AIとトータルリワーズの未来
AIで報酬ワークフローを強化
AI の学習・分析・予測・作成能力は、多数の HR タスクを合理化し効率を高め、成果を向上させます。AIの可能性を最大限に引き出すには、新しいツールだけでなく、仕事のタスクへの分解、人材とテクノロジーの最適な組み合わせへの再配置、などの新しい分業を考慮した新しい働き方を創造するプロセスへの投資が必要です。
トータルリワーズの機能の多くは、人間と機械の最適な組み合わせの検討を伴います。マーサーの最近の調査で、 AIと自動化により、従業員からの定型的な問い合わせや福利厚生の管理に関連する業務など、報酬チームの業務量の半分以上 （52％）を代替できる可能性があることがわかりました。 マーサーの 『人材動向調査2026』 によると、人事部門のリーダーたちは、2026年までに自社組織がAIを活用して（あるいは活用する計画がある）と回答しており、その対象となる業務には、福利厚生の加入手続き（89%）、パフォーマンス管理（85%）、および様々なスキルセットの市場価値の変化の評価（87%）などが含まれています。
組織はすでに、特にこれら5つの分野においてより広範に報酬機能をサポートするためにAIを活用しています。
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方針と手順AI は報酬プログラムと福利厚生プランのデータを分析して、報酬ポリシー全体を合理化し、公平性と一貫性を高めることができます。これは、短期間で大量の人事資料をレビューする必要がある合併・買収時や、多種多様な現地プログラムやそれを裏付ける文書が管理しきれなくなっている多国籍企業において、特に大きな効果をもたらす可能性があります。
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職務記述書（JD）雇用主はAIを使って職務記述書を見直し、改善し、標準化し、より包括的な言葉を吹き込み、多言語に翻訳することができます。AIはまた、職務に重要なスキルを追加するプロセスを加速させ、企業価値や法的義務との整合性を確保し、職務記述書（JD）を強化することもできます。
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ジョブアーキテクチャーAIは、職務レベルと職務ファミリーを分析し、それらを職務とスキルの構造に整理し、特定の機能のキャリアパスを示すことに長けています。一部のタレント・マーケットプレイスは、この機能をすでに組み込んでおり、AIを使って個々の従業員を全体的な職務構造にマッピングしています。
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目標設定と整合性組織の目的や業績データに基づいてビジネス目標を組織内にカスケードするために、AIツールを使い始めた組織もあります。また、SMART（Specific、Measurable、Achievable、Relevant、Time-bound）目標を定義し、多様な従業員グループやチーム間で全社的な一貫性と整合性を向上させることもできます。
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パフォーマンス管理システムチャットボットやその他のAIを搭載したツールは、パフォーマンスの追跡を自動化し、ワークフローをモニタリングし、リアルタイムでフィードバックを提供、ビジネスの優先順位に基づいてタスクのリマインダーを送信し、改善のための推奨事項を記載したパフォーマンス・レポートの生成も可能です。このようなシステムは、従業員体験（EX）設計の不可欠な一部となり、従業員の事務作業を軽減し、成長文化を促進し、より多くの情報に基づいた対面での話し合いを実現させます。
総合報酬における強化された知見
トータルリワーズによるAIの活用には、生産性の向上という期待以上に、さらに魅力的なアップサイドがあります。インテリジェンスの増幅は、 AIが私たちの知識のギャップを埋め、仕事の質、意思決定、価値創造における新たな基準を刺激するときに起こるものです。
トータルリワーズチームはすでに、報酬や福利厚生に関する十分な情報に基づいた意思決定を行うために、膨大な量のデータを扱っています。しかし、不安定な市場環境、変化する事業目標、多様な従業員のニーズの中、完璧なバランスを保った公正で競争力のあるパッケージの提供は、かつてないほど困難になっています。
AIは、バラバラのデータセットを統合し、隠れた洞察を明らかにし、新しい報酬戦略の提案を助けることができるため、雇用主は、最も需要のある従業員セグメントに合わせて総報酬を提供できます。AIが進歩するにつれ、先進企業では増幅されたインテリジェンスの実験を行っています。
