人材不足、スキルの陳腐化、そしてAIによる業務変革が同時進行する中で、従来の人事戦略に限界を感じている方も多いのではないでしょうか。

採用しても追いつかない、育成しても配置できない。その背景には、職位や部署を前提とした静的な人材管理モデルがあります。

こうした課題に対する現実的な解として、いま世界中で注目されているのが内部人材マーケットプレイスです。

これは単なる人事システムではなく、社員一人ひとりのスキルを可視化し、事業戦略とリアルタイムにつなぐ経営インフラとして進化しています。

AIエージェントによる意思決定支援や、スキル同士の関係性を捉えるスキル・オントロジーの導入により、人と仕事の結びつき方は根本から変わりつつあります。

本記事では、グローバルと日本の最新動向、具体的な数値データ、先進企業の事例を交えながら、人的資本経営がどのように再定義されているのかを立体的に解説します。

人事、経営、DXに関わるすべての方にとって、自社の未来像を描くヒントとなる内容をお届けします。

内部人材マーケットプレイスが経営中枢に浮上した背景

2026年に内部人材マーケットプレイスが経営中枢のテーマへと浮上した背景には、単なる人事施策では説明しきれない構造的な変化があります。最大の要因は、労働力不足、スキルの短命化、そしてAIによる業務再定義という三重の圧力が、同時進行で企業経営を揺さぶっている点にあります。従来のように外部採用で不足分を補う戦略は、コスト・スピード・質のいずれの面でも限界に達しました。

GartnerやMercerが2026年の人材トレンドで繰り返し指摘しているのは、人材そのものよりも「スキルの可動性」こそが競争力の源泉になったという事実です。AIの進化により職務内容が細分化・再構成され、特定の職位に人を当てはめる発想では、事業変化の速度に追いつけなくなっています。このズレを吸収する仕組みとして、スキル単位で人材を再配置できる内部人材マーケットプレイスが不可欠となりました。

背景を整理すると、経営が直面する課題とITMの役割は次のように対応しています。

経営環境の変化 従来モデルの限界 ITMが担う役割
慢性的な人材不足 外部採用の長期化・高コスト化 社内スキルの即時可視化と再配置
スキル陳腐化の加速 職務定義が実態に合わない スキルベースでの動的アサイン
AIによる業務再設計 固定的なキャリアパス 流動的で横断的なキャリア形成

特に重要なのは、内部人材マーケットプレイスが人的資本経営を実務レベルで成立させる装置として認識され始めた点です。人的資本を開示・投資・成長させるという理念は以前から存在していましたが、具体的に「誰が・どのスキルを・いつ活用できるのか」をリアルタイムで示せなければ、経営判断には使えませんでした。ITMはこの空白を埋め、戦略と現場を直接接続します。

Forresterが2026年予測で述べているように、AIは人を代替する存在ではなく、経営と現場の意思決定を補強するインフラへと進化しています。そのAIが最も力を発揮する領域が、人材と仕事の最適配置です。結果として内部人材マーケットプレイスは、人事部門のツールではなく、CEOやCFOが事業ポートフォリオを動かすための経営基盤として位置づけられるようになったのです。

職位からスキルへと移行する人材評価の大転換

職位からスキルへと移行する人材評価の大転換 のイメージ

人材評価の軸が職位からスキルへと移行している背景には、仕事そのものの構造変化があります。2026年現在、多くの業務は固定的な職務記述書では定義しきれず、プロジェクトや課題ごとに必要なスキルの組み合わせが変化します。その結果、肩書きや学歴だけでは価値を測れなくなり、企業は「今、何ができるのか」「どこまで伸びしろがあるのか」を評価の中心に据えるようになっています。

この転換は評価制度の微調整ではなく、人材を捉える思想そのものの刷新です。Mercerの2026年グローバル人材動向によれば、スキルベース評価を本格導入している企業では、配置転換のスピードと精度が向上し、従業員のキャリア満足度が明確に高まる傾向が確認されています。評価が昇進競争から学習と挑戦の指標へと変わり、行動を促す仕組みとして機能し始めています。

