AI ネイティブ組織への変革:ビジネスとITの統合が拓く未来／ AIで“はたらく”をアップデートする人材業界パーソルキャリアのリアル

人材サービス業のパーソルキャリアが、AIネイティブ企業へ変革するためにどのように組織・システム構造を設計し、現場に実装しようとしているのかをリアルに語ります。モデル導入だけでは変わらない組織、技術負債、権限設計、ガバナンス、現場の摩擦——理想と現実のギャップにどう向き合い、AIが“回る”組織へ変革を構想しているか実践知を共有します。

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Transcript

1. AIネイティブ組織への変革: ビジネスとITの統合が拓く未来 AIで“はたらく”をアップデートする人材業界パーソルキャリアのリアル 岡本 旬平/ 本部長 Developers Summit 2026
2. 1 自己紹介／会社紹介
3. 2 岡本 旬平 パーソルキャリア株式会社 データ・AIソリューション本部／テクノロジー本部 本部長 エンジニアからキャリアをスタートし、製品開発・プロセス設計・コスト管理まで一貫して担った 経験を経て、コンシューマー事業・HRテック・MaaSなど幅広い領域で事業成長を実現。 現在はパーソルキャリアのデータ・AIソリューション本部、テクノロジー本部の本部長として、 生成AI活用基盤、データファブリック、データガバナンス、マイクロサービス化などテクノロジー と事業戦略を統合し、AIとデータ活用による企業変革に従事。
4. 3 会社概要 社 名 パーソルキャリア株式会社 本 社 東京都港区 創 業 1989年6月 資本金 1,127百万円 事業内容 人材紹介サービス、求人メディアの運営、転 職・就職支援、採用・経営支援、副業・兼業・ フリーランス支援サービスの提供 パーソルグループの売り上げは、コロナ禍を乗 り越え、2021年に1兆円を超えました。これ からも、変わり続ける社会からの期待に応え るため、事業・サービスを拡大し、成長し続 けていきます。 連結 ※2024年3月期よりIFRSを適用しております。 グループ売上高 9,507 10,608 12,426 13,271 14,512 2024 2023 2022 2021 2020 （単位：億円） 提供しているサービス数 従業員数 新卒中途比率 以上 （2025年3月31日時点） （無期社員のみ 2025年3月31日時点） （無期社員のみ 2025年3月31日時点） (年) 25 名 7,048 新卒 28.5 % 71.5 % 中途
5. 4 パーソルキャリアのミッション はたらく一人ひとりが、自分の人生・キャリア にオーナーシップを持ち、自らの意志と行動 で、行きたいと思った道へと自由に進んでいく ことができる社会。そして、自らが選んだ「は たらく人生」が幸せや満足感につながる、「は たらくWell-being」を感じられる社会。 それはきっと、明るく、活力に満ちた未来であ るはずです。 私たちパーソルキャリアは、はたらく一人ひとり が持つ可能性を誰よりも信じ、人々が「はた らく人生」において輝き続けられる社会の実 現に向けて挑戦していきます。
6. 5 事業方針 「はたらく」 日常 「はたらく」 転機 転職だけじゃない、キャリアを支援する企業へ 「はたらく」日常と繋がり続ける。
7. 6 2030年に向けて AIネイティブ組織戦略
8. 7 5年後の未来を、今の「常識」の延長線上で戦えますか？ 市場の変化は、我々の想像を 超える速度で加速している。 今日の問い：AI時代に適応 するのではなく、AIを前提とし た「AIネイティブ」な組織へと、 いかにして自らを変革するか。 本日のゴール：我々が描く、ビ ジネスとITを続合し、次のス テージへ向かうための「設計 図」を共有する。 今の常識 AIネイティブ z z z z z z 今の常識
9. 8 成長を阻む4つの「足かせ」 これらが互いに絡み合い 抜け出せない負のスパイラルを生み出している。 形骸化したガバナンス スピードを落とすだけの「門番」と化す。 知識のサイロ化 ドメイン知識が特定個人に属人化。 アーキテクチャの分断 個別最適の積み重ねが全体最適を 阻害。 技術的負債 巨大化したシステムが変更への恐怖 を生む。