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予測型パフォーマンス分析AIは、傾向、パフォーマンスの推進要因、および機会の領域についてパフォーマンスデータを分析できます。予測モデルは、これらの洞察をさらに一歩進め、分散データセットを統合して、潜在能力の高い人材を特定し、将来のパフォーマンスを最大化するための最適な報酬プログラムと労働条件のセットを提案します。
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賃金の公平性と透明性マーサーの 『人材動向調査2026』 によると、会社に留まる意向のある従業員にとって、公正な報酬が2番目に多く挙げられる理由であり、退職を計画している従業員にとっては、不公平な給与が3番目に多い離職理由となっています。現在、多くの法域で賃金の公平性が求められていることに加え、少なくとも20カ国で給与の透明性が義務付けられている現在、AIはギャップを特定し、その原因を突き止め、コンプライアンスを実現するために不可欠なツールとなっています。
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報酬と表彰生成AIは、業績評価指標、企業ガイドライン、市場ベンチマークデータ、従業員の意見聴取、福利厚生の利用状況に基づいて、報酬や表彰の価値を提案できます。実際、給与公平性分析、競合市場データ、個人の業績データをAIシステムに読み込ませ、組織全体の個人別の新規採用、昇進、年次調整の給与勧告を生成できるようにしている企業もあります。強力なビジネス根拠を反映したマネージャーの意見の余地は残っていますが、AIの活用は、公正で競争力のある給与決定の増加を促進し、完全な給与の透明性のための強固な基盤を提供します。
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役員報酬AIは、インセンティブプランの指標、業績目標、支給額など、同業他社の戦略や給与方針、慣行に関する情報を収集し、企業の役員報酬プログラムの調整を提案するために利用できます。
リワーズ部門は常にデータを重視してきましたが、AIを効果的に活用するには、さまざまなソースから得られる大量の高品質データが必要です。従業員のセグメント間や個人間の賃金格差など、過去の企業データに偏りがある場合、このデータに基づいて学習するAIモデルは、この偏りを反映し、永続させるような推奨を行う可能性があります。データプライバシーとデータガバナンス全般という重要な課題に加えて、こうした懸念を特定し、対処できる人間を、プロアクティブかつリアルタイムで、ループ内に配置しておくことが不可欠です。
これら事例は、AIがトータルリワーズにおける仕事の本質をいかに変え続けているかを示しています。今日、部門の人々は手動でさまざまなデータセットを収集・管理・統合しています。組織の優先事項を進めるべく、より戦略的に作業する必要があります。リワーズにおける成功には、これらのインサイトを統合し、不整合な点にフラグを立てて修正し、AIを活用した報酬に関する成果を報酬哲学や給与慣行と確実に一致させるという、より洗練された方法が求められるでしょう。
インパクトのあるトータルリワーズプログラムとEX向上のためのAI
AIは、魅力的な従業員体験（EX）に不可欠な総報酬プログラムの提供を強化します。今日、先進企業は責任あるコスト管理を行いつつ、重要な人材を惹きつけるために給与プログラムを進化させています。人事担当者のリーダーたちは、人件費の上昇とデジタルスキルを持つ人材の確保が2024年の最大の課題となると指摘しており、経営幹部の3分の1近く（30％）が、現在の人材モデルでは需要を満たせないと考えています。
従業員は報酬についてどのように語っているのでしょうか？ 「報酬を改善するにはどうすればよいか」という質問に対し、今年、従業員から最も多く寄せられた回答は、「私の独自のスキルや需要の高いスキルに対して、より高い報酬を支払うこと」でした。多くの人は、10％の昇給よりも、より充実した医療保険（68％）、デジタルスキルの向上機会（63％）、柔軟な勤務形態や圧縮勤務（56％）といった他のインセンティブを選ぶでしょう。これらの調査結果は、最高のトータルリワーズプログラムは、多様性の高い従業員の幅広いニーズに対応していると示唆しています。
AI は、トータル リワーズパッケージをパーソナライズし、プログラムの支出と付与を最適化する大きな可能性を秘めています。これにより、トップ企業は人材競争に勝ち、トータルウェルビーイングを高め、福利厚生の負担を改善し、全体的な従業員エクスペリエンスを向上させるでしょう。潜在的な使用事例は以下の通りです。
