「自分はしっかり成果を出しているのに、給料がなかなか上がらない」「短い時間で結果を出すと、かえって暇そうに見られて割に合わない」。そんな不満を抱えながら働いている方は少なくありません。一方で、AIをフル活用する社員としない社員のパフォーマンス差は、現場でどんどん広がっています。
結論から言えば、この不満は個人の頑張りの問題ではなく、人事制度という構造の問題です。今までの人事制度、特に日本企業の制度はすでに破綻しつつあります。AI活用で生産性が10倍・100倍になる時代に、成果を100倍上げた人の給料を100倍にできない仕組みのままだからです。この記事では、AI時代に合わせた人事制度の考え方を解説します。
現象のメカニズム
優秀な人ほど辞めたくなるのは、成果と報酬が結びついていないからです。実際に出している価値やスピードが制度で評価されず、評価されても報酬制度と連動していない。ここでこけている会社が多いのです。
背景には、日本企業が公平性を重視してきたことがあります。あまり格差をつけず、さらに「時間で縛る」傾向が強く、長時間働くことが評価されがちでした。すると短い時間で高い成果を出す人は「サボっている」と見られ、割に合わなくなります。馬鹿らしくなって「仕事をしているふり」をする人が増える構造です。
これに対し、成果を上げたら報酬が大きく上がるパフォーマンスベースの企業では、優秀な人が「もっと頑張ろう」となります。日本は能力ベース、最終的には年功序列的になっている会社が多く、優秀な人を評価しきれてこなかったのです。
背景にある心理／前提
日本企業が優秀な人を評価してこなかった典型例が、青色発光ダイオードです。LEDは低コストで長寿命ですが、青色はなかなか実現できませんでした。それを日本人の中村さんが会社員時代に発明し、特許を取得しました。後にノーベル物理学賞につながる大発明です。
その発明に対する会社からの報奨金は、わずか2万円でした。この発明が会社に大きな利益をもたらしたとして中村さんは会社を提訴し、東京地裁は200億円を支払うよう命じる判決を出しました。最終的には8億数千万円で和解しましたが、2万円とは大きくかけ離れています。
裁判が2004年、和解が2005年と20年前の話ですが、これからAIによって同じようなことが自分の会社でも起きる可能性があります。ノーベル賞級の人材でなくても、AIを使えば社員1人で10億円、2人で100億円を稼ぐ会社が実際に出てきているからです。
AIで「2人で20億」時代が来る
AIエージェントを活用すれば、生産性を10倍・100倍にできる時代です。ここでは、その変化を象徴する事例を一覧で示し、そのあと1つずつ解説します。
| 事例 | 内容 | 示すこと |
|---|---|---|
| 人事図書館・吉田さんの実践 | 直近3週間でウェブサイト14本、サービスサイト4本、学習コンテンツ200本、記事500本などを作成 | 数ヶ月・数年の仕事が数分・数日でできる |
| NOT A HOTELの目標 | 200人のチームで2万人分の業務を行う | 1人が100人分の仕事をする生産性100倍 |
| 2人で20億円モデル | 社員2人が年間売上20億円・利益10億円以上を稼ぐ | スーパープレイヤーがAIを部下にする時代 |
数ヶ月の仕事が数分で終わる時代
人事図書館を運営する吉田さんは、「AIエージェントで人事が耐えられない話」という記事を書いています。吉田さん自身がAIエージェントを活用し、今まで数ヶ月から数年かかっていたアウトプットを数分から数日で出せるようになったと言います。
具体的には、直近3週間でウェブサイト立ち上げ14本、サービスサイト4本、スライドや士業の学習コンテンツ200本、記事作成500本、そして経営・人事・AIニュース発行などを実施したとのことです。今までなら何人で、何ヶ月かかったかわからない量です。
AIエージェントを使えば、こうした爆速でハイパフォーマンスな仕事ができてしまいます。今までは社員が100人いないとできなかった事業が2人でできる、そういう時代に入っているのです。
200人で2万人分の業務を目指すNOT A HOTEL
別荘をシェアするサービスなどを手がけるNOT A HOTELは、ある目標を掲げています。「200人のチームで2万人分の業務を行う」というものです。1人が今までの100人分の仕事をする、生産性100倍を目指しています。
人を減らして効率化するのではなく、1人当たりの生産性を100倍にして、想定外のアウトプットを出していくという発想です。実際に経営陣15人全員に専属のAIエンジニアをつけ、AIエージェントの作り方をマスターしてもらっています。
業務をどんどんAI化することで、社員を増やさなくても業務が回り、しかもクオリティとスピードが上がることを実現しようとしています。生産性100倍は、昔は夢物語でしたが、今は夢物語ではなくなりました。
