プロタゴニスト
鶴田 悠貴 代表取締役
AI技術の進化が加速する中、人材採用は転換点を迎えています。一部の先進企業では、AIと人事の責任者を一人の経営層に統合し、働き方や評価、リソース配分までをAI前提で設計し直す動きが始まりました。
大手事業会社では、ベンダーごとに導入・検証を重ねてきた従来のAI・データ活用組織を見直す動きが加速し、業務改革・変革推進・人材活用の専任組織の新設が相次いでいます。AIソリューションを提供する企業も、実証実験の支援にとどまらず、顧客の事業に常駐・伴走し、運用定着まで担う共創型モデルへと移行しています。
一方で、機械学習エンジニアや自社向けのAI実装を担う技術人材の需要も継続し、求人は技術と変革の両面へ広がっています。
採用が決まりやすいのは、技術の知見に組織を動かす力を重ねた人材だという印象です。先端研究を担う層は希少で、外資系企業、スタートアップ、大手事業会社が同じ人材を取り合う構図となり、突出した層は報酬水準2000万円～3000万円レンジでの提示も頻繁に見受けられます。
一方、業務改革の経験にAIの知見を加えた越境人材や、現場の信頼を得て関係者を巻き込める人材は、どの企業でも活躍できる場があり求められています。こうした層は、報酬に加えて、取り組める課題の魅力や裁量、実装まで関与できる環境を重視して企業を選ぶ傾向が強まっています。
フリーランスや副業などで専門性を提供する人材も増え、正規採用にこだわらない柔軟な人材獲得戦略が求められています。
採用成功の鍵は、「AIに詳しい人」を採ることではありません。求める要件を「AIが実現できる範囲を知り、どの業務を人が担い、どこをAIに任せるか」の業務と組織の設計ができる能力の有無へと転換することです。
AIは導入自体が目的化しやすく、業務を見直さないまま入れても効果は限られます。技術と現場をつなぎ、定着の鍵を握る中間管理職を動かして、作業時間の削減ではなく、仕事の質の向上と一人当たり価値の極大化をゴールに据えられるかが成否を分けます。
