近年、労働市場のグローバル化やデジタル人材の需要増加により、企業は優秀な人材の獲得と維持に苦戦しています。

従来の人材マネジメント手法では対応が難しくなり、従業員エクスペリエンス（Employee Experience, EX）の向上が重要な課題となっています。

この記事では、AI、特に生成AIを活用して従業員エクスペリエンスを向上させている海外企業の事例を紹介します。
これらの事例から学び、人材マネジメントの未来を切り開くヒントを探りましょう。

目次

1. 生成AIとは？人材マネジメントにおける重要性
2. LGグループの取り組み：AI×HRによる次世代人材マネジメント
3. 海外企業に学ぶ！生成AIを活用した従業員エクスペリエンス向上事例３選
4. 事例から紐解く！生成AI導入・活用の５つのポイント
5. AI導入におけるリスクと対策
6. まとめ：生成AIでEXを向上させ、人材戦略を成功に導く

1. 生成AIとは？人材マネジメントにおける重要性

生成AI（Generative AI）とは、学習データに基づいて、新しいテキスト、画像、音楽などを生成できるAIのことです。
生成AIは、人材マネジメントに変革をもたらす可能性を秘めています。

従来の人事プロセスは、属人的で非効率な部分が多く、従業員の満足度やエンゲージメント向上を阻害する要因となっていました。
例えば、採用選考では、大量の応募書類を人手で評価する必要があり、時間と労力がかかります。
また、評価制度も主観的な判断に偏りがちで、従業員の不満につながることがあります。

生成AIは、これらの課題を解決し、より効率的で公平な人材マネジメントを実現するための強力なツールとなります。

人材マネジメントにおいては、以下のような活用が期待されています。

• 採用: 応募書類のスクリーニング、面接の自動化、候補者のスキル評価
• 育成: 個別最適化された学習コンテンツの提供、キャリアパスの提案
• 評価: 客観的なデータに基づいた評価、フィードバックの自動生成
• エンゲージメント: 従業員サーベイの分析、課題の特定、改善策の提案
• 配置: スキルと経験に基づいた最適な人材配置

生成AIを活用することで、人事担当者はより戦略的な業務に集中できるようになり、従業員はより公平で働きがいのある環境で成長できるようになります。

2. LGグループの取り組み：AI×HRによる次世代人材マネジメント

（参考）

LGグループは、DX・AXを推進し、グローバル人材マネジメントの高度化を実現しています。

LGグループでは、関連会社ごとに異なるシステムを使用していたため、非効率な状況が続いていました。
システムの重複投資や頻繁な再構築が必要となり、グループ全体での共通業務の標準化と処理能力の向上が課題でした。

そこで、LGグループは、SaaS型サービスの「LG CNS SINGLEX」を開発し、AI搭載の人事管理ソリューション「SINGLEX HR」を導入しました。

「SINGLEX HR」は、採用から退職までの一貫した人材管理を可能にし、個別最適化された育成施策の実現と適材適所の人材配置を支援します。
AIを活用することで、従来は属人的だった採用・評価プロセスを効率化し、より戦略的な業務に注力できる環境を構築しました。

具体的には、以下の効果が期待されています。

• 採用: AIによる候補者のスキル分析で、最適な人材を迅速に発見
• 育成: 個人の能力に合わせた学習機会を提供し、継続的な成長を支援
• 評価: 公平で透明性の高い評価システムを構築し、従業員のモチベーションを向上
• グローバル: グローバル拠点間でのリアルタイムな状況把握と迅速な意思決定を実現
• コスト削減: 人事管理業務の効率化により、コストを削減

このように、LGグループは、AIを活用した人材マネジメントで、従業員エクスペリエンスの向上と企業全体の成長を両立させています。

3. 海外企業に学ぶ！生成AIを活用した従業員エクスペリエンス向上事例３選

海外企業では、生成AIを活用して従業員エクスペリエンスを向上させる様々な取り組みが行われています。

生成AIは、業務効率化やコスト削減だけでなく、従業員のエンゲージメントや創造性を高める効果も期待できます。
例えば、BMW北米では、大規模言語モデルを活用したプラットフォーム「EKHO」を開発し、顧客体験の向上と業務効率化を実現しています。

ここでは、海外企業の生成AI導入・活用事例を３つ紹介し、事例から学べるポイントも解説します。

3.1 BMW北米

（参考）

事例:
BMW北米は、ITコンサルティング大手のAccentureと協力し、大規模言語モデル（LLM）を活用したプラットフォーム「EKHO」を開発。

活用領域と効果:

領域	効果
顧客体験	車の仕様オプションの組み合わせを瞬時に提案でき、顧客体験が大幅に改善
製造部門	EKHOが生産ラインの最適化を支援し、効率が向上
マーケティング部門	EKHOがターゲット顧客の嗜好を分析し、効果的なキャンペーンの立案に貢献

示唆: 生成AIは業界を問わず、顧客体験と業務効率化を同時に実現できる。

3.2 Stitch Fix（ステッチ・フィックス）

（参考）

事例:
Stitch Fixは、AIとデータ分析技術を活用し、ユーザーの嗜好を理解することで、1人ひとりに最適なファッションアイテムを提案するサブスクリプション型サービスを提供。

活用領域と効果:

領域	効果
優れたUXの実現	AIとスタイリストの連携により個別化したアイテムを提供し、ユーザーの満足度とリピート率を向上
在庫管理とトレンド予測	AIを用いて在庫管理を最適化し、無駄を減らし、トレンド予測に成功、ユーザーの需要へ迅速に対応

