2030年の人事部

国本和基(著者)

• 販売会社／発売会社: クロスメディア・パブリッシング/インプレス
• 発売年月日: 2025/10/31
• JAN: 9784295411185

商品レビュー

2026/03/16

AIを活用した「タレントインテリジェンス」によって人材分析・可視化・予測を行う未来の人事像を紹介した一冊。前半は仮想企業のストーリー形式で変化を描き、後半は具体的な仕組みを解説している。ただし後半は著者企業のプロダクト紹介の色がやや強い印象も受けた。一方で、日本企業向けに最適化された人事プラットフォームという発想はガラパゴス化の可能性を感じさせる部分もあり興味深い。日本企業で人事改革を検討している人にとって、選択肢の一つとして参考になる内容だった。

2026/01/27

タレントマネジメントの先の未来が描かれており、
現在の課題に共感を持てた。
リスキリング、セカンドキャリア、最適配置をAIが支援し、人間が決定する。つまりは判断できる能力はやはり重要。

適材適所では無く適所適材の考え方も実践しようと思った

2026/01/17

社員が内発的動機から、異動や成長機会を掴みにいく環境を作りたい。

キャリアジャーニーの可視化を進めて、社員がキャリアオーナーシップを持つことで時組織で活躍することをWillにできることで、事業利益の最大化、もしくは最適配置の促進したい。

キャリアジャーニーの可視化ができたら、勝ち馬に乗りたい層も「ここで頑張れば勝ち馬乗れるんだ！頑張るか！」を創出できると思う。

活躍できなくなり退職を考えるベテランも、どこかの部署としては喉から手が出るほど欲しい人材だったりする。
弊社だからこそこの状況をうまく活用したい。

適性があっても最後は人の意思。そこをサポートするのが人事。

必要な研修も、本人が内的動機持たないと動かないしインプットからアウトプットに繋がらない。
弊社は研修機会が多くありがたいが、対象者のニーズを作らない状態で行うことが多い。研修の事前課題には、ニーズを作りに行く項目を設けていいのでは？。

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営業→企画の移動例
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○全体像
・人事部は、社員（三枝）の社外発信や行動データをもとに、本人も気づいていなかった強みや志向性を可視化して提示している。
・その結果として、「現職で評価されていない＝能力がない」ではなく、「今の部署とベクトルが合っていないだけ」という再解釈を示している。
・異動提案を決定事項として押しつけるのではなく、学習支援（リスキリング）と撤退可能性（合わなければ戻れる）をセットで提示している。
・社員の「辞めたい気持ち」を否定せずに受け止めたうえで、「まだ試していない選択肢」があることを示している。

○対話の結果
・社員は即断を求められず、
　- 「自分は役に立たないのではないか」という思い込みが崩れ
　- 「試してみる価値がある」という前向きな感情を持つに至っている。
・人事異動が、「逃げ」や「左遷」ではなく、「可能性の実験」として受け取られる状態がつくられている。

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▼② トークのポイント整理（なぜ良い対話なのか）

○ポイント① 評価ではなく「再解釈」から入っている
・「向いている／向いていない」という評価を下していない。
・行動事実とその見え方を提示し、「こういうデータがあり、こう見える」という形で語っている。
・人格や能力を断定せず、本人が考え直せる余地を残している。

○ポイント② 本人が知らなかった強みを可視化している
・社内評価ではなく、社外発信・反響・行動の継続性を材料にしている。
・自己認識と実態のズレを、否定せずに示している。

○ポイント③ 異動に伴うリスクを構造で下げている
・研修内容、学習項目、キャッチアップの道筋が明示されている。
・合わなければ再異動できる選択肢が提示されている。
・異動を「一発勝負」にしていない。

○ポイント④ 「辞めたい気持ち」を否定していない
・社員の感情を修正しようとしていない。
・「その気持ちが出るのは不自然ではない」という前提に立ち、別の選択肢を並列で示している。

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▼③ 論点整理（人事として学べること）

○論点① 人事異動は配置ではなく意味づけの仕事である
・同じ異動であっても、「穴埋め」として伝えるか、「可能性の拡張」として伝えるかで、受け取り方は大きく変わる。

○論点② 成果が出ていないことは能力不足を意味しない
・ベクトル不一致
・評価軸不一致
・表現手段不一致
といった別の解釈を、人事が言語化できるかが重要である。

○論点③ データは決定のためではなく対話の材料である
・データは異動を自動的に決めるためのものではない。
・本人が自分自身を見直すための鏡として使われている。
・最終判断は本人に委ねられている。

○論点④ 試せる組織設計が人をつなぎ止める
・仮説検証型のキャリア選択が許容されている。
・失敗しても戻れる設計が、挑戦と定着の両立につながっている