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真にパーソナライズされた福利厚生と退職給付生成AIは、全従業員の質問に答えるために、ベンダー情報やポリシー情報を取り込むことができます。モデルに読み込まれた行動や人口統計データに基づいて、給付や貯蓄プランの提案をカスタマイズするよう、時間をかけて学習します。これにより、従業員の理解と評価を向上させる、真にパーソナライズされた総報酬体験につながる可能性があります。
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出国と本国帰任の最適化AIは複数のデータソースと従業員情報を照合し、海外派遣者に対する適切な異動支援と報酬を提案することができます。また、スキル、経験、従業員の嗜好に基づいて機会を予測し、本国帰任を提案できます。
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ワークフォースと報酬計画リワーズの専門家は、AI を使用して、市場給与データ、人口統計および国情報、リスク予測、労働力の主要なスキルの需要と供給、や給与計画を統合できます。AIはまた、潜在的な人材不足を予測し、将来の労働力のニーズを満たすための現状の給与調整の必要性を評価することも可能です。
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AI／従業員のパフォーマンス評価AI主導のプラットフォームは、従業員による自己評価や相互評価を可能とします。そして、生成AIがガイダンスを提供し、評価が客観的かつ建設的で、組織の目標に沿ったものであることを保証します。AIからのフィードバックを検証し、話し合うためにマネージャーをループに含めておくことで、EXが低下しないよう工夫できます。
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感情分析と神経科学的評価生成AIは、デジタルコミュニケーションのパターン・表情・言葉の使い方・その他のデータを分析し、チームのダイナミクス・従業員の感情・幸福度を測ることができます。組織は調査結果を活用して、チームのパフォーマンスと全体的なEXに影響を与えるコラボレーション、コミュニケーション、その他の問題を改善できます。
これらの一部は議論の余地があります。生体認証データを収集したり、従業員の会話を監視したりする取り組みは、侵入的であると見なされ、多くの地域でデータ保護法が制定されているため、インフォームドコンセントや堅牢なガバナンスなしにはリスクが伴います。ハルシネーションやデータセキュリティなどのAIに関するその他の課題を考えると、これらの分野でAIに頼りすぎることは大きなリスクとなるのは明らかです。
生成AI の進歩により、これらの活用は技術的に実現可能になりますが、最高の HR チームは、リスクを理解し、データ プライバシーと倫理的な AI の使用に関する明確なガバナンス方針を策定するために注意を払う必要があります。特に政府がこれらの問題に対して独自の立場を取る場合、規則や規制は国や地域によって確実に異なります。
トータルリワーズの未来へ
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データの蓄積ほとんどの組織は、データの状況が良好であると考えています。もっとも、従業員データの質と量、両方において不十分なレベルにあるのが実情です。給与・業績・福利厚生に関するデータは、統合システム内で簡単にアクセスできますか？ 職務レベルのデータは正しく、最新ですか？ ジョブは、重要なスキルを盛り込んだ一貫性のある職務体系に統合されていますか？ 給与データを分析し、望ましくないバイアスを特定し、不公平な給与格差に対処し、その要因を理解していますか？ これらはすべて、将来に向けてAIを活用するための基盤につながります
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リスクに正面から対処する従業員の個人データをAIモデルで使用することは、大きなリスクとともに大きなチャンスをもたらします。今こそ、IT、法務、人事の各チームを結集し、AIモデルが最小限のリスクで最大の利益をもたらすよう、社内のガバナンス・ポリシー・プラクティスを策定する時です。
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十分に検討し計画を立案する今年、経営幹部の60％が、人事部門とIT部門は一体となって機能しなければならないという点で一致している。AIの仕組み、組織内での潜在的な使用事例を理解し、導入のための重要なステップと優先順位をまとめたロードマップを持つことは、長期的な成功に不可欠です。
Global Rewards Solution Leader, Mercer