「もう一つの脳」としての生成AI：採用・評価・育成の劇的変化

　対談の後半では、両社が注力する「生成AI」の活用に焦点が当てられた。HRBrainが開発を進める新機能「Brain（ブレイン）」は、まさに「人事に、もう一つの脳を。」というコンセプトを具現化したものだ。

　これは社内版ChatGPTのようなインターフェースを持ち、HRBrain内に蓄積された膨大な評価ログ、1on1の記録、さらには外部SaaSのデータまでをAIが横断的に分析する。堀氏は、具体的な活用シーンを次のように解説する。

「『新規プロジェクトに必要なスキルを持つ社員を3名提案して』といった問いに対し、AIが瞬時に最適な候補者をリストアップします。また、離職リスクの分析や、評価業務における目標設定の添削などもAIがサポート。人間は、AIが提示したデータを基に『最終的な意思決定を下す』という最も付加価値の高い業務に集中できるようになります」（堀氏）

　一方で、LinkedIn側でもAIによる「採用の民主化」が進んでいる。「LinkedInリクルーター」では、理想的なロールモデルとなる社員のプロフィールを基に、AIが数秒で似たスキルセットを持つ候補者を世界中から探し出し、パーソナライズされたスカウトメールの下書きまで作成する。

　　田中氏によれば、このAIエージェントの導入により、採用担当者のスクリーニング時間は50％短縮され、InMail機能の返信率は69％向上したという。

「AIは人の仕事を奪うのではなく、人間がより創造的な仕事、つまり『人と向き合う時間』を増やすためにあるのです」（田中氏）

伝統的産業の「職人芸」をスキルとして定義し、次世代へつなぐ

　セミナーのQ＆Aセッションでは、メーカーなど日本の伝統的産業におけるトレンドについても活発な議論が交わされた。日本の基幹産業において、いかにデジタル変革を進めるかは国家的な課題でもある。

　田中氏は、デジタル庁や経済産業省との議論を引き合いに出し、LinkedInが持つインサイトの重要性を説いた。どの企業からどの企業へ、どのようなスキルを持つ人材が動いているのか。これらのマクロデータを産業別の発展に役立てる取り組みを強化しているという。

　これに対し堀氏は、日本企業特有の「暗黙知」の言語化というアプローチを提案した。

「日本の製造業には、言語化されていない素晴らしい『職人芸』が多く眠っています。これらをHRBrainで『スキル』として定義・可視化し、LinkedInラーニングなどの教育コンテンツと結びつける。そうすることで、経験や勘に頼らない、再現性のある組織づくりをお手伝いしていきたいと考えています」（堀氏）

　伝統的な産業こそ、最新のテクノロジーを活用して「スキルの継承」をシステム化するメリットは大きい。ベテランの持つ卓越した技能を定義し、若手に必要なラーニングパスを提示する。今回のAPI連携は、こうした「産業の血を入れ替える」ためのインフラとしての役割も期待されている。