特に内部人材マーケットプレイスの普及により、スキルは可視化され、比較可能なデータとして扱われます。AIは過去のプロジェクト実績や学習履歴からスキルを推論し、職位に依存しない形で価値を算出します。Forresterが指摘するように、AIは判断を代替するのではなく補強する存在であり、評価プロセスにおいても人間の対話と納得感を支える役割を果たしています。

評価軸 従来型 2026年型
基準 職位・年次 検証可能なスキル
評価頻度 年1回 プロジェクト単位
キャリア 直線的昇進 ウェブ型拡張

このモデルでは、評価は報酬決定のためだけに存在しません。スキルの現在地を示し、次の成長機会を提示するナビゲーションとして機能します。Phenomの調査では、スキルに基づくフィードバックを受けている従業員は、自己学習への投資意欲が高まり、社内異動への心理的抵抗が低下することが示されています。

日本企業にとってもこの転換は避けられません。リクルートワークス研究所が示すように、人口減少下では限られた人材を最大限に活かす視点が不可欠です。職位に人を当てはめる発想から、スキルに仕事を再配分する発想への転換こそが、評価制度を経営の武器へと変える鍵になります。

エージェント型AIが変える人材配置と意思決定

エージェント型AIの登場によって、人材配置と意思決定のあり方は質的に変化しています。従来のITMでは、人事やマネージャーが検索条件を設定し、候補者リストを確認する「支援型AI」が主流でした。しかし2026年時点では、AI自身が目的を理解し、状況を継続的に監視しながら最適解を提案するエージェント型AIが中核を担っています。これにより、人材配置は事後対応ではなく、先回りする経営プロセスへと進化しています。

具体的には、AIエージェントが事業計画、進行中プロジェクト、従業員のスキル更新データを常時分析し、数か月先に発生し得るスキル不足やリーダー不在のリスクを予測します。Forresterの2026年予測によれば、こうしたAIは「判断を代替する存在ではなく、人間の判断精度を高める補強装置」と位置付けられており、最終判断は人間が行う前提で設計されています。**意思決定のスピードと質を同時に高める点が、最大の価値**です。

観点 従来型配置 エージェント型AI活用
配置判断の起点 欠員発生後 需要予測に基づく事前提案
考慮要素 職歴・役職中心 スキルと隣接可能性
意思決定速度 数週間〜数か月 数秒〜数分

サクセッション・プランニング分野では効果が顕著です。AIエージェントは組織全体のスキル分布と評価履歴を横断的に分析し、後継者候補を即座に提示します。Phenomの分析では、この仕組みにより内部昇進までのリードタイムが大幅に短縮され、リーダー不在期間が最小化されると報告されています。**重要なのは、候補者本人が自覚していなかった可能性まで可視化される点**で、これが配置の質を引き上げています。

また、役割発見エージェントは、個人が応募する前に最適なポジションを提示します。スキル・オントロジーに基づき、現在の能力から一段階上の役割を示すため、配置は単なる穴埋めではなく育成施策として機能します。Deloitteの2026年AIレポートでも、こうした配置モデルを採用した企業は、プロジェクト初期からのパフォーマンスが高い傾向にあると示されています。

結果として、エージェント型AIは「誰をどこに置くか」という人事判断を、経営と同じ時間軸に引き上げました。人材配置は静的な管理業務ではなく、**継続的に学習し修正される意思決定ループ**となり、組織の適応力そのものを左右する要素になっています。

スキル・オントロジーが実現する高度な人材可視化

スキル・オントロジーが実現する高度な人材可視化 のイメージ

スキル・オントロジーがもたらす最大の価値は、従業員一人ひとりの能力を単なるスキル一覧ではなく、相互に関連する構造体として可視化できる点にあります。**2026年時点では、人材可視化の精度そのものが経営の意思決定速度と質を左右する重要指標**になっています。従来の職務経歴書や人事評価シートでは捉えきれなかった潜在能力や隣接スキルが、AIによって立体的に浮かび上がるためです。