2人で年間20億円を稼ぐ現実
人事図書館の吉田さんは、次のような例も指摘しています。あなたの会社の社員2人が、年間20億円の売上と10億円以上の利益を稼いだとします。営業1人がAIエージェントで顧客分析や提案書作成、マーケを自動化し、もう1人が開発でアプリを次々に出しているケースです。
この2人には人間の部下がいません。しかしスーパープレイヤーがAIという部下をマネジメントし、圧倒的な成果を出しています。この2人の賞与と給料をどうするか、そして管理職として扱うのかどうか。従来の人事制度では答えを出せません。
AIをガチで活用するとは、こういうことです。過去のナレッジをデータに入れておけば、若手社員が超ベテラン100人分のナレッジを集めてアウトプットを出せる時代です。年功序列も、時間で縛る発想も合わなくなります。
解決策・打ち手
AI時代に向けて、人事制度をどう変えていくか。動画で示された打ち手を、順に解説します。
ハイパフォーマー向けのベツコースを作る
全員の制度を一気に変えるのは大変です。そこで、既存業務をやっている人はしばらく既存の人事制度でよしとし、圧倒的にパフォーマンスを出す業務をやっている人には、別のコースを作ります。一般コースとスーパーハイパフォーマンスコースを分けるのです。
職能等級、役割等級、職務等級といった従来の等級制度は、ハイパフォーマー層に当てはめにくくなっています。そこで違う等級の仕組みや給与の仕組みを作り、この人の評価をどうするか、どんなパフォーマンスを上げたら給与がどういうロジックで出るかを、別に設計する必要があります。
これをしないと、優秀な人はすぐ辞めて独立します。他社から給料を2倍、3倍、下手をすれば10倍で提示されたら、本人に恩義があっても家族が転職を勧めます。ハイパフォーマーにはハイパフォーマンスコースを作らなければ、組織は持ちません。
問題社員をPIPで放置しない
優秀な人がイラっとくるのは、パフォーマンスを上げずサボっている社員が普通に給料を上がり、自分たちと差がつかないことです。日本企業は公平性を重視するあまり、やる気や能力のない人を優遇する「逆選抜」の制度になりがちでした。
成果が出ていない人や会社に悪影響を及ぼす人を放置すると、組織全体がネガティブになります。そこで外資系が使うのがPIP(パフォーマンス・インプルーブメント・プラン)、業績改善計画です。期待水準に達していない社員に対し、1ヶ月・3ヶ月・6ヶ月などの期間と、明確なKPI・目標を設定して改善を促します。
本来は育成・支援が目的で、1ヶ月ごとにマイルストーンを置き、達成率を毎月振り返ります。本気になって成果が上がる人もいますが、頑張っても上がらない人には、退職パッケージを提示して自主退職を促す方法もあります。放置すると逆選抜カルチャーが会社全体に波及するため、きちんと向き合うことが大切です。
エコひいきする制度に切り替える
提案したいのは、全員共通の普通の人事制度ではなく、エコひいきをすることです。パフォーマンスを上げたすごい人には、成果が出たときにすごい報酬がある。ただしハイリスク・ハイリターンで、成果が出なければ給料が一気に下がる可能性もある形にします。
一方、ミドルパフォーマーにはミドルリスク・ミドルリターンのコースを用意します。どちらがよいかを本人が選べるようにするのです。成果が出ないから安全なコースに変える、という逃げは認めず、一度選んだら簡単には戻れない仕組みにします。
ミドルリスク・ミドルリターンだからといって雇用が完全に守られる形にすると、ぬるま湯になり逆選抜の罠にかかります。会社の基準を満たさない人にはPIPを実施する。この組み合わせで、組織を筋肉質にしていきます。
明日から着手する順番
AI時代の人事制度改革を、着手しやすい順に並べます。経営者や人事担当の方は、上から順に検討してみてください。
- 自社にAI活用で圧倒的な成果を出している社員がいないか、現状のパフォーマンス格差を把握する。
- 既存業務の社員は既存制度のままとし、ハイパフォーマー向けのコースを分けて設計する。
- ハイパフォーマンスコースの評価基準と、給与・賞与が出るロジックを別に作る。
- ハイリスク・ハイリターンとミドルリスク・ミドルリターンのコースを用意し、本人が選べるようにする。
- 成果が出ていない社員に対してPIP(業績改善計画)を導入し、1ヶ月ごとの目標と達成率で振り返る。
- ミスマッチが続く場合は、これまでの貢献へのお礼も込めた退職パッケージと次の道の支援を検討する。
- 最終的に組織の強さを決めるのは事業とカルチャーであることを踏まえ、良いカルチャーの維持に取り組む。
よくある質問
なぜ今までの人事制度が破綻しているのですか。