示唆: AIは、パーソナライズされた顧客体験を提供し、顧客ロイヤリティを高める。

3.3 Gucci（グッチ）

（参考）

事例:
Gucciは、内部データとAIを組み合わせたEinstein for Serviceを導入。
簡単な会話の回答を自動生成し、アドバイザーは顧客との独自のやり取りをより充実化。

活用領域と効果:

領域	効果
対応のパーソナライズ化	生成AIにより、Gucciのクライアントアドバイザーは、顧客1人ひとりに合わせた対応を実現
意思決定の高度化	データを集約し、インサイトを導出して全社で共有することで、意思決定の高度化を促進

示唆: AIは、顧客とのコミュニケーションを高度化し、ブランド体験を向上させることができる。

4. 事例から紐解く！生成AI導入・活用の５つのポイント

海外事例から学ぶ生成AI導入・活用のポイントは、以下の５つです。
これらのポイントを押さえることで、生成AIの導入効果を最大化し、従業員エクスペリエンスの向上につなげることができます。

例えば、BMW北米のように、自社のニーズに合わせて生成AIをカスタマイズすることで、より効果的な活用が可能になります。

以下に、それぞれのポイントを詳しく解説します。

1. 用途とユースケースを明確化する:
   生成AIを導入する目的を明確にし、具体的なユースケースを設定する。
2. 自社専用にカスタマイズする:
   既存のAIモデルをそのまま使用するのではなく、自社のニーズに合わせてカスタマイズする。
3. ユニバーサルデザインを意識する:
   すべての人が利用しやすいように、アクセシビリティに配慮した設計にする。
4. パーソナライズしたサービスを提供する:
   ユーザーの嗜好や行動データを分析し、1人ひとりに最適化されたサービスを提供する。
5. データを統合・自動化する:
   複数のシステムに分散しているデータを統合し、AIによる分析を自動化する。

5. AI導入におけるリスクと対策

AIの導入には、倫理的な問題やセキュリティリスクなど、様々なリスクが伴います。

これらのリスクを放置すると、企業ブランドの毀損や法的責任を問われる可能性もあります。
例えば、AIが生成した不正確な情報が拡散されたり、個人情報が漏洩したりするリスクがあります。

企業は、AIの導入にあたり、これらのリスクを十分に認識し、適切な対策を講じる必要があります。

McKinseyの調査によると、企業が生成AIの採用においてもっとも懸念しているリスクは「不正確さ」(56%)、「サイバーセキュリティ」(53%)、「知的財産権侵害」(46%)の順に挙げられています。

リスク	関連性があると考えている割合	対策に取り組んでいる割合
不正確さ	56%	32%
サイバーセキュリティ	53%	38%
知的財産権侵害	46%	25%
規制順守	45%	28%
説明可能性	39%	18%
個人のプライバシー	39%	20%
労働力の置換	34%	13%
公平性・公正性	31%	16%
組織の評判	29%	16%
国家安全保障	14%	4%
身体的安全性	11%	6%
環境影響	11%	5%
政治的不安定性	10%	2%
上記のいずれでもない	1%	8%

（引用元）

AI導入における主なリスクと対策は以下の通りです。

• 倫理的な問題:
  データの偏りによる差別や偏見をなくすために、データの収集・分析プロセスを透明化し、倫理的なガイドラインを策定する。
• セキュリティリスク:
  個人情報や機密情報の漏洩を防ぐために、アクセス制御や暗号化などのセキュリティ対策を徹底する。
• 法的責任:
  AIが生成したコンテンツの著作権や責任の所在を明確にする。
• 人材育成:
  AIを適切に管理・運用できる人材を育成する。

6. まとめ：生成AIでEXを向上させ、人材戦略を成功に導く

生成AIは、人材マネジメントに変革をもたらし、従業員エクスペリエンスを向上させるための強力なツールとなります。

生成AIを活用することで、人事プロセスを効率化し、従業員のエンゲージメントや創造性を高めることができます。

海外企業の事例では、生成AIを活用して顧客体験を向上させたり、ビジネスプロセスを効率化したりする様々な取り組みが行われています。
企業は、これらの事例から学び、自社のニーズに合わせた生成AIの導入戦略を策定し、人材戦略を成功に導く必要があります。

この記事では、生成AIを活用した従業員エクスペリエンス向上事例を紹介しました。
最後に、この記事の要点をまとめます。

• 生成AIは、人材マネジメントに変革をもたらす可能性を秘めている
• LGグループは、AI×HRによる次世代人材マネジメントを推進している
• 海外企業では、生成AIを活用して従業員エクスペリエンスを向上させる様々な取り組みが行われている
• 生成AI導入・活用のポイントは、用途の明確化、カスタマイズ、ユニバーサルデザイン、パーソナライズ、データ統合・自動化
• AI導入には、倫理的な問題やセキュリティリスクなど、様々なリスクが伴う

次のアクション

1. 自社の現状を分析し、生成AIを活用できる領域を特定する
2. 生成AIの導入に向けて、具体的な計画を策定する
3. AIに関する専門知識を持つ人材を育成する
4. 生成AIの導入効果を測定し、継続的に改善を行う

これらのアクションを実行することで、貴社は生成AIを最大限に活用し、従業員エクスペリエンスを向上させ、人材戦略を成功に導くことができるでしょう。