スキル・オントロジーとは、数万規模のスキルを階層や関連性、発展経路として定義した知識体系です。PhenomやiMochaなどの先進プラットフォームでは、3万以上のスキルと3,000超の業界別オントロジーが運用され、履歴書、社内プロジェクト、学習履歴、資格情報を横断的に解析しています。これにより、例えば「データ分析」という表層的な表現の背後にある統計モデリング、SQL、機械学習といった具体スキルが自動推論され、リアルタイムで更新されます。

この高度な可視化は、人材配置の考え方を根本から変えました。**現在できることだけでなく、少しの学習で到達可能な能力領域まで含めて評価できる点**が特徴です。Forresterが指摘するように、AIは人間の判断を置き換えるのではなく補強する存在であり、スキル・オントロジーはその基盤データとして機能しています。

可視化の観点 従来型人事データ スキル・オントロジー活用
評価単位 職位・年次・学歴 検証可能なスキルと熟達度
更新頻度 年1回程度 プロジェクト完了時に即時反映
潜在能力 把握困難 隣接スキルとして定量化

実際、AIによるスキルマッピングを導入している企業では、パフォーマンス目標達成確率が1.5倍に高まったと報告されています。これは、適材適所の精度が向上した結果であり、個人の成長機会と事業成果が同時に最大化されていることを示します。**人材の見え方が変わることで、マネジメントの対話そのものが質的に進化している**のです。

さらに重要なのは、スキル・オントロジーが公平性と透明性を担保する点です。Mercerの分析によれば、スキルベース評価は無意識のバイアスを抑制し、多様な人材の発掘につながります。誰が、どのスキルを、どのレベルで保有しているのかが共通言語化されることで、評価や抜擢の納得度が高まり、人的資本経営の信頼性が大きく向上しています。

市場データから見る内部人材マーケットプレイスの経済効果

内部人材マーケットプレイスが経済面で注目される最大の理由は、人材コスト構造そのものを変革する効果が、すでに市場データで裏付けられている点にあります。2025年から2026年にかけての各種調査では、ITMは人事効率化ツールではなく、企業価値を押し上げる投資対象として評価が定着しました。

Verified Market ResearchやFortune Business Insightsによれば、タレントマーケットプレイスおよび関連ソフトウェア市場は年率7〜11％で成長しており、特にAI搭載型プラットフォームへの投資がROIを明確に押し上げています。スキルベースの内部流動性を実装した企業では、外部採用への依存度が下がり、財務指標に直接的な改善が見られています。

具体的な運用効果を整理すると、以下のような数値が複数の調査で共通して報告されています。

指標 市場データ（2025〜2026年） 経済的意味合い
採用リードタイム 25〜40％短縮 事業立ち上げの機会損失を低減
採用コスト 平均30％削減 人件費率の構造的改善
目標達成確率 1.5倍に向上 投下人材の生産性最大化

ForresterやMercerの分析では、ITMの経済効果は単年度のコスト削減にとどまらず、人的資本の回転率そのものを高める点にあると指摘されています。社内でスキルが再配分されることで、未稼働時間やミスマッチによる生産性ロスが縮小し、結果として同じ人員規模でも付加価値創出力が高まります。

また、GartnerがCFOを対象に行った調査では、柔軟なスタッフィングと内部人材活用を強化している企業ほど、景気変動局面での利益変動幅が小さい傾向が確認されています。これはITMが固定費化していた人材コストを、準変動費的にコントロール可能にするためです。

日本市場においても、この経済効果は特に深刻な労働供給制約と結びついて評価されています。リクルートワークス研究所は、人口減少下では「採用人数」よりも「既存人材の再配置効率」が企業成長を左右するとし、ITMを生産性指標転換の中核インフラと位置づけています。