成果と報酬が結びついていないからです。AIで生産性が10倍・100倍になっても、成果100倍の人の給料を100倍にできません。
優秀な社員が辞めたくなる理由は何ですか。
成果が制度で評価されないからです。短い時間で高い成果を出すと逆に割に合わず、サボっていると見られる構造が原因です。
日本企業が格差をつけない理由は何ですか。
公平性を重視してきたからです。格差をつけると他の人のモチベーションが下がるという配慮が大きく働いています。
青色発光ダイオードの報奨金はいくらでしたか。
2万円です。ノーベル物理学賞につながる大発明に対する会社からの報奨金が、わずか2万円でした。
青色発光ダイオードの訴訟の判決額はいくらですか。
200億円です。東京地裁が200億円の支払いを命じ、最終的に8億数千万円で和解しました。裁判は2004年です。
AIを使うと社員1人でどれくらい稼げますか。
1人で10億円、2人で100億円を稼ぐ会社が出ています。日本でも数億円クラスの事例はざらにあります。
人事図書館の吉田さんは3週間で何を作りましたか。
ウェブサイト14本、サービスサイト4本、学習コンテンツ200本、記事500本などです。数ヶ月分の仕事を数日で出しています。
NOT A HOTELはどんな目標を掲げていますか。
200人のチームで2万人分の業務を行う目標です。1人が100人分の仕事をする、生産性100倍を目指しています。
NOT A HOTELは具体的に何をしていますか。
経営陣15人全員に専属のAIエンジニアをつけています。AIエージェントの作り方をマスターし、業務をAI化しています。
2人で20億円稼ぐ社員をどう評価すべきですか。
従来制度では評価できません。AIを部下にして利益10億円以上を出す人材には、別ロジックの報酬設計が必要です。
ハイパフォーマー向けのコースはなぜ必要ですか。
優秀な人の離職を防ぐためです。他社から2倍・3倍・10倍の給料を提示されると、既存制度のままでは持ちません。
PIPとは何ですか。
業績改善計画です。パフォーマンス・インプルーブメント・プランの略で、期待水準に達しない社員に改善を促す制度です。
PIPの期間はどれくらいですか。
1ヶ月・3ヶ月・6ヶ月が多いです。期間内に具体的なKPIや目標を設定し、毎月達成率を振り返って改善を促します。
PIP本来の目的は何ですか。
育成と支援です。本気になってもらうことが目的で、部署異動や退職勧奨のステップとして使われるケースもあります。
問題社員を放置するとどうなりますか。
逆選抜カルチャーが会社全体に波及します。愚痴が広がり経営陣と社員の意識の乖離が起き、優秀な人が辞めていきます。
外資系はなぜ雇用調整をしやすいのですか。
ジョブ型雇用だからです。特定の仕事で契約するため、その仕事がなくなれば解雇しやすい構造になっています。
退職パッケージとはどのようなものですか。
自主退職を促す条件提示です。退職金の数ヶ月分上乗せや転職サポートを付け、本人が納得して自主退職する形にします。
2つのコースはどう使い分けますか。
ハイリスク・ハイリターンとミドルリスク・ミドルリターンを本人が選びます。成果が出ないから変えるという逃げは認めません。
ミドルコースを雇用完全保証にしないのはなぜですか。
ぬるま湯になるからです。完全に守られるとどんどん逆選抜の罠にかかるため、基準を満たさない人にはPIPを行います。
最終的に組織の強さを決めるものは何ですか。
事業とカルチャーです。良い戦略でも悪いカルチャーだと実行力が出ず、戦略とカルチャーが両方良い会社がうまくいきます。
まとめ
- 優秀な社員が辞めたくなるのは能力の問題ではなく、成果と報酬が結びついていない人事制度という構造の問題です。
- 青色発光ダイオードの報奨金2万円に対し判決は200億円で、日本企業が優秀な人を評価してこなかった典型例です。
- AI活用で社員1人が10億円、2人で100億円を稼ぐ時代に入り、生産性100倍を掲げる企業も現れています。
- ハイパフォーマーには別コースを作り、成果に見合う報酬ロジックを設計しなければ優秀な人は離職します。
- 問題社員はPIP(業績改善計画)で向き合い、逆選抜カルチャーを防ぐことで組織を筋肉質にできます。
まずは自社のパフォーマンス格差を把握し、ハイパフォーマー向けコースの設計から着手してみてください。
動画特典
人事制度の実装に向けて、この動画をご覧の方に2つの特典を用意しています。1つ目は「パフォーマンスベース評価制度の設計ガイド」で、ハイパフォーマー向けコースを作るときの制度の考え方がわかります。2つ目は、問題社員への対応で使えるPIPのフォーマットです。
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