投稿者 global-ai-media 
人材マネジメント（HCM）分野において、AIは単なる分析ツールから、自律的にユーザーを支援する「エージェント」へと進化しています。米国Conexis VMSによるAIエージェント「Nexi AI」の導入事例をもとに、バーティカルSaaSにおけるAI活用の最新トレンドと、日本企業が直面する外部人材管理の課題に対するAI実装の可能性とリスクを解説します。
「ツール」から「エージェント」への転換点
米国の人材・ベンダー管理システム（VMS）大手であるConexisが、2025年のBrandon Hall Group HCM Excellence Awardsを受賞し、その中で同社が投入した「Nexi AI」というインテリジェントAIエージェントが注目を集めています。このニュースの本質は、単に一つのベンダーが新機能を追加したということにとどまりません。業務系SaaS（Software as a Service）のUX（ユーザー体験）が、従来の「複雑なメニュー操作」から「AIエージェントとの協働」へとパラダイムシフトしていることを示唆しています。
これまで、VMSのような管理システムは、多機能であるがゆえに操作が複雑になりがちでした。しかし、Nexi AIのように24時間365日稼働するAIエージェントが実装されることで、ユーザーは自然言語で指示を出し、システムがその意図を汲み取って処理を実行する「エージェンティック・ワークフロー（Agentic Workflow）」が可能になります。これは、システム習熟にかかるコストを劇的に下げ、本来の業務である人材戦略やマネジメントに時間を割くための重要な進化と言えます。
日本の「外部人材活用」における課題とAIの親和性
この動きは、日本のビジネス環境においても極めて重要です。日本国内では労働人口の減少に伴い、正社員だけでなく、派遣社員、フリーランス、業務委託といった「外部人材」の活用が不可欠となっています。しかし、日本の外部人材管理は、派遣法や下請法といった複雑な法規制への対応、契約更新の事務手続き、請求処理など、膨大なオペレーション業務が発生します。
ここにAIエージェントが介在する余地は大きくあります。例えば、契約更新のタイミングでAIが自動的に雇用主やエージェントに通知を行い、法的な要件を満たしているかの一次チェックを行う、といったシナリオです。Conexisの事例に見られる「24/7のサポート」は、深夜や休日に稼働することの多いグローバルプロジェクトや、柔軟な働き方をするフリーランスとのやり取りにおいて、担当者の負担を大幅に軽減する可能性があります。
ブラックボックス化のリスクとガバナンスの重要性
一方で、実務的な観点からはリスクも直視する必要があります。LLM（大規模言語モデル）をベースとしたAIエージェントは、時として事実と異なる回答をする「ハルシネーション」のリスクを完全には排除できません。特に、日本の人事・労務領域はコンプライアンスが厳格です。「AIが大丈夫だと言ったから契約した」という言い訳は、偽装請負や二重派遣などの法的問題が生じた際には通用しません。
したがって、AIエージェントを業務プロセスに組み込む際は、AIにすべての判断を委ねるのではなく、最終的な承認プロセスには必ず人間が介在する「Human-in-the-Loop」の設計が不可欠です。また、AIがどのようなロジックやデータに基づいて回答や提案を行ったのかを追跡できるログ機能や、監査可能性（Auditability）の確保も、システム選定時の重要な要件となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本企業がAI導入やDX推進において意識すべきポイントは以下の通りです。
- UI/UXの再定義：システム導入の際、機能の多さだけでなく「対話型インターフェース（AIエージェント）」による業務効率化が図られているかを選定基準に含めるべき時期に来ています。
- 法規制とAIの棲み分け：定型的な問い合わせ対応や一次情報の整理はAIに任せつつ、法的な判断や最終決定は人間が行うという役割分担を、業務フローレベルで明確に定義する必要があります。
- データ整備の優先度向上：AIエージェントが正しく機能するためには、社内の規定や過去の契約データが構造化されている必要があります。AI導入の前段階として、社内ドキュメントのデジタル化と整備が急務です。
- 現場の抵抗感への配慮：「AIに仕事を奪われる」という懸念ではなく、「AIが煩雑な事務作業を代行し、人は人間にしかできない業務に集中する」というメッセージングと、実務担当者へのリスキリング支援が導入成功の鍵となります。