市場データが示しているのは、内部人材マーケットプレイスが人事施策ではなく経営レバーとして機能し始めている現実です。人的資本を静的なコストから動的な投資へと変換できるかどうかが、2026年以降の企業価値を分ける要因になりつつあります。

シュナイダーエレクトリックとユニリーバの先進事例

シュナイダーエレクトリックとユニリーバは、内部人材マーケットプレイスを単なる人事施策ではなく、経営インフラとして定着させた代表的な企業です。両社に共通するのは、スキルを軸に人材を再配置することで、事業スピードと従業員体験を同時に高めている点です。

シュナイダーエレクトリックは、Open Talent Marketを通じて社内に眠っていた稼働余力を可視化しました。立ち上げから数週間で12万7,000時間以上の未活用キャパシティが特定され、導入2カ月以内に従業員の60％超が登録しています。**注目すべきは、離職理由の上位だった「社内成長機会の欠如」が、ITM導入後に大きく低減した点です**。これは、Forresterなどが指摘するキャリア可視性とエンゲージメントの相関関係とも一致します。

同社の特徴はAI活用の設計思想にあります。AIは異動候補を自動決定する存在ではなく、短期プロジェクトやメンタリングを含めた選択肢を提示する役割に徹しています。さらに、業務時間外の過度な稼働を検知する仕組みを組み込み、ウェルビーイングを守るガードレールを明示しました。**人材流動化と人間中心設計を同時に成立させた点が、持続的運用を可能にしています**。

一方ユニリーバは、U-Workという独自モデルで内部と外部の境界を再定義しました。プロジェクト単位で参画する柔軟な雇用形態を用意し、アルムナイやリタイア人材の知見を継続的に活用しています。これにより、急な事業需要にも即応できる人的ポートフォリオを構築しました。

企業 主要施策 経営インパクト
シュナイダーエレクトリック Open Talent Marketによる社内スキル循環 未活用稼働の顕在化と離職リスク低減
ユニリーバ U-Workとスキル・レジャー 柔軟な人材供給と知的資産の維持

ユニリーバのもう一つの核が、スキル・レジャーと呼ばれるスキル台帳です。従業員の自己申告とマネージャー承認をAIが補助し、組織全体のスキル在庫をリアルタイムで把握しています。Mercerのグローバル調査でも、スキル透明性が高い企業ほど変革対応力が高いと報告されていますが、ユニリーバはそれを実装レベルで体現しています。

両社の事例が示すのは、ITM成功の鍵がテクノロジーそのものではなく、**人材は部署の所有物ではなく企業全体の資産であるという明確なメッセージを、仕組みで示した点**にあります。だからこそ2026年現在でも、これらの事例は世界中の経営者や人事責任者から参照され続けているのです。

日本企業における導入状況と人的資本経営への影響

2026年時点で、日本企業における内部人材マーケットプレイスの導入は、一部の先進企業に限られた取り組みから、人的資本経営を実質化するための基盤インフラへと位置づけが変わりつつあります。背景にあるのは、少子高齢化による労働供給制約と、DX・生成AI活用を前提とした事業変革の同時進行です。外部採用だけでは成長が維持できないという危機感が、社内人材の再発見と再配置を強く後押ししています。

日本のタレントマネジメント市場は、2025年から2034年にかけて年平均11%を超える成長が見込まれており、Fortune Business Insightsなどの調査でも、クラウド型・AI搭載型ソリューションへの投資が加速していると指摘されています。特に2026年は、人材データを単に管理する段階を超え、スキル情報を経営判断に直接結びつける企業が増えた転換点といえます。

観点 従来型人事 ITM導入後
人材配置 部署・職位ベース スキル・プロジェクトベース
育成投資 一律研修中心 不足スキルへの重点投資
人的資本開示 定性的説明が中心 スキル量・流動性を定量化

人的資本経営の観点で重要なのは、ITMが単なるマッチングツールではなく、**人的資本の価値創出プロセスそのものを可視化する装置**として機能し始めている点です。経済産業省が推進する人的資本可視化の流れとも相まって、どのスキルに投資し、どの人材がどれだけ事業価値を生んでいるのかを、社内データで説明できる企業が増えています。

