2025年8月19日、三菱UFJ銀行と野村総合研究所（NRI）は、生成AIを活用した人材・業務マッチングの最適化に関する概念検証（PoC）の成果を公表した。人的資本経営の高度化と人事業務の効率化を狙う取り組みだ。
生成AIが行員スキルを解析、異動判断を効率化
今回のPoCは、2024年から両社が共同で進めてきたプロジェクトで、NRIが開発した生成AIサービス「Talent Market Place（TMP）」を活用した。三菱UFJ銀行の人事異動や人材配置において、生成AIが行員のスキル情報と各ポストの要件を照合し、最適な候補者を迅速に抽出する仕組みを検証したものである。
従来は膨大なスキル情報が複数システムや書類に分散し、人事判断に時間を要していたが、生成AIの導入により情報が統合され、意思決定の速度が加速した。
行員一人ひとりの特性や強みを踏まえた異動提案が実現し、個別性を重視した運営が可能になるなど一定の成果を上げている。
同銀行は独自のスキル定義をAIに学習させ、行内に蓄積された大量のテキストデータを解析した。その結果、人事部門は検討作業の効率を向上させ、より本質的な議論にリソースを振り向けられる体制が整いつつあるとしている。
今後は、両社が共同でAI技術を含んだシステム開発を進め、人事領域における生成AI活用の可能性を模索していく方針だ。
AI人事の普及へ 精度向上と公平性の両立が焦点
この取り組みは、人的資本経営（※）の実現に向けたAI活用の一歩といえる。
スキル情報に基づく科学的な配置は、経験則頼みの人事を刷新し、組織全体の生産性を押し上げる可能性がある。とりわけ金融業界のように職務の専門性が高く、適材適所が成果に直結する分野では、生成AIの導入メリットは大きいとみられる。
一方で、AIが導き出す推薦結果には偏りのリスクが伴う。
学習データの質やアルゴリズムの設計次第では、特定のキャリアや属性が過度に評価され、公平性が損なわれる懸念がある。そのため、完全な自動化ではなく、人間の判断と併用するハイブリッド運用が当面の現実解となりそうだ。
他業界でも専門人材の確保が課題となる中、今回の事例は採用・育成・配置といった幅広い領域に波及する可能性があるとみられる。
ただし、導入コストやAI倫理への対応が進まなければ、普及には一定の時間を要するとも予測されるため、調整の余地が未だ数多く残っている点は否めないだろう。
※人的資本経営：従業員のスキルや経験を資本とみなし、企業価値向上に戦略的に活用する経営手法。2023年以降、日本でも情報開示が義務化されている。
