近年、AI活用は一部の先進企業だけの取り組みではなく、あらゆる企業経営にとって避けて通れないテーマとなりました。特に人事領域では、採用や評価、育成といった中核業務そのものが大きく変わりつつあります。

AIは単なる業務効率化ツールではなく、自ら判断し行動する「自律型AI」として、人間の意思決定に深く関与する存在になり始めています。その一方で、アルゴリズム・バイアスや法規制、個人の尊厳といった新たな課題も顕在化し、戸惑いを感じている方も多いのではないでしょうか。

本記事では、日本企業を中心に、AIが人事・組織戦略をどのように進化させているのかを多角的に整理します。市場動向や具体的な企業事例、研究結果や専門家の見解を交えながら、AIと共に働く時代に人事が果たすべき役割と実践のヒントをお伝えします。読み終える頃には、自社の人事戦略を一段引き上げる視点が得られるはずです。

人事領域で進むAIの役割変化と社会的インパクト

2026年の人事領域において、AIの役割は明確に転換点を迎えています。かつてのAIは、採用管理や勤怠集計を効率化するための業務支援ツールに過ぎませんでした。しかし現在では、AIは人事部門の意思決定に能動的に関与する「同僚」あるいは「パートナー」として再定義されつつあります。日本ディープラーニング協会やADPの最新調査が示す通り、AIは人的資本経営を支える社会インフラの一部となり、経営戦略と不可分な存在になっています。

この変化を象徴するのが、自律的に目標達成を支援するエージェントAIの普及です。人事データを横断的に理解し、採用計画や人員配置、スキル需給の見通しを自ら立案・更新するAIは、人事担当者の判断を置き換えるのではなく、判断の質そのものを引き上げています。ADPによれば、2026年時点で大企業の約48%がHCMの中核にエージェントAIを据えており、AIと人間が役割分担しながら協働する前提が急速に一般化しています。

観点 従来のAI活用 2026年時点のAI活用
位置づけ 業務効率化ツール 意思決定に関与するパートナー
データ活用 汎用データ中心 自社固有の人事データ中心
人事の役割 運用・管理 戦略設計と倫理的判断

同時に、この進化は社会的インパクトも拡大させています。2025年に全面施行された日本のAI法により、採用や評価でAIを用いる場合の説明責任が厳格化されました。採否や昇進といった個人の人生に直結する判断において、AIの判断根拠を人間が理解し、検証できる状態を維持することが企業に求められています。これは単なる法対応ではなく、AIと共に働く社会における信頼の前提条件です。

さらに「2026年問題」と呼ばれる学習データ枯渇の懸念は、企業に新たな視座を与えました。スタンフォード大学やGartnerが指摘するように、今後の競争力はモデルの大きさではなく、どれだけ質の高い組織固有データを持ち、それを倫理的に活用できるかに左右されます。人事領域では、評価履歴や育成プロセスといった日常データが、AIと人間の協働を高度化する基盤として再評価されています。

このように、AIの役割変化は人事実務にとどまらず、働くことの意味や組織と個人の関係性そのものに影響を及ぼしています。AIを管理対象として扱うのではなく、人間の判断力と責任を前提に共に働く存在として位置づけられるかどうかが、2026年以降の人事と社会の成熟度を測る重要な分岐点になっています。

生成AIから自律型AIへと進化するHRテクノロジー

生成AIから自律型AIへと進化するHRテクノロジー のイメージ

2026年のHRテクノロジーを語る上で欠かせないのが、生成AIから自律型AIへの進化です。これまでの生成AIは、人事担当者が入力した指示に応答する受動的な存在でしたが、現在は目標を与えるだけで自ら考え、計画し、実行する「同僚のようなAI」へと役割を変えています。

ADPの2026年調査によれば、大企業の48%がすでにエージェントAIをHCMシステムの中核に据えており、日本でも人事業務の前提が大きく変わりました。採用計画の立案、候補者対応、データ統合といった一連の業務をAIが自律的に回すことで、人事は判断と対話に集中できるようになっています。

この変化を整理すると、HRテクノロジーの性質そのものが転換していることが分かります。

観点 生成AI中心のHR 自律型AI中心のHR
役割 業務補助ツール 意思決定を担うパートナー
操作方法 都度プロンプト入力 目標設定のみで自律実行
価値創出 効率化が主目的 戦略立案と継続改善