10. 9 IT組織の役割を「ゲートキーパー」から「アクセラレーター」へ AIネイティブとは AIが特別なツールではなく、思考と業務の「OS」と なる組織。人とAIが「協働」する。 パラダイムシフト アプリケーション中心から、インテリジェンス中心へ。 目指す姿 テクノロジーはコストではなく、ビジネスを成長させる ための戦略的パートナーである。 ゲートキーパー アクセラレーター
11. 10 都市開発に学ぶ、俊敏性と安定性を両立する新アーキテクチャ サービス層（動的なビジネスロジック） 流行に合わせて建て替える店舗のように、ビジネスの変化に迅速に 対応するアプリケーション群。 プラットフォーム層（安定した共通基盤） 電気・水道・道路のように、一度作ったら決して止まらないインフラ。 全社共通のデータ（Single Source of Truth)とAI機能を Data/AI as a Serviceとして提供。 安定した土台の上で、何度でも、素早く、安全にイノベーションを起こせる。 分離(デカップリング)の価値 まるで都市の インフラと建物
12. 11 組織の叡智を宿す、自律型AIエージェント • AIエージェントは単なるプログラムではない。ビジネス ドメインの知識を持ち、自律的に判断・実行する 「デジタルの専門家」。 • ドメイン駆動設計（DDD）により、属人化してい た業務知識をソフトウェアに埋め込み、組織の資産 に変える。 • レガシーからの移行は「ストラングラーフィグ・パター ン」で。飛行中のエンジンを交換するように、ビジネス を止めずに安全に進化させる。 サービス層 データ 洞察
13. 12 ビジョンを現実にするための4つの戦略的投資領域 全社視点でAI投資を最適化し、ビジネ スインパクトを最大化する。 現場主導のAI活用 （Dity,MSCopilot等）を加速させ、 業務効率を抜本的に改善する。 全社が安全かつ効率的にLLMを活用で きるオーケストレーション基盤を構築する。 データファブリック/メッシュの思想で、高品 質なデータをAIの「燃料」として供給する。 ① AIプロダクトマネジメント ② 全社AIエージェント化推進 ③ LLMインフラ基盤 ④ 次世代データ基盤
14. L4：実行環境層 L3：オーケストレーション層 13 速度と統制を両立する、階層型AIアーキテクチャ L1：統一ガバナンス層（UnifiedGovernance） 全社のAI利用を一元管理し、セキュリティとコストを統制。 L2：ツール抽象化層（ToolAbstraction） 外部Saasや内製ツールへの接続を標準化し、開発を効率化。 L3：オーケストレーション層（Orchestration） 複数のAIやツールを組み合わせ、複雑なビジネスプロセスを自動化。 L4：実行環境層（ExecutionEnvironment） プロ開発者向けに、低コストでスケーラブルなAIエージェント実行環境を提供。 L2：ツール抽象化層 L1：統一ガバナンス層
15. 14 テクノロジー投資が、揺るぎない事業価値へ変わる 顧客へ 超パーソナライズされた体験を提 供し、顧客満足度を飛躍的に向 上させる。 社員へ 単純作業から解放され、より創造 的な仕事へ集中できる。 事業へ 他には模倣困難な独自のデータ 資産による、持続的な競争優位 性を確立する。 未来へ あらゆる市場の変化に即応できる、 俊敏な組織能力を獲得する。
16. 15 一歩ずつ、しかし確実に未来へ Phase1 (Foundation) 基盤構築とパイロット導入。一つの チームで試し、成功事例を創出する。 Phase2 (Expansion) 成功モデルを横展開し、AI活用を 全社に広げる。 Phase3 (Al-Native) 新しいアーキテクチャと組繊が「当た り前」となり、会社全体のOSとして 定着する。
