労働課題を克服するために拡張ワークフォースデータにAIを適用する

今日の労働市場では、柔軟性が求められている。失業率は低く、労働者はフルタイムの役割からより多くのものを求め、企業はニーズに合った資格のある候補者を見つけるのに苦労している。雇用主がこの課題を克服する方法の1つは、フリーランス、臨時労働者、ギグスタッフ、ベンダー提供のタレントで構成される拡張ワークフォースを活用することである。しかし、多くの場合、このデータはさまざまなシステムに分散しており、他の雇用データとともに管理するのが難しい。

さらに、AIの複雑さが加わる。一方で、ワークフォースデータにAIを適用することで、HRスペースで競争力を維持し、役割を迅速に埋め、従業員の経験を向上させることができる。ただし、臨時労働者を含むすべてのワークフォースデータを1つの場所に集めることができないため、HRに関するAIイニシアチブを達成するのがより困難になる。

役割を迅速に埋めながらコストを抑える圧力が高まる中で、組織がワークフォースデータを適切に準備してAIがフルタイムと拡張ワークフォースの両方から適切な労働者を役割に配置するのを助ける方法を探る価値がある。

現在の労働市場

企業が現在スタッフィングを見つけるのは特に難しい時期である。2025年6月の時点で、失業率は4.1%で、過去数年の趨勢を続けている。ほとんどの労働者がすでに役割を占めているため、選択できる人は少ない。約3分の4の組織（74%）が、役割を埋めるためにスキルを持った労働者を見つけるのに苦労していることを報告している。

興味深いのは、多くの労働者がいるにもかかわらず、多くの従業員はフルタイムの仕事を探していない契約者であるということである。米国の拡張ワークフォースは、約170万の合計米国労働者（約42%）に達した。独立契約者の多くは、ほぼ40%がフルタイム独立契約者であり、約80%がミレニアルまたはZ世代である。

臨時労働者が十分に活用されていない理由

臨時労働者は、フルタイムの労働者と並んで、労働力の重要な部分であることは明らかである。ただし、システム間に断絶があり、特にHRに関するAIイニシアチブが契約者を全く含まない場合、組織は契約者を特に活用していない。

AIがフルタイムと臨時労働者の両方を含む利用可能な労働力を完全に数えるには、ベンダー管理システム（VMS）、財務および調達システムからのデータを含める必要がある。すべてのデータを1つのVMSに集め、同じ方法でラベル付けすると、AIツールが役割を埋めるために利用可能なすべての労働力を把握するのに役立つ。

拡張ワークフォースデータでAIが何を実行できるか

ワークフォースデータをAIイニシアチブに組み合わせることで、役割を埋めるために新しい才能を探すのを助けることができる。さらに、非伝統的な仕事歴を持つ候補者（多くの臨時労働者に当てはまる）に対する偏見を軽減するのにも役立つ。これは、採用慣行における差別の可能性を避けるために重要である。

多くの組織は、コストに関する懸念から新しいベンダー管理システムまたはHRに関するAIイニシアチブに投資するのを躊躇するかもしれない。ただし、実際には、契約者の過剰な支出を抑えるのを助けることができる。専門サービス（契約労働者を含む）が組織の非従業員支出の45%から65%を占める場合、適切に管理しないとコストがすぐに制御不能になる。ワークフォースデータにAIを使用することで、どの契約者または組織に過剰に支出しているかを簡単に判断し、調整することができる。

最終的には、拡張ワークフォースにAIを活用することは、空いている役割が少なくなる、日常のHR活動がより効率的になる、反偏見規制への準拠が向上する、臨時労働者の使用を最適化するコスト削減など、利益をもたらす投資となる。

収集したワークフォースデータにAIを実装する方法

データを収集したら、作業を開始する時間である。AIツールは、応募者をスクリーニングし、履歴書をレビューし、データベース内の他の関連情報を分析することができる。正しく行えば、AIはフルタイムと拡張ワークフォースのデータを人間よりもはるかに迅速に処理し、より迅速に有意義な洞察を引き出すのを助けることができる。

ただし、出力は入力したデータの質と、指示の明確さに依存する。AIは、ワークフォース計画と管理の「インターン」として考える必要があり、忍耐強く、トレーニングが必要である。ビジネス上の文脈を提供し、要求を具体的にする必要がある。たとえば：

• 役割を採用しています。仕事の投稿に含めるべき10の重要スキルをリストしてください。
• この仕事の広告を[対象オーディエンス]に魅力的になるように変更を提案してください。
• この役割の市場レートをこのロケーションで分析してください。

これらの洞察を使用して、すぐに仕事を複数の市場で投稿し、候補者と話し合い、給与を交渉することができる。すべてのプロセスで時間、コスト、コンプライアンスリスクを節約する。

覚えておくべきこと

拡張ワークフォースにAIを使用する場合、データを取得するために追加の費用を支払う必要はない。すでに利用可能なデータを最大限に活用することだけが重要である。たとえば、現在の契約者と元従業員で構成される健全な臨時労働者のリストを持っているかもしれない。ただし、現在の仕事のニーズを満たすために最大限に活用していない可能性がある。

コンプライアンスは重要である。AIは偏見を軽減するのを助けることができるが、AI自身が偏見を導入する可能性もある。したがって、結果を検証するために人間がプロセスに参加することが重要である。また、ワークフォースデータを内部ツールに安全に接続することも重要である。内部ツールは、データを外部に公開することなく、AIの約束を実現することができる。

ChatGPTやMicrosoft Copilotのような人気のAIツールのプライベートバージョンは、このリスクを軽減するのを助けることができる。ただし、実際にデータを接続する問題もある。AIがすでに組み込まれたVMSは、臨時労働者とフルタイムのワークフォースデータを集め、AIの約束を実現するツールに取り込むコストと時間を最大限に削減するのを助けることができる。

最終的には、AIの目的は人間の労働を置き換えることではなく、補完することである。非効率性とエラーを減らすことが目標である。強力なAIポリシー、慎重なデータ統合、適切なトレーニングにより、AIを使用してコストを節約し、適切な候補者を採用し、フルタイムと臨時労働者のギャップを埋めることができる。これにより、戦略的優先事項に集中し、最も意味のある仕事に取り組む時間が増える。

AIを使用しない場合、すでに役割を埋めるためにAIを使用している競争と比較して、追いつくことはできない。時間は重要である。早く始めるほど、スキルと雇用のギャップは過去のものになる。