特に重要なのが、いわゆる「2026年問題」との関係です。公開データの枯渇が懸念される中、汎用モデルの性能向上には限界が見えています。その結果、各社が蓄積してきた人事評価や行動ログといったクローズドデータを学習した特化型AIが競争優位の源泉になりました。

Gartnerや日本ディープラーニング協会の分析でも、今後のHRテックは「どのAIを使うか」ではなく「自社文脈をどこまでAIに理解させられるか」が成否を分けると指摘されています。RAGやファインチューニングを通じて、組織固有の成功パターンを内包した自律型AIが、人材配置や育成施策を継続的に最適化していきます。

一方で、自律性が高まるほどガバナンスの重要性も増します。2025年に全面施行された日本のAI法は、人事領域における説明責任を明確にしました。自律型AIが下した判断について、なぜその結論に至ったのかを人間が説明できる状態を保つことが、実装の前提条件になっています。

自律型AIは人事の仕事を代替する存在ではなく、判断の質を高める共同意思決定者として設計され始めています。

生成AIから自律型AIへの進化は、HRテクノロジーを単なる効率化手段から、人的資本経営を駆動するエンジンへと押し上げました。この変化をどう受け止め、どう共に働くかが、2026年以降の人事の成熟度を左右します。

学習データ枯渇が浮き彫りにした自社人事データの価値

2026年問題として語られる学習データ枯渇は、生成AIの進化にブレーキをかける懸念である一方、企業が自ら蓄積してきた人事データの戦略的価値を浮き彫りにしました。公開データに依存した汎用モデルの性能向上が頭打ちになる中で、競争力の源泉はインターネット上には存在しない、組織固有の経験知へと移行しています。

日本ディープラーニング協会やGartnerの分析によれば、今後のAI活用は「モデルの大きさ」ではなく「文脈理解の深さ」が成果を左右するとされています。人事領域では、評価履歴、異動理由、プロジェクトでの役割変遷、エンゲージメントサーベイといったデータが、人と成果の因果関係を内包する高密度データとして再評価されています。

特に注目すべきは、これらのデータが単体ではなく、時系列かつ横断的に結び付けられる点です。例えば、ハイパフォーマーの昇進スピードと配置経験、離職者の直前評価コメントの変化などは、外部データでは再現不可能な示唆を含みます。ADPの2026年レポートでも、エージェントAIの精度は社内データ連携の有無で大きく差が出ると指摘されています。

データ種別 特徴 競争優位性
公開データ 量は多いが汎用的 模倣可能
自社人事データ 文脈依存・時系列 模倣困難

この流れの中で、多くの先進企業はゼロからAIを構築するのではなく、既存の高性能モデルに自社人事データをファインチューニングやRAGで接続しています。これにより、自社の評価基準や文化を理解した“社内同僚としてのAI”が実現しつつあります。

重要なのは、データ量の多寡ではなく、どれだけ意思決定に耐える品質と説明可能性を備えているかです。学習データ枯渇という制約は、結果として人事データの整備、定義、ガバナンスを経営課題へと押し上げました。人事データはもはや管理対象ではなく、人的資本経営を駆動する戦略資産として扱われる段階に入っています。

日本におけるAI法制と人事ガバナンスの現在地

日本におけるAI法制と人事ガバナンスの現在地 のイメージ

2026年現在、日本におけるAI法制は、人事領域のガバナンスを根本から再設計する段階に入っています。2025年に全面施行された日本のAI法は、EUのAI Actのような包括的規制とは異なり、イノベーション促進とリスク管理の両立を志向した枠組みとして設計されました。その中で人事分野は、採用・評価・配置といった判断が個人の人生に直結するため、特に厳格な運用が求められています。

最大のポイントは「説明責任」と「検証可能性」です。人事AIを利用する企業は、AIがどのようなデータを用い、どのようなロジックで結論に至ったのかを、事後的に説明できる体制を整える必要があります。これは単なる努力義務ではなく、紛争時や監督当局からの要請時に実務として耐えうる水準が前提になります。総務省や経済産業省の議論でも、ブラックボックス化したアルゴリズムを前提とした人事判断は、将来的に大きな法的リスクを孕むと整理されています。

観点 従来の人事AI運用 2026年以降に求められる姿
判断根拠 スコアや順位のみ提示 評価要因・重み付けの説明
バイアス対応 ベンダー任せ 企業自身による定期検証
責任主体 AIツール 最終判断者は人間

