行動に結びつく言葉に置き換える。イノベーションを、工場での「改善」や「改良」といった行動に翻訳する。その役割は、マネージャーが担うとされています。
対談の終盤で、守島先生は、海外工場の生産性や歩留まりを翌日には本社で把握できる仕組みを持つ経営者の例を挙げています。そして、それと同じくらい重要なのが、従業員のエンゲージメントや職務経験の状況を把握することだ、と述べています。人に関するデータも、事業の数字と同じように経営の意思決定に生かす。それが、これからの人的資本経営に必要だという結論です。
▫️私の考え1:データの土台づくりは、人事にしかできないAI活用
ここからは、対談そのものではなく、私の考えです。
最も共感したのは、「AIを育てるのも人事の役割」という視点です。
AIの導入というと、どのツールを選ぶかに目が向きがちです。けれど、人材データが部門やシステムごとに分散し、同じ言葉でも定義がばらばらのままでは、どんなAIも力を発揮できません。誰が、どんな経験を積み、何ができて、何を望んでいるのか。このデータを整え、蓄積し、更新し続ける仕事は、外から買ってくることができません。
データの土台づくりは、地味で時間のかかる仕事です。けれど、これこそが、人事にしかできないAI活用だと思います。AIを「使う」前に、AIを「育てる」。この順番を、多くの企業が見落としているのではないでしょうか。
▫️私の考え2:人のデータを、事業の数字と同じ解像度で
工場の歩留まりは翌日に把握できるのに、人の状況は把握できていない。この指摘は、ピープルアナリティクスに携わる者として、重く響きました。
先日取り上げた男女賃金差異の分析では、差異の数値は開示していても、その要因を説明できている企業は約16%にとどまっていました。数字はあっても、分解して説明し、打ち手につなげるところまで届いていない。守島先生の言う「現場から経営への断絶」は、まさにこの状態を指しているのだと思います。
人のデータを、事業の数字と同じ解像度で見て、経営の問いに答える。新しい事業に今の人材で挑めるのか。足りないのは何か。どこに経験の偏りがあるのか。こうした問いに答えられる人事は、経営にとって欠かせないパートナーになります。ここが、日本企業の大きな伸びしろだと感じています。
▫️私の考え3:「投資」と言うなら、投資として扱う
人材を資産と捉える、B/S的な発想。この言葉には、覚悟が要ると思います。
厚生労働省の令和8年版 労働経済白書によれば、日本の人的資本投資は、1995年を100とすると、2021年には58.3まで減っています。同じ期間に、企業の経常利益は3倍以上に増えました。「人は資産」と言いながら、投資は減らしてきたのが実態です。
人材を資産と呼ぶなら、育成や経験の機会を、削りやすいコストではなく、将来の価値を生む投資として意思決定する必要があります。B/S的な発想は、言葉として掲げるだけでなく、予算の決め方や、投資の効果の見方といった仕組みに落として、初めて意味を持つのだと思います。
▫️私の考え4:ストーリーテリングは、管理職の負荷でもある
経営方針を現場の行動に翻訳する役割を、マネージャーが担う。この整理はそのとおりだと思います。一方で、現場のマネージャーは、すでに多くの役割を抱えています。
翻訳の役割を期待するなら、経営は方針を翻訳しやすい形で示す必要がありますし、人事は、マネージャーがその役割を果たせるよう、時間と情報と支援を用意する必要があります。断絶を埋める責任を、マネージャー個人に負わせないこと。これも、人事の設計の仕事だと考えます。
▫️留意点
・この対談は、SmartHRのオウンドメディアの記事で、聞き手は同社のCEOです。データの蓄積とAIの活用という論点は、同社の事業の方向性とも重なります。その点を踏まえて読む必要があります。
・本稿は、対談の要点を整理したもので、全文ではありません。詳細は原文をご確認ください。
・人材データの活用には、個人情報の保護や、従業員への説明と納得が前提になります。「キャリアや人生で望むこと」のような情報ほど、扱い方の設計が問われます。
▫️自社で点検したい問い
1. 人事システムは、「管理」のための項目だけでなく、能力や経験、本人の希望を記録できているか。
2. 新しい事業を始めるとき、今いる人材で実現できるかを、データで答えられるか。
3. 人のデータを、事業の数字と同じ頻度と解像度で、経営が見ているか。
4. 育成や経験の機会を、コストではなく投資として意思決定しているか。
5. 経営方針は、現場の行動に結びつく言葉で伝わっているか。その翻訳を、マネージャー任せにしていないか。
▫️おわりに
人事管理から、人材解放へ。調達から、投資へ。そして、AIを使う前に、AIを育てる。
AI活用の本質は、人と組織の変革にあります。その出発点は、人を「管理する対象」から、「解放し、投資する対象」へと捉え直すことなのだと思います。そして、その転換を支えるのが、人のデータという土台です。
▫️出典
Real SmartHR「人事管理から『人材解放』へ。データを経営の意思決定に生かす、これからの人事の役割」(2026年11月9日)
マーシュマーサー「男女賃金差異は縮小傾向も、要因を説明できる企業は16%」
厚生労働省「『令和8年版 労働経済の分析』を公表します」(2026年9月29日)