リクルートワークス研究所が示す提言でも、人事機能の分権化と自律的キャリア形成の支援が強調されていますが、ITMはその実装手段として極めて親和性が高いと評価されています。従業員自身がスキルを登録・更新し、プロジェクト単位で挑戦できる環境は、エンゲージメント向上だけでなく、離職理由として多かった「社内に成長機会が見えない」という課題を構造的に解消します。

また、日本企業特有の課題である年功的処遇との関係でも変化が見られます。ITM上でのプロジェクト貢献やスキル希少性を評価指標に組み込むことで、**年次ではなく価値創出に基づく処遇設計**へと段階的に移行する企業が現れています。Mercerのグローバル調査でも、内部流動性が高い組織ほど人的資本ROIが高い傾向が示されています。

このように2026年の日本では、内部人材マーケットプレイスの導入が、人手不足への対症療法ではなく、人的資本を「使い切る」ための経営変革として認識され始めています。人材をコストではなく、再配置可能な資産として扱えるかどうかが、今後の企業価値を左右する明確な分岐点になっています。

AI活用に伴うガバナンスと倫理・法規制の論点

内部人材マーケットプレイスにAIを本格実装する段階に入った2026年、最大の論点となっているのがガバナンスと倫理・法規制への対応です。AIエージェントが配置提案や昇進候補の推薦まで担う以上、人事判断の正当性と透明性をいかに担保するかが、経営リスクそのものになっています。

とりわけ影響が大きいのが、EU AI Actや米国コロラド州AI Actの施行です。これらは人事・雇用領域のAIをハイリスク用途と位置付け、企業に対して明確な義務を課しています。ForresterやPhenomの分析によれば、2026年以降はAIを使っているかどうかではなく、どのように統治しているかが企業評価を左右するとされています。

論点 規制・要請内容 ITM運用への影響
バイアス管理 差別的影響の検証と第三者監査 アルゴリズム検証プロセスの常設化
説明可能性 判断根拠の人間可読な提示 推薦理由の可視化UIが必須に
人間の関与 最終判断は人が行うこと AIは提案者として位置付け

重要なのは、これらが単なるコンプライアンス対応に留まらない点です。**説明可能性を高める設計は、従業員の納得感と信頼を高め、ITMの利用率そのものを押し上げます。**Mercerの2026年グローバル調査でも、AI判断の理由が理解できる組織ほど、内部公募への参加率が有意に高いことが示されています。

一方で、倫理的リスクはアルゴリズムだけに存在するわけではありません。スキルデータの過度な可視化は、評価されやすいスキルだけが過剰に追求される「スキル最適化バイアス」を生みかねません。Deloitteは、AI時代の人材データは測定できるものより意味のあるものを重視すべきだと指摘しています。

そのため先進企業では、技術ガバナンスと人間中心設計を組み合わせた運用が進んでいます。例えば、AIが提示する推薦結果をそのまま提示するのではなく、マネージャーとの対話を前提とした問いの形に翻訳する設計です。**AIは答えを出す存在ではなく、判断の質を高める触媒として位置付けられています。**

2026年のITMにおけるガバナンスとは、リスクを避けるための防御策ではありません。法規制と倫理原則を土台に、AIと人が協働できる信頼のインフラを構築できるかどうかが、人的資本経営の成否を分ける決定的な要因になっています。

従業員体験とリテンションを高める新しい価値交換モデル

2026年において、内部人材マーケットプレイスは従業員体験とリテンションを高めるための基盤として、「価値交換モデル」を根本から変えつつあります。従来の価値交換が、会社が賃金と安定を提供し、従業員が労働時間と忠誠心を差し出すという一方向の関係だったのに対し、現在はスキル、学習機会、可視性、柔軟性が双方向に循環するモデルへと進化しています。