特に日本企業に特徴的なのは、法令遵守と同時に「人事の納得性」を重視する文化です。慶應義塾大学の山本龍彦教授が指摘するように、AIによるプロファイリングは憲法13条の「個人の尊重」と緊張関係にあります。本人が知らないところで形成されたデータ上の評価が、昇進や採用結果を左右する状況は、法的にグレーである以前に、従業員エンゲージメントを大きく損なう要因になります。

このため先進企業では、人事ガバナンスを「ルール」ではなく「組織構造」で担保し始めています。法務、HR、IT、リスク管理部門が横断的に関与するAIガバナンス委員会を設置し、導入前の影響評価、運用中のモニタリング、問題発生時の是正プロセスを明文化しています。日本ディープラーニング協会が示す倫理指針も、2026年には単なる参考資料ではなく、実務設計のベースラインとして扱われるようになりました。

AIを使っているかどうかよりも、AIの判断を誰が、どのように統治しているかが、企業の人事品質を分ける時代に入っています。

日本におけるAI法制と人事ガバナンスの現在地は、規制強化一辺倒でも、野放図な活用でもありません。人間が最終責任を負うことを前提に、AIを組織の意思決定に組み込むという、極めて日本的かつ現実的なバランスの模索が続いています。このバランスを設計できるかどうかが、2026年以降の人的資本経営の成否を左右します。

採用プロセスを変革するAI活用と成功企業の実例

採用プロセスにおけるAI活用は、2026年時点で単なる効率化施策を超え、企業の競争力そのものを左右する戦略領域へと進化しています。特に注目されているのが、エージェントAIを中核に据えた採用プロセスの再設計です。**AIが候補者探索から一次判断までを担い、人間は最終判断と関係構築に集中する**という分業モデルが、先進企業ではすでに定着し始めています。

この変化を象徴するのがソフトバンクの事例です。同社は新卒採用においてAIを全面導入し、エントリーシートのスクリーニングや日程調整を自動化しました。その結果、選考関連業務にかかる時間を約70%削減したと公表しています。重要なのは、削減された時間を単なる人員削減に使わず、**インターンシップの高度化や候補者一人ひとりへのアトラクト強化**といった人間にしかできない活動へ再配分した点です。ADPの2026年調査でも、こうした再配分を行った企業ほど内定承諾率が高い傾向が示されています。

企業 AI活用領域 確認されている成果
ソフトバンク 書類選考・日程調整の自動化 選考工数約70%削減
ソニーグループ 高度専門人材のスカウティング 母集団形成の質と量を両立
サイバーエージェント AIリテラシー重視の採用設計 採用と育成の一体化

ソニーグループの取り組みも、成功事例として頻繁に引用されています。Web3やAI研究者など希少人材の採用において、AIが論文データベースやコード履歴を横断的に解析し、潜在候補者を抽出します。これにより、採用担当者の経験や勘に依存していた探索プロセスが大きく変わりました。スタンフォード大学の研究でも、**AIを用いた探索は人間単独よりも候補者の見落としを減らす**可能性が示唆されています。

一方で、成功企業に共通しているのは「AIに任せきらない」姿勢です。ワシントン大学の研究が指摘する自動化バイアスを踏まえ、最終判断には必ず人間が関与する仕組みを制度化しています。例えば、AIのスコアと人事担当者の評価が乖離した場合、その理由を言語化するプロセスを設けるなど、**AIの判断を問い直す設計**が採用プロセスに組み込まれています。

2026年の成功企業の実例から見えてくるのは、AI活用の巧拙が技術力ではなく設計思想に左右されるという事実です。AIを「選考を代行する存在」と捉えるのではなく、**人間の意思決定を高度化する同僚として位置づけた企業ほど、採用の質と候補者体験の双方を高めています**。この視点こそが、これからの採用プロセス変革における最大の示唆だと言えるでしょう。

専門人材獲得競争とAIスカウティングの最前線

高度専門人材を巡る獲得競争は、2026年に入り質的な転換点を迎えています。人手不足そのものよりも、「誰を、どの文脈で見つけ、どう口説くか」が競争力を左右する局面に入り、AIスカウティングは採用活動の前線装備となりました。特にエージェントAIの実装により、スカウトは単なる検索作業ではなく、戦略的インテリジェンスへと進化しています。

