不動産管理会社がAIで500職務を定義、2,000名のスキル可視化を推進

判定そのものはAIに任せ、人は与える情報の修正に回るという役割分担が、この取り組みの土台になっています。当初は「AIの判定は70点程度なので、最後は上司と部下が話し合って調整する」という説明で進めていましたが、経営層のデモで「人が調整すると主観が入り、むしろ社員が不満を持つ。感情のないAIのほうが客観的に受け止められる」という意見が出て、設計が変わりました。機械が同じ基準で全員を見るという性質を、精度の限界ではなく公平性の担保として読み替えた判断であり、インプット情報を直せる仕組みとセットにしたことで、大人数を対象にした評価が現実的な手数で回るようになったと考えられます。判定に根拠が添えられる点も、この分担を裏側から支えています。

社内固有の前提をAIに読み込ませる設定作業に手をかけた点も、見逃せない要因です。本部や部店の方針、職能等級、レポートラインを整理して与えることで、生成されるJDの粒度や表現が自社の基準に寄り、夏頃から精度が大きく向上しました。汎用の生成AIに職務名だけを渡しても、その会社の等級感覚に合った記述は返ってきません。標準化をもたらしたのはAIの能力そのものというより、標準の中身を先に定義して渡した段取りのほうだと見ています。

現場の巻き込み方を、各部・支店を回るヒアリングからワークショップ形式へ切り替えた進め方も効いています。JDを作る目的、AIがどう動いているのか、なぜ今キャリア自律が求められるのかを先に説明する場を設けたことで、AIが人のスキルを判定するという事実への警戒が和らぎました。人事部長が統括し、リーダーと実務担当という少数の体制で全社規模を扱えたのは、説明の場を集約して個別対応を減らした設計によるところが大きいはずです。