特に重要なのは、従業員が「何を提供すれば、何が返ってくるのか」をリアルタイムで理解できる点です。MercerのGlobal Talent Trends 2026によれば、成長機会が明確に提示されている企業では、そうでない企業と比べて自発的離職率が有意に低下する傾向が確認されています。ITMはスキル・オントロジーとAIエージェントを通じて、この交換条件を可視化します。

たとえば、ある従業員がプロジェクトで新たなデータ分析スキルを獲得すると、その情報は即座にプロフィールへ反映され、次のストレッチ・アサインメントや報酬レンジの判断材料として扱われます。これは単なる評価制度ではなく、「学びがそのまま市場価値になる」という体験を日常的に提供する仕組みです。

価値の要素 従来モデル 2026年型ITMモデル
成長機会 上司判断で限定的 AIが全社横断で提示
評価基準 職位・年次中心 検証可能なスキル中心
リテンション要因 安定性・慣性 学習と流動性

Forresterが指摘するように、AIは人間を置き換えるのではなく判断を補強する存在として機能します。この文脈での価値交換とは、AIがキャリアの選択肢を提示し、人間が意思決定するという協働関係です。従業員は「選ばれる側」ではなく、「選ぶ主体」として扱われることで、心理的安全性とエンゲージメントが高まります。

さらに、ITMが活発に機能する組織では滞留期間が約2倍になるという調査結果も報告されています。これは報酬水準の単純な引き上げでは説明できません。自分のスキルが組織の中で通貨のように機能し続けるという感覚そのものが、最大のリテンション要因になっているためです。

この新しい価値交換モデルは、企業にとっても一方的なコスト増ではありません。内部流動性が高まるほど外部採用コストは抑制され、暗黙知の流出も防がれます。従業員体験の質を高めることが、そのまま人的資本の回転効率を高める構造が、2026年には現実のものとなっています。

2030年に向けて変わるワークフォースの姿

2030年に向けて、ワークフォースの姿は量や属性ではなく、流動性と再構成力によって定義されるようになります。世界経済フォーラムの将来予測でも、2030年までに現在の仕事の約2割が入れ替わるとされており、重要なのは特定の職務にとどまることではなく、スキルを単位として役割を横断できる能力です。ワークフォースは固定的な人員配置ではなく、常に組み替え可能なポートフォリオへと進化します。

この変化を支えるのが、内部人材マーケットプレイスとAIによるスキル可視化です。2030年型の組織では、正社員、契約人材、ギグワーカー、アルムナイが同一のプラットフォーム上でスキルベースに接続され、プロジェクト単位で編成されます。Gartnerによれば、柔軟なスタッフィングを前提とした企業ほど、景気変動時の人件費調整と事業継続性の両立に成功していると報告されています。

また、AIの進化により「仕事そのもの」が分解される点も2030年の特徴です。DeloitteのAIレポートが示すように、定型的な認知タスクはAIが吸収し、人間は判断、創造、協働といったパワースキルに集中します。その結果、フルタイムの職務記述書は意味を失い、タスクとスキルの集合体として役割が定義されるようになります。一人の人材が複数の価値提供を同時並行で担うことが前提になります。

項目 2026年 2030年
人材管理単位 職務＋スキル タスク＋スキル
雇用構成 ブレンデッド型 完全ポートフォリオ型
AIの役割 意思決定支援 継続的再設計

さらに見逃せないのが、ホワイトカラーと現場人材の境界が薄れる点です。物理的AIやデジタルツインの普及により、製造や物流、医療といった現場でもスキルデータがリアルタイムに取得され、配置や育成に反映されます。UKGの調査では、現場スキルをデジタル化した企業ほど、エンゲージメントと生産性の双方が向上しています。

2030年のワークフォースは、企業にとってはリスク耐性を高める装置であり、個人にとっては複線的なキャリアを可能にする基盤です。組織と個人の関係は雇用契約ではなく、価値交換として再定義されます。この前提を受け入れ、スキルと機会を常に循環させられるかどうかが、次の10年の競争力を左右します。

参考文献

Reinforz Insight
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