ソニーグループが実践するAIスカウティングでは、論文データベースやOSS開発履歴、技術ブログといった公開データを横断的に解析し、自社の研究テーマや事業戦略との親和性を軸に候補者を抽出しています。これは肩書や学歴に依存した従来型スカウトから脱却し、「どの課題に、どのように取り組んできた人材か」を評価軸に据える動きです。こうした潮流は、IEEEや主要学術出版社の動向分析でも、人材評価が成果物ベースへ移行していると指摘されています。

一方で、競争が激化するほどスカウティングの自動化リスクも顕在化します。スタンフォード大学の研究が示す通り、AIは学習データの偏りを反映しやすく、候補者探索段階ですでに多様性を狭めてしまう可能性があります。そのため先進企業では、AIが抽出したリストを最終候補ではなく「検討開始点」と位置付け、人間のレビューを制度的に組み込んでいます。

観点 従来型スカウト AIスカウティング
探索範囲 担当者の知識とネットワーク 論文・コード・発信内容まで網羅
評価軸 経歴・肩書中心 成果物と文脈適合性
リスク 属人的な見落とし アルゴリズム・バイアス

さらに注目すべきは、スカウトそのものがエンプロイヤーブランディングの場に変わっている点です。サイバーエージェントのように、入社後のAI活用環境やリスキリング方針をスカウト段階で明示する企業は、報酬だけではなく「成長の物語」で候補者を惹きつけています。Gartnerによれば、専門人材ほど意思決定において学習環境と裁量を重視する傾向が強まっています。

AIスカウティングの競争優位は、技術そのものではなく「どのデータを使い、どこで人間が介在するか」の設計に宿ります。

専門人材獲得競争の最前線では、AIは候補者を探すための装置ではなく、企業の思想や戦略を映し出す鏡として機能し始めています。その設計思想こそが、2026年以降の採用力を決定づけます。

アルゴリズム・バイアスと自動化バイアスのリスク

AIが人事の意思決定に深く関与する2026年において、最も慎重な対応が求められるのがアルゴリズム・バイアスと自動化バイアスのリスクです。多くの企業が「AIは人間よりも公平だ」と期待しますが、**その前提自体が既に研究によって否定されつつあります**。

スタンフォード大学やVoxDevの研究によれば、採用AIは学習データに内在する社会的偏見を反映し、場合によってはそれを増幅させることが確認されています。特に2025年にVoxDevが発表した分析では、能力や経歴が同一の架空候補者を評価させた際、AIが性別や人種の組み合わせによって評価を変える傾向が見られました。これはAIが意図的に差別しているのではなく、**過去の人事データや社会構造そのものを統計的に再生産している結果**です。

日本企業が見落としがちなのは、アルゴリズムの設計よりも「どのデータを正解として学ばせたか」がバイアスの源泉になる点です。例えば、過去に昇進した社員像が特定の年齢層や職種に偏っていれば、AIはそれを成功パターンとして学習します。その結果、将来の意思決定でも同質的な人材を高く評価し、多様性を阻害する静かな圧力が生まれます。

リスクの種類 主な発生要因 人事判断への影響
アルゴリズム・バイアス 学習データの偏り、評価基準の固定化 特定属性の体系的な過小・過大評価
自動化バイアス AI判断への過信、責任回避心理 人間による批判的検証の形骸化

さらに深刻なのが自動化バイアスです。ワシントン大学が2025年に発表した研究では、採用担当者がAIの推奨結果を提示されると、その判断が明らかに偏っていても人間が追随してしまう傾向が示されました。**AIの判断は「客観的で科学的」という印象を与えるため、人は無意識に自らの判断責任をAIに委ねてしまいます**。

特に不採用判断においてこの傾向は顕著で、AIが低評価を付けた候補者を人間が積極的に再評価するケースは大幅に減少します。結果として、AIの持つ偏りがそのまま組織の意思決定として固定化され、後から検証することも難しくなります。これは効率化の裏側で、判断の多様性と説明可能性が失われていく過程でもあります。

こうしたリスクに対し、国際的には規制と実務の両面で対応が進んでいます。ニューヨーク市では自動雇用決定ツールに対する年次バイアス監査が義務化され、コロラド州でもAI差別防止法が施行されました。これらの動きが示すのは、**AIの判断そのものだけでなく、それをどう使ったかが企業の責任として問われる時代に入った**という現実です。

2026年の人事に求められるのは、AIの精度向上だけではありません。AIの出力を一つの意見として相対化し、人間が問い直す余地を制度として残すことが不可欠です。アルゴリズム・バイアスと自動化バイアスは技術の問題であると同時に、組織文化と意思決定設計の問題でもあります。**AIを導入した瞬間から、リスク管理は始まっている**という認識が、これからの人的資本経営の前提になります。