17. 16 最高のアーキテクチャも、それを扱う「組織」なくしては価値を生まない Business （事業価値） Technology （技術実現性） UX （顧客体験） • AI時代の価値創造は、技術だけでは完結し ない。技術・PM・ビジネスの視点がズレている 限り、AIの真の価値は引き出せない。 • プロダクトマネジメント・トライアングル：この 3つの視点の交点にこそ、真のプロダクト価値 が生まれる。 • 我々のゴールは、この三角形の強度とバランス を最大化する「組織」そのものをデザインするこ と。 真の プロダクト価値
18. 17 トライアングルを機能させるための組織OS 組織構造 (ハイブリッド型マトリクス組織) 専門性を深める「ホーム（機能軸 /Chapter）」と、価値創出に挑む 「ミッション (プロダクト軸/ Squad）」を行き来する。 新たな役割 (AIプロダクトマネージャー) 状況に応じて最適解を予測する不 確実なAIモデルそのものをプロダクト として管理する、全く新しいスキル セット。 文化 (心理的安全性) 失敗を恐れずに挑戦できる文化こそ が、変革の土台となる。
19. 18 組織改革の三本柱 この3つの柱を同時に推進することで、組織全体の変革を。 組織の再構築 目標管理の進化 AIによる加速 AIネイティブ組織へ
20. 19 AIプロジェクトの成否は、技術ではなく「三角形の強度」で決まる WHY：市場の変化と内部の「足かせ」が、我々に変革を迫っ ている。 HOW：「分離のアーキテクチャ」と「トライアングルを核とする 組織」で、変革を実現する。 WHAT：4つの戦略領域に投資し、ビジョンを現実に変えている。 結論：技術・PM・ビジネスの視点がズレている限り、AIの真の 価値は引き出せない。我々はその「接続点」を組織としてデザ インすることに全力を注いでいる。 ユーザー価値 企業価値 技術価値 Product Value
21. 20 AI活用事例
22. 既存事業のディスラプト/置き換え 21 ３つのレイヤー構成 私たちのAI活用は、3つの明確なレイヤーで構成されます。 顧客に対して提供される 新サービスに活用する ① 新顧客体験/ サービス開発 既存のサービス/業務プロセス 改善に活用・実装する ② 既存業務/ サービスプロセス活用 社内で個人が生産性 向上のために活用する ③ 社内の各個人が 生産性向上 既存事業の進化/価値向上 個人の生産性向上
23. 時間的コスト 複数案件を並行して扱う場合、 準備工数が肥大化。候補者へのア プローチ機会を逸する原因に。 ヒューマンエラー 条件の転記ミスや解釈のズレが、 スカウト対象者の選定制度を 低下させる。 導入障壁 煩雑な初期設定が、ダイレクトリク ルーティング未経験の担当者にとって 心理的なハードルとなる。 22 【事例①】dodaダイレクト 検索条件の自動生成機能 求人票の内容を目視で確認し、主要な4つの検索条件を手入力するプロセス。 スカウト配信前の準備に時間がかかることが、本来注力すべき業務を圧迫していました。 採用担当者を縛る、非効率な「検索条件」設定
24. 23 【事例①】dodaダイレクト 検索条件の自動生成機能 求人票 LLM CORE 求人票を読み込み、主要な検索条件を1クリックで自動生成 求人票から読み取る内容 • 業務内容（求められる業務レベル感など） • 勤務地 • 給与 • 職種分類 自動生成される条件項目 • 卒業経過年数（下限・上限を自動設定) • 居住地（地域情報を反映） • 年収（上限のみを50万円単位で設定） • 職種（職種名を自動設定） 非構造化→構造化への変換 採用担当者の「意図」を自然言語（求人 票）から読み解き、dodaのDBに最適化され た検索クエリへと変換する、価値の高いNLPタ スクを実装。 ドメイン特化型の課題解決 汎用LLMの能力を「ダイレクトリクルーティング」 という特定の業務ドメインに特化。測定可能で 具体的な業務効率化（準備工数の削減） を実現。 UXを通した複雑性の抽象化 技術を介して煩雑な操作を完全に抽象化。 ユーザーが本来集中すべき「候補者とのコミュニ ケーション」にリソースを再分配する、プロダクト 志向のエンジニアリング。 検索条件
