人材におけるAI革命：結局、人（その次にデータ）が重要

人材アナリティクスのリーダーとして、私たちはよく未来の仕事と、それを形作るテクノロジーについて話します。しかし、Snowflakeでは、単にそれについて話しているだけではありません。特に人材分野のお客様コミュニティをより適切にサポートするために、Snowflakeを積極的に構築しています。今はエキサイティングな時代です。また、新しいソリューションの実現方法やイノベーションの幅広い影響についても検討する必要があります。

Snowflakeにとって、AIを使用するべきかどうかではなく、チーム全体でより有意義な仕事を生み出すためのAI活用方法について話し合っています。私たちは、戦略の指針となるコア原則に焦点を当て、組織的な変化の複雑さに対処することで、この問題に取り組んでいます。

解決すべき適切な問題の発見

さまざまな業界において、人材アナリティクスでも、AIの技術的可能性に捕らわれがちです。しかし、Snowflakeの最高人事責任者（CPO）であるArnnon Geshuriはよく、「重要な教訓は、人々の日常業務に有意義な影響を与えるユースケースを選択する必要があるということです」と言います。つまり、テクノロジーではなく人間の経験から始めるのです。

その好例が、Streamlit内でカスタムアプリを構築し、AIを使用して職務記述書を分析し、標準化する方法です。お客様からは、職務記述書の作成と更新は手作業で時間のかかるプロセスであるという意見を定期的にいただきます。そこで、私たちは、採用チームや人事チームと連携して、特定の職務や国向けに職務記述書を自動化し、標準化するプロセスを開発しました。そうすることで、時間の節約だけでなく、豊富な非構造化データを活用して、現在採用しているスキルや、採用スキルが時間の経過とともにどのように変化しているのかを確認できるようになりました。Snowflakeの戦略的な従業員計画を可能にする基盤となるステップです。タスクを自動化するだけでなく、インサイトエンジンも作成します。

別のペインポイントとして、従業員ポリシーを検索するという、非常によくある不満があります。必要な作業は周知の事実です。シンプルな答えを見つけるために膨大な知識記事を延々と探索するのです。私たちは、Snowflake Intelligence（パブリックプレビュー中）を活用して、単なるリンクのリストの提示ではなく、自然で対話的な方法でポリシーと従業員の情報を提供しています。 

このテクノロジーを使用する従業員とお客様の目標は、検索エンジンではなく人間に尋ねているように使用できることです。これにより、従業員体験が向上するだけでなく、運用チームは反復的なチケットへの回答が不要になり、人間による操作を必要とする複雑で微妙な質問に集中できるようになります。また、職務内容と同様に、この作業は単なる応急処置ではありません。すべての非構造化ポリシーデータを1か所に集約して、一貫性とスケーラビリティを高めます。

人間の能力の代替ではなく、強化

AI導入の最大のハードルの一つは、組織的な受け入れです。人事という仕事を選んだ従業員のほとんどは、やはり「人」との関わりに魅力を感じています。したがって、AIは非技術系の従業員にとって厄介な作業になる可能性があります。Snowflakeの人事チームは、AIエージェントが人間の能力を代替するのではなく、どのように強化できるかをチームに示そうと対策を講じています。

この信頼を構築するために、社内の自分たちのチームから取り組みを始めました。自動化によって、従業員の有意義なサポートやエンゲージメントを妨げることの多い、反復的なトランザクションタスクを排除できることを実証しました。その結果、私たちの人事チームは、時間を節約してマネージャーのコーチング、従業員へのパーソナライズされたサポート、より強固な文化の構築など、より価値の高い活動に注力できます。目標は、人事の仕事を代替することではなく、充実させることなのです。

不可欠な基盤：データ品質

多くの組織ではすでにAIに必要なデータが存在し、多くの場合、人的資本管理（HCM）システム、応募者追跡システム（ATS）、その他の従業員記録システムなどのシステムに保存されています。しかし、データがあるだけでは十分ではないことがわかっています。人材データは乱雑になりがちです。AI戦略を実現するためには、ガバナンスからクリーン化まで、堅固な人材データ戦略に時間を費やす必要があります。

データプラットフォームとしてのSnowflakeの基盤は、まさにこの領域において極めて重要です。Snowflakeでは、さまざまなシステムからのデータをガバナンスの確保された信頼できる唯一の情報源に集約し、同じ機能をお客様に提供しています。これにより、クリーンで一貫性のある信頼性の高いデータでAIモデルをトレーニングできます。この堅牢なデータファウンデーションがなければ、出力の信頼性が損なわれる可能性があります。

この取り組みはまだ始まりにすぎません。私たちの仕事は、Snowflakeのエンタープライズテクノロジーチーム、人材採用チーム、HRISチーム、人事運用チームなど、多くのチーム間の強力なパートナーシップの証です。Snowflakeの最高人事責任者（CPO）のサポートによって、リスクを受け入れ、学習し、AIがSnowflakeのすべての従業員により良い体験をもたらす未来を構築できます。私たちは、摩擦を取り除き、反復作業を自動化し、チームが最も重要なこと、つまり従業員に集中できるようにする方法を継続的に探っています。