評価・配置・育成を高度化するピープルアナリティクス

評価・配置・育成の領域では、ピープルアナリティクスが「可視化の技術」から「意思決定を変える技術」へと進化しています。2026年現在、AIは過去の評価結果を集計するだけでなく、将来のパフォーマンスや離職リスクを予測し、さらにどの施策を打てば改善するかまで示す処方的分析を担うようになっています。

**人材マネジメントは経験と勘の世界から、再現性ある科学の領域へ移行しつつあります。**

その象徴的な事例が日立製作所です。同社はエンゲージメントスコアやダイバーシティ指標をAIで常時モニタリングし、経営KPIとして管理しています。サステナビリティレポートによれば、経営リーダー候補における外国人比率は2016年の4.8%から2025年には31.3%まで上昇しました。これらの指標は役員報酬とも連動しており、**データが経営行動を直接動かす設計**がなされています。

分析対象 活用データ 意思決定への反映
評価 成果指標・行動ログ 昇進・報酬配分の最適化
配置 スキル・経験・相性 プロジェクト成功確率の向上
育成 学習履歴・評価推移 個別リスキリング計画

離職予兆の検知も高度化しています。freeeではパルスサーベイの回答データを用いて離職リスクをスコア化し、管理職へ早期にアラートを出しています。またFRONTEOは、日報や社内チャットの文章を自然言語処理で解析し、感情の揺らぎや発言量の変化といった微細な兆候を捉えています。これにより、本人が自覚する前段階での介入が可能になりました。

**離職は結果ではなく予兆として管理する時代に入っています。**

育成面では、AIが従業員一人ひとりのキャリア形成を支援する役割を担います。カオナビの目標設定アシスト機能では、過去の評価や全社戦略を参照し、SMARTの法則に沿った目標案を提示します。人工知能学会でも指摘されている通り、AIは相関を示すのは得意でも因果を理解するのは不得手です。そのため、**AIの示唆をたたき台とし、人間が意味づけと最終判断を行う協調関係**が不可欠です。

評価・配置・育成を高度化するピープルアナリティクスの本質は、人を数値で縛ることではありません。データによって個人の可能性を正確に捉え、適切な機会を提供することにあります。AIが示す客観性と、人間が持つ洞察や倫理観を重ね合わせることで、人的資本経営は初めて持続可能な競争力へと昇華します。

離職予兆検知とエンゲージメント向上へのAI応用

人材流動性が高まる2026年において、離職の予兆をいかに早期に捉え、エンゲージメント向上につなげるかは、人的資本経営の成否を左右するテーマになっています。近年の特徴は、AIが単なる分析ツールではなく、現場の行動変容を促す「実装レベル」にまで踏み込んでいる点です。

代表的なのが、freeeやFRONTEOに見られる離職予兆検知の高度化です。freeeでは、パルスサーベイの回答傾向をAIが継続的に学習し、回答スコアの微細な変動や回答スピードの変化から離職リスクを数値化しています。重要なのは、結果が人事部門だけでなく、一次マネジャーにリアルタイムで共有される設計です。これにより、問題が顕在化する前に1on1や業務調整といった具体的アクションにつなげやすくなっています。

一方、FRONTEOの自然言語処理AI「KIBIT」は、日報やチャットといったテキストデータを解析し、感情の揺らぎや発言量の減少といった非明示的シグナルを検知します。本人が「辞めたい」と口にする前段階を捉えられる点が評価されており、従来のサーベイ中心の手法を補完しています。

アプローチ 主なデータ 強み
サーベイ解析型 定点・パルスサーベイ 全社比較と定量管理に強い
テキスト解析型 日報・メール・チャット 感情変化の早期検知に強い

ただし、離職予兆検知の価値は「当てること」ではありません。スタンフォード大学やワシントン大学の研究が示す通り、AIの示すスコアを過信すると、人間が判断を委ねてしまう自動化バイアスが生じます。先進企業では、AIの示すリスクを対話のきっかけとして位置づけ、「なぜそうなっているのか」を上司と本人が一緒に考える運用が定着しつつあります。

エンゲージメント向上の観点でも、AIは管理ではなく支援の役割を担います。日立製作所のように、エンゲージメント指標を経営KPIと連動させ、AIで低下兆候を検知した際には、配置転換や成長機会の提供といった前向きな介入策を取る事例が増えています。ガートナーによれば、予測結果に基づく早期介入を行う企業は、行わない企業に比べ離職率が有意に低い傾向が報告されています。