25. 24 【事例②】短期（3か月）でSLMモデルを内製開発 課題 汎用的な生成AIでは、転職活動にまつわる様々なド キュメント特有の文脈や表現への最適化に課題があった。 それゆえ、生成後のユーザーの修正コストがかかってしまっ ていた。 既存の言語モデルに対し、人間が「プロンプト」を工夫し て出力を調整するアプローチ 自社プロダクト適用に向けた積極的なAI研究開発例 解決策 転職活動に関する特定のタスクに特化し、軽量で高性 能な独自SLM（小規模言語モデル）を約3か月で自 社開発。 AIモデルを再トレーニングする「ファインチューニング」を適 用。これにより、個々の経験・スキルを構造的に深く理解 する能力を獲得。 転職希望者一人ひとりの工数を削減し、「効率」と「精 度」を向上を目指す 従来 汎用AI＋プロンプトチューニング 今回 OSS SLM + ファインチューニング
26. 25 【事例②】短期（3か月）でSLMモデルを内製開発 • 外部サーバー（3rd Party API）への個人情報送信を 完全に撤廃 • ローカル/自社管理環境での セキュアな推論実行 • LLMベンダーによるサイレント 修正（挙動変化）を回避 • API価格改定などの外部リス クをゼロ化 • 予測可能で安定した運用環 境を確立 • 短期間で完全内製のモデル 開発を実現 • ベンダー/コンサル非依存。全 工程を自社完結 • ドメイン知識と技術知見（ノ ウハウ）を社内に蓄積 • パラメーター数を抑えたSLM 採用 • 運用リソース （GPU/Cost）を最小化 • 汎用モデルでは困難な「文脈 理解」を実現 自社プロダクト適用に向けた積極的なAI研究開発例 情報セキュリティの完全制御 短期（3か月）でモデル開発 推論コストの劇的削減 外部要因の排除 開発プロセスの完全内製化 ドメイン特化学習による精度向上
27. 26 さいごに
28. 27 これはITプロジェクトではない。 事業そのものの変革である。 我々は、会社のDNAをインテリジェンス中心へと進化させる、壮大な旅の途中にいる。 この設計図はまだ完成形ではない。常に学び、進化し続ける。 このエキサイティングな挑戦に、共に挑む仲間を募集中です！
29. 28 一人ひとりのキャリアのために。 テクノロジーとＡＩで、ともに挑む仲間を募集中！ Ask the Speakerで ご質問など お気軽にお声がけください キャリア登録 採用サイト ご登録いただいた情報をもとに、会社やプロダクトの取り組み 採用情報、スキルや志向にマッチしたポジションなどをお知らせします。 カジュアル面談のご案内などもこちらからご案内しています！
30. 29 オウンドメディアご紹介 パーソルキャリアのエンジニアブログです。 “みんなの「はたらく」をテックでつくる”をコ ンセプトに、技術、組織、学びなど、さま ざまな情報を発信しています。 パーソルキャリアの人・仕事・はたらき方 を伝えるメディアです。はたらく課題とビ ジネスをつなげてとらえ、自分ゴトとして、 その解決プロセスを楽しむ社員の「リア ル」をご紹介します。 エンジニアなどIT職向けの技術／組織情報を発信中 techtekt（テックテクト） HATARACTION!（ハタラクション） パーソルキャリアのデザイン組織のブラン ドサイトです。「デザインの力で、はたらく を変え、社会を変えていく。」をステート メントとし、デザインの価値を広める活 動をしています。 NUTION（ニューション） 各社の現場で活躍しているITエンジニ アやテクノロジー人材から、ITテクノロ ジーに関するさまざまなテーマの事例や 知見が学べる勉強会コミュニティです。 TECH Street（テックストリート）
31. 30 ご清聴ありがとうございました 【免責事項】 本資料に含まれる技術情報は発表日時点のものであり、予告なく変更される場合があります。 実装や運用は自己責任で行ってください。 発表者および所属組織は、本資料に基づく行動の結果について一切の責任を負いません。 本資料に記載されている会社名・製品名などは、一般に各社の登録商標または商標、商品名です。 資料内では ©, ®, TM マークなどは表示していません。