ジョブ型人事のその先へ──AI時代の「ジョブマネジメント」【制度だけではなく、現場定着まで導くジョブ型人事の実践論 Vol.6】

2026.10.13

これまで5回にわたり、ジョブ型人事を「制度導入」で終わらせず、実際に運用するためのポイントを考えてきました。

JDを整備し、変化に合わせて更新する。最新のJDを評価・配置・育成につなげる。そしてAIを活用することで、人事や管理職が情報収集や比較、たたき台づくりから解放され、人にしかできない「判断」と「対話」に集中する。ここまでが、ジョブ型人事を現場で機能させるための一連の流れです。

しかし、AIが急速に進化する今、さらに一歩先を考える必要があります。

これまでのジョブ型人事は、どちらかといえば「今ある仕事をどう定義し、どう管理するか」が中心でした。これから問われるのは、「これからの事業に、本当にどのような仕事が必要なのか」です。

既存のポジションやJDを前提にするのではなく、事業戦略から必要な成果を考え、必要な仕事を定義し、それを人とAIにどう分担するかを考える。そのうえで、組織、ポジション、JD、必要なスキルを再設計する。ジョブ型人事は、こうした「ジョブマネジメント」へと進化していくと考えています。

【過去のコラムはこちら！第1回/第2回/第3回/第4回/第5回】

起点を「現在の組織」から「事業戦略」へ変える

多くの企業では、組織やJDを見直す際、現在の組織図や業務から考え始めます。「この部署には現在この仕事がある」「このポジションは現在この役割を担っている」と整理し、それをもとにJDを更新します。

もちろん、現状を把握することは必要です。しかし、それだけでは既存の組織をより正確に記述しているだけになりかねません。

本来、最初に考えるべきなのは事業戦略です。

今後、会社はどの市場で、どのような価値を生み出そうとしているのか。そのために各事業や部門には、どのような成果が求められるのか。その成果を実現するためには、どのような仕事が必要なのか。

この順番で考えることで初めて、「現在の組織に足りない役割は何か」「反対に、重複している仕事はないか」「これまで重要だったが、今後は重要性が下がる仕事はないか」といった問いが生まれます。

JDは、現在の業務を書き写すための文書ではありません。経営が実現したいことを、現場の役割と責任にまで落とし込む接続点なのです。

AIが「戦略」と「現在の仕事」のギャップを見つける

この戦略起点の組織設計は、これまで非常に難しいものでした。

数百、数千のJDを確認しながら、事業戦略との整合性を点検し、役割の不足や重複、上位・下位ポジション間の責任のずれまで見つけることは、人手だけでは容易ではありません。

ここでAIが大きな役割を果たします。

AIは、経営計画や事業方針と、現在の組織情報やJDを横断的に読み取り、その間にあるギャップを分析できます。

たとえば、今後「データを活用した新しい顧客価値の創出」を重点方針に掲げたにもかかわらず、その成果に明確な責任を持つポジションが存在しないかもしれません。反対に、複数の部門が似た役割を持ち、責任の所在が曖昧になっている可能性もあります。

また、部長と課長のJDを比較した結果、同じ責任が重複していたり、誰も担っていない責任が見つかったりすることもあるでしょう。

AIが決めるのは「正しい組織」ではありません。AIの役割は、膨大な情報を横断して、戦略を実行するうえで人が検討すべき論点を見つけることです。

そして人は、その提案をもとに「本当にこの役割が必要なのか」「どこに責任を置くべきなのか」を判断します。第5回で取り上げた「AIが整理し、人が判断する」という役割分担は、個人の人材マネジメントだけでなく、組織設計にも広がっていきます。

「人に何を任せるか」から考えない

さらにAI時代には、もう一つ大きな転換が必要です。それは、必要な仕事をすべて人に割り当てるという前提を外すことです。

従来であれば、新しい仕事が生まれれば、それを担う人やポジションを考えました。しかし、情報収集、データ整理、文書作成、定型的な分析など、AIが担える仕事は急速に増えています。

であれば、まず成果を実現するために必要な仕事を洗い出し、それぞれについて「人が担うべきか」「AIに任せられるか」「人とAIが協働すべきか」を考える必要があります。

AIに任せられる仕事を切り出したうえで、人には判断、創造、顧客との関係構築、交渉、メンバーとの対話など、より人にしか生み出せない価値を担ってもらう。その結果として、ポジションの役割や必要なスキルそのものも変わっていきます。

つまりAI活用とは、既存業務を少し効率化することだけではありません。

事業戦略から必要な成果を定め、必要な仕事を考え、人とAIの役割を再配分し、その結果として組織とポジションを設計し直す。

ここまで行って初めて、AIを前提とした組織づくりになります。

「JD管理」から「ジョブマネジメント」へ

こうした変化を考えると、これから企業が管理すべきものは、JDという文書だけではありません。

重要なのは、組織の中にどのようなポジションがあり、それぞれがどのような役割テーマについて、どのレベルの責任を担っているのかを構造的に捉えることです。そして、なぜその役割や責任にしたのかという判断の履歴も残していくことです。

事業戦略が変われば、AIが現在の役割構造との違いを分析し、変更すべきポジションや責任の候補を示す。人がその提案を確認し、採用するかどうかを判断する。そして、その判断が蓄積される。次回の見直しでは、ゼロからすべてを考え直すのではなく、前回からの変化を中心に検討できます。

つまり、

事業戦略を捉える
→ 必要な成果と仕事を考える
→ 人とAIの役割を分ける
→ ポジション・JD・スキルを設計する
→ 変化に合わせて再び見直す

という循環を回し続けるのです。

これが、私たちが考える「ジョブマネジメント」です。

第1回では、日本企業が直面するジョブ型人事の“運用の壁”からこの連載を始めました。制度を作っても回らない。JDを作っても更新されない。評価・配置・育成につながらない。そして、丁寧に運用しようとすれば人事や管理職の負担が増える。AIは、こうした課題を解消する大きな力になります。

しかし、その可能性は効率化だけにとどまりません。

ジョブ型人事の本当のゴールは、JDを作ることでも、制度を導入することでもありません。事業の変化に合わせて、組織に必要な仕事と役割を変え続けられる状態をつくることです。

AIによって、戦略と仕事、仕事と人、そして人とAIを、これまで以上につなぎ直せるようになりました。

ジョブ型人事は今、「職務を定義する制度」から、事業戦略に合わせて仕事と組織を継続的に再設計する仕組みへ。その役割を大きく広げようとしています。