離職予兆検知とエンゲージメント向上を両立させる鍵は、AIを監視者ではなく伴走者として設計することです。透明性を確保し、人間の判断を前提に活用することで、AIは初めて信頼され、組織の持続性を高める力として機能します。

人間の尊厳とAIプロファイリングを巡る倫理・憲法論

AIプロファイリングが人事領域で本格活用されるにつれ、効率性や予測精度の裏側で人間の尊厳をいかに守るかという根源的な問いが浮上しています。特に日本国憲法第13条が定める「個人の尊重」との関係は、2026年時点で実務家にとって避けて通れない論点です。

慶應義塾大学の山本龍彦教授は、AIによるプロファイリングが個人を「かけがえのない存在」ではなく、統計的属性の束として扱う危険性を指摘しています。たとえば過去の人事データから「特定の経歴を持つ人は離職率が高い」とAIが推論した場合、その個人の意思や努力とは無関係に評価が固定化される恐れがあります。これは属性による事前選別を常態化させ、結果的に現代版の身分制を生みかねません。

さらに深刻なのは、本人が気づかないうちに生成される「データ上の分身」が、配属や昇進といった人生の重要局面を左右する点です。自己決定権は、自らの選択肢を理解し、判断できることを前提とします。しかしAIの判断ロジックがブラックボックス化すると、なぜその結果に至ったのかを当事者が知ることすらできず、自律的なキャリア設計が侵食されるリスクが高まります。

観点 AIプロファイリングの利点 憲法的リスク
判断基準 大量データに基づく一貫性 個別事情の切り捨て
透明性 数値化による説明可能性 アルゴリズムの不可視性
影響範囲 迅速な組織最適化 人生機会への恒常的影響

2025年の人工知能学会全国大会でも、研究者と実務家が「Human-in-the-Loop」の重要性を繰り返し強調しました。AIは相関を示すことは得意ですが、その判断が妥当か、尊厳を損なっていないかを最終的に評価できるのは人間だけです。AIの結論を唯一の正解としない姿勢こそが、憲法的価値を組織運営に埋め込む鍵となります。

2026年の人事に求められるのは、予測精度の高さと同時に、その判断が「一人ひとりを尊重しているか」を問い続ける倫理的想像力です。AIを使うか否かではなく、どのような前提と制御の下で使うのかが、企業の社会的信頼を左右する段階に入っています。

人事に求められるHuman-in-the-Loopと実践的対応

AIが採用や評価、配置の意思決定に深く関与する2026年の人事において、Human-in-the-Loopは理念ではなく実務要件になっています。特にエージェントAIが自律的に判断案を生成する環境では、**人間がどこで、どのように介在するのかを制度として明確化すること**が不可欠です。

人工知能学会全国大会2025でも議論された通り、AIは相関関係の抽出には優れる一方、因果や文脈の理解には限界があります。例えば離職予兆スコアが高い社員に対し、AIは画一的なリスク判断を示しますが、その背後にあるプロジェクト事情や個人のキャリア志向は人事担当者や上長でなければ読み取れません。

判断フェーズ AIの役割 人間の役割
一次判断 データ分析と候補抽出 妥当性と前提条件の確認
最終判断 根拠情報の提示 文脈・倫理を踏まえた決定

実践的対応として注目されているのが、AIの判断理由を必ず人間がレビューするプロセス設計です。日本のAI法で求められる説明責任への対応としても、**AIの推奨をそのまま承認できないワークフロー**をあらかじめ組み込む企業が増えています。

また、ワシントン大学の研究が示した自動化バイアスへの対策として、複数人でAI判断を検討するレビュー体制や、AIと異なる結論を選択しても不利にならない評価ルールの整備が進んでいます。これは人事担当者が安心してAIに異議を唱えるための心理的安全性を確保する取り組みです。

Human-in-the-Loopの本質は、人間が責任を持って疑問を投げかけ続ける仕組みを組織に埋め込むことです。

JDLAが提唱するAI倫理ガイドラインでも、最終責任は常に人間に帰属することが強調されています。AIを止める、修正する、使わないという判断を現場で下せる権限設計こそが、2026年の人事に求められる現実的なHuman-in-the-Loop対応だと言えます。

参考文献

Reinforz Insight
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