投稿者 global-ai-media 
アクセンチュアやKPMGといったグローバル企業が、従業員のAI活用をトレーニングの段階から「昇進・評価」の条件へとシフトさせています。単なるリスキリングを超え、実務での成果創出を必須とするこの動きは、日本企業にとっても対岸の火事ではありません。組織文化や雇用慣行の違いを踏まえつつ、AI時代の評価制度と実務適用のあり方を考察します。
トレーニング完了はゴールではない
生成AIの登場以降、多くの企業が従業員向けの研修やリスキリング（学び直し）に投資してきました。しかし、米Fortune誌などの報道によると、アクセンチュアやKPMGといったグローバル大手企業は現在、次のフェーズへと舵を切っています。それは「AIトレーニングを受けたか」ではなく、「実務でAIを活用しているか」を昇進や評価の要件に組み込むという動きです。
アクセンチュアは昨年、55万人もの従業員にAIトレーニングを実施しましたが、現在ではシニアスタッフに対し、実際に業務へ適用することを強く求めています。これは、AI導入の目的が「ツールの理解」から「実質的な生産性向上とビジネス価値の創出」へと明確に移行したことを示唆しています。日本国内でも多くの企業が生成AIの導入研修を一通り終えつつありますが、現場での活用率が伸び悩んでいるケースは少なくありません。グローバルの先行事例は、組織としてAI活用を定着させるためには、強制力を含めた「評価制度への組み込み」が不可欠な段階に来ていることを示しています。
日本型雇用における「AI評価」の難しさ
欧米型のジョブ型雇用（職務内容が明確に定義された雇用形態）では、「特定のアウトプットをAIで効率化したか」を評価に組み込むことは比較的容易です。一方、日本企業の多くが採用するメンバーシップ型雇用では、個人の職務範囲が曖昧であり、チームでの成果が重視される傾向にあります。そのため、単に「AIを使え」と号令をかけるだけでは、現場の混乱を招くリスクがあります。
例えば、無理にAI利用をノルマ化すれば、AIを使う必要のない業務にまで適用して品質を落としたり、セキュリティリスクのある無料ツールを無断で利用する「シャドーAI」の問題を引き起こしたりする可能性があります。日本企業がこの潮流を取り入れる場合、まずは「どの業務領域で、どのようなAI活用が推奨されるか」という具体的なユースケースを定義し、それを達成した場合に加点評価するような、段階的なアプローチが現実的です。
「使ったフリ」を防ぐ実務的な視点
AI活用を評価に組み込む際、最も警戒すべきは形式的な利用です。生成AIで作成しただけの、ファクトチェックが不十分なドキュメントやコードが大量生産されては本末転倒です。エンジニアリングの現場であれば、AIによるコーディング支援を受けた上で、最終的なコード品質やセキュリティレビューが適切に行われているかを評価軸にする必要があります。ビジネスサイドであれば、企画書作成のスピードだけでなく、AIが生み出したインサイトを人間がどう深掘りし、意思決定の質を高めたかが問われるべきです。
また、AIガバナンスの観点も無視できません。評価への焦りから、社内規定を無視して機密データを外部のAIモデルに入力してしまうリスクが高まります。したがって、人事評価とセットで、安全なAI環境（サンドボックス環境など）の整備と、明確なガイドラインの周知を再徹底する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のグローバルの動向から、日本企業は以下の3点を意識して実務を進めるべきです。
- 研修から実践へのモードチェンジ：「AI研修の受講率」をKPIにする段階は終わりました。「業務プロセスの何％にAIが組み込まれたか」「AI活用によって削減・創出された時間はどれくらいか」という実効性のある指標へ移行する必要があります。
- 評価制度のアップデート：既存の人事評価制度の中に「デジタル・AI活用」の項目を新設することを検討すべきです。ただし、減点方式ではなく、新しいツールを積極的に業務に取り入れた挑戦を評価する「加点方式」から始めることが、日本の組織風土には適しています。
- 中間管理職の意識改革：アクセンチュアの事例でもシニアスタッフ（管理職層）への警告が含まれていました。現場の若手がAIを使えても、上司がそれを理解・評価できなければ活用は進みません。管理職層こそが、AIによる業務変革のリーダーシップをとるよう、役割定義を見直す時期に来ています。