生成AI利活用の効果には抜群の高さがあります。
生成AI利活用の効果は、3年分の変革を、1年で成し遂げるほどのスピード感があるともいわれています。しかも、汎用人工知能は3～5年以内、人間の知能を超えた人工超知能は10年前後で登場ともいわれています。今の変革に与える効果とともに、将来にも効果が及んでいくこととなります。
その効果の大きさから、生成AI利活用制度を、早期に導入することが求められています。
当社の専門的貢献職および管理職の人事考課基準システムでは、生成AI開発のﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄ・ﾁｰﾑの位置づけについて、生成AI自社基盤開発、生成AIを実装した現場サービスの開発など、開発プロジェクトにおける、ﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄリーダー、メンバーごとの任務の大きさ・貢献の高さを重要視する位置づけをしています。
そのほかの生成AI任務の大きさ・貢献の高さも、社内で明示することにより、生成AI人材の確保を有利に推進するとともに、社内でリスキリングを促し、社内での生成AI人材育成の道しるべとする、ことにもつながります。
生成AI利活用制度の導入が早ければ早いほど、当社の専門的貢献職および管理職の人事考課基準システムの導入が早ければ早いほど、将来を含めた効果を大きくします。このため、以上のご検討をお急ぎください。
賃上げ前に、大型開発にも繋げるような当社システムへの移行を推奨
4年間累積賃上げ率３割とかの会社も登場。
来年の賃上げも一層、大きな動きが予想されます。人手不足・新卒採用難が続くからです。
基本給など年収の大幅アップをはかると同時に、当社人事考課基準システムの導入を推奨します。例えば、開発社員が本人希望する開発プロジェクト（当社人事考課を適用）の関われる制度を設けるなどもして、大型開発にも繋げるような考え方です。
当社人事考課基準システムの、半年間業績貢献等級を基にした賞与・本人の一定期間貢献の社員等級別基本給への移行を推奨します。
成果重視の給与割合向上で、離職率改善が期待されます。
成長の推進原動力を人事考課基準に取り込み、ジョブ型賞与・基本給を推進
専門的貢献職および管理職の人事考課基準の目的は、① 賞与・基本給等の判断基準を果たす役割、② 対象となる専門的貢献職および管理職の働きがいに貢献、③ 会社の持続的成長に必要な製品・サービスの質向上・IT化・AI化・GXに貢献、などです。
そのための最適な方法として、当社システムの人事考課基準では、
① 確たる貢献の証しとしての具体的な尺度となる、任務に係る管理項目・目標水準の明確な設定、
会社の持続的成長に必要な製品・サービスの質向上・IT化・AI化・GXをもたらす管理項目・目標水準の設定は、ライン権限範囲にふさわしい管理項目の設定、限定された特定の専門的権限範囲にふさわしい管理項目の設定となります。
② 会社の持続的成長に必要な製品・サービスの質向上をもたらすための「欠かせない貢献項目」の設定、具体的に、人事考課基準に盛り込むべき「貢献項目」として、㋑ 毎年毎年の経営・事業戦略での目標を、管理項目・目標水準として落とし込み、戦略目的貢献項目をふさわしい等級設定とする人事考課基準、
㋺ 開発・受注案件などでのプロジェクトやチームで貢献、㋩ 顧客等目線のアウトカム企画目標で貢献、㋥ 独自の生成AI自社基盤の開発等や、データサイエンス活用の飛躍的な改善で貢献、ペーパーレス化のためにソフト化で貢献、㋥ 戦略目的や開発目的などの変革・改善目的・維持目的で貢献、
③ 専門的貢献職の隠れた貢献を、人事考課基準で認知、引き出す原動力となる人事考課基準を充実化し、専門職としてキャリアアップ、活躍する道をつくり会社成長に貢献、
④ ㋑ 専門的貢献職および管理職を対象に、半年間業績の評定システムでは、優れた評定法とされる執務基準法を採用、㋺ 半年間業績での貢献の高さ・頑張りがいに応じて、明確に差をつける、㋩ 一定期間の業績を基本給に反映させる制度とし、これらにより、働きがいも高めます。
➄ 最適方法であるベストプラクティスを固め、規程化のうえで、「改善、ノウハウ、繰り返し活用できる手法等事例集の認定・登録・蓄積・社内共有資産化・教材化し社内公開プラットフォーム、または、会社別専門知識をもつAIシステム」化の構築のときの貢献、などです。
「人材採用力」を高めるために、人事考課に求められる透明化した基準
IT・AI基盤や、Ｍ＆Ａのプロなど、高度人材の採用難の中、高額年収の提示などが勢いを増しています。しかし、それだけでは、「人材採用力」を高めるために不十分です。
求職者としては、将来のキャリアプラン・キャリアパスを具体的にイメージできる選択肢（道）を求めています。これに応えるためには、多様な選択肢を提供するうえで、管理職への道のみならず、多様な専門的貢献職への道を準備する必要があります。
当社の人事考課基準は、複雑度・重さ度別任務において、より会社の価値創造に与える貢献度の高い任務に従事し、達成・実現すれば、貢献等級も高くなります。つれて、処遇も改善する人事考課基準です。
若いうちに専門性を身につけて成長、長い会社人生で、その専門性を特長にしたい、ということを活かせる多様な専門職制度があること。この制度がなければ、恐らく、若手社員の離職を招きがちとなるでしょう。
人材採用難に、対処のための透明化した人事考課基準・専門職制度の充実の広報も、採用活動に有効でしょう。
① 開発・受注案件などでのプロジェクトやチームで貢献のときの人事考課基準、
② 顧客目線のアウトカム企画目標で貢献のときの人事考課基準、
③ 独自の生成AI自社基盤の開発等や、データサイエンス活用の飛躍的な改善で貢献、ペーパーレス化のためにソフト化し、情報・データを蓄積・社内共有資産化・教材化、のときの人事考課基準、
➃ 戦略目的や開発目的などの変革・改善目的・維持目的で貢献のときの人事考課基準、
⑤ 知的判断任務で貢献のときの人事考課基準、
➅ 口頭説明を要しないほどの、文章化説明の充実化した人事考課基準、などです。
『ジョブ』型雇用制度など、いくつかの『ジョブ』型制度が生まれてますが、当社システムはメーカーに留意し、日本のメーカーも取り入れやすく考えています。
当社システムは、『ジョブ』型雇用制度ではなく、任務を明示する『ジョブ』型給与制度です。『ジョブ』型雇用は、主に採用に有効な制度です。
専門的貢献職および管理職の任務を明示する『ジョブ』型給与制度での核心は、「等級定義」の①正確・明確性、です。
専門的貢献職および管理職であるだけに、「等級定義」の中には、②会社の成長指向、③会社の競争優位性指向、➄直接的な付加価値づくりへの貢献性、④社員間公平性、なども求められます。
日本企業にあった職務給の導入方法を類型化するモデルとして、専門的貢献職および管理職の当社システムは典型的なモデルと確信しています。
当社システムでは、企業風土の改善や、顧客等目線のアウトカム企画目標、会社の価値創造に与える効果の程度、を対象として、人事考課で取り上げています。
当社は、持続的成長に向けて生成AI化・DX化・GX化・ペーパーレス化など変革・改善・プロジェクトに必要とする任務を見いだし、人事考課基準を見える化、女性・シニア・中途社員の活躍も企図のときの、専門的貢献職および管理職の複雑度・重さ度別任務ごとの貢献等級を基軸とする人事考課基準を創り上げてきております。
研究開発職や管理職の場合など、（職務ごとの等級基準） 任務ごとの等級基準を設定することが厄介とされ、等級設定は困難とし、「職務ごとの等級基準はどうせできない」とされています。
このため、当社の人事考課基準のような、専門的貢献職および管理職の全体的な体系での任務ごとの等級基準は、国内外でもほとんど見受けられません。
経営方針・戦略を踏まえて、「事業の持続的な成長にとって欠かすことのできない貢献項目」を設定、この成長の力強い推進原動力を人事考課基準に取り込み、ジョブ型賞与・基本給を推進。
人事考課の真の問題は、社内の人事考課基準と異なり、都合のよいように、例えば、都合のよい「ものさし」を使って、どのようにも解釈できる状態にあることが真の問題です。
都合のよい解釈ができる「ものさし」であれば、都合のよい解釈がでてしまいます。
つまり、「ものさし」と称するものがあっても「真の人事考課基準なきがごとし」です。
当社の「管理職担当・専門的貢献職担当任務貢献の分類基準書ｼｽﾃﾑ」では、都合のよい解釈ができる「ものさし」を排除し、任務ベースの人事考課基準の浸透に強力な基準設定を企図しています。
仕事の貢献実績の向上が、社員等級の上昇につながる専門的貢献職および管理職の人事考課基準制度です。
「ｼﾞｮﾌﾞ」日本型社員等級による基本給・半年間業績貢献等級を基にした賞与、を考えています。貴社の管理職担当任務、および、専門的貢献職担当任務を踏まえた、貴社の社内任務の分類に関して、当社による、任務貢献の分類基準書ｼｽﾃﾑのご検討をおすすめします。
人事考課基準研究所 代表 木村 壽彦
㈲ 人事考課基準研究所
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