法改正への対応、従業員からの問い合わせ･･･労務担当者の業務は複雑化の一途を辿っています。そんな中で「AIが仕事を奪うのでは」という懸念が広がっていますが、実際はむしろ逆です。AIは定型業務から労務担当者を解放し、より価値の高い業務に専念できる環境を提供します。
では、給与計算や社会保険手続きがAIで自動化される時代に、労務担当者が発揮すべき「真の付加価値」とは何なのでしょうか。

本記事では、AI導入が進む労務管理の現状と、担当者が目指すべき新たな役割について詳しく解説します。

AIが変革する労務管理の現在と未来

労務管理業務へのAI導入は、すでに現実のものとなっています。人事労務関連システムの市場調査によると、2024年時点で約60%の企業が何らかの自動化ツールを導入済みであり、この比率は2027年までに80%を超えると予測されています。

給与計算業務の自動化が加速

現在の給与計算業務では、勤怠管理システムと連携したAIが出退勤データを自動取得し、残業代や各種手当を含む給与を正確に算出するシステムが普及しています。従来は人手で3〜5時間を要していた月次給与計算が、システムによっては数分で完了するケースも報告されています。

社会保険料や税金の自動計算機能により、手入力によるミスや法改正への対応漏れといったリスクも大幅に軽減されました。特に複雑な時間外労働の割増計算や、年末調整にかかわる各種控除の適用などは、AIの得意分野として注目されています。

社会保険手続きの電子化と将来の完全自動化

現在、従業員の入退社に伴う社会保険の資格取得・喪失手続きや算定基礎届などの定例業務では、電子申請システム（e-Gov）の活用が進んでいます。ただし、書類作成から申請までの完全自動化はまだ実現段階にあり、多くの企業では部分的な自動化にとどまっています。

しかし、2026年以降にはAI技術の進歩により、必要書類の自動生成から電子申請までのワンストップ処理が現実となる見込みです。これにより、現在も煩雑な社会保険関連業務の大部分が自動化され、担当者の業務負荷は劇的に軽減されると予想されます。

24時間対応のデジタルアシスタント

従業員からの定型的な問い合わせ対応では、AIチャットボットの導入が急速に進んでいます。「有給休暇の残日数確認」「経費精算の手順」「各種申請書の所在」といった頻出質問に対して、24時間365日の自動対応が可能になりました。

一部の先進企業では、社内規程や労働法に関する複雑な質問にも対応できる高度なAIシステムの試験運用が始まっており、近い将来には担当者の問い合わせ対応業務の8割以上が自動化されると見られています。

これらの技術革新は、単なる作業効率の向上を超えて、労務担当者の役割そのものを根本的に変革する可能性を秘めています。定型業務から解放された担当者は、より戦略的で創造的な業務に時間を振り向けることができるようになるのです。

AI時代の労務担当者に求められる3つの新しい役割

定型業務の自動化により生まれる時間を、労務担当者はより高次元の業務に活用できるようになります。人事労務分野の専門家らは、AI導入後の労務担当者に求められる役割として、以下の3つを挙げています。

データドリブン経営を支える「組織アナリスト」

AIシステムが蓄積する膨大な人事データを分析し、経営判断に活かすデータドリブン経営の重要性が高まっています。勤怠、残業、異動、離職率、エンゲージメント指標など、従来は個別に管理されていた情報が統合され、組織の健康状態を多角的に診断できるようになりました。

労務担当者には、これらのデータから隠れた傾向やリスクを読み解く「組織アナリスト」としての能力が求められます。たとえば特定部署の残業時間増加と離職率上昇の相関関係を発見し、人材配置の最適化や業務プロセスの改善を提案する役割です。

人的資本経営の観点から、従業員の能力やモチベーションを可視化し、経営戦略に反映させることも重要な業務となります。これまでの「管理者」から「戦略パートナー」への転換が、AI時代の労務担当者には不可欠といえるでしょう。

組織文化を育む「エンゲージメント・デザイナー」

業務プロセスがAIで効率化されることにより、労務担当者の関心は「手続き」から「人」へとシフトします。従業員一人ひとりが能力を最大限発揮できる組織文化の構築が、新たな重要ミッションとなるのです。

具体的には、管理職向けの1on1ミーティング制度の設計・運用、効果的なエンゲージメントサーベイ（従業員満足度調査）の実施、心理的安全性の高い職場環境の醸成などが主要業務となります。これらは組織開発の専門領域であり、従来の労務管理とは異なる高度なスキルが要求されます。

AI技術により定量データの収集・分析は自動化されますが、そのデータを基に具体的な改善策を立案し、実行していくのは人間の役割です。従業員の内面的なニーズを理解し、組織全体のパフォーマンス向上につなげる「エンゲージメント・デザイナー」としての専門性が重要になります。

複雑な人間関係を調整する「ヒューマン・コーディネーター」

AIがどれほど進歩しても、感情が複雑に絡み合う人間関係の問題には対応できません。ハラスメント調査、労使紛争の解決、メンタルヘルス対応など、法的知識と人間理解の双方が求められる領域では、専門的な人的対応が不可欠です。

特にハラスメント問題では、事実関係の調査から当事者間の調整、再発防止策の策定まで、極めて繊細な対応が要求されます。また、働き方の多様化に伴い、個々の従業員の事情に配慮した柔軟な労務管理も必要となっています。

AIが提供する客観的なデータと、人間が持つ共感力や倫理観を組み合わせて問題解決を図る「ヒューマン・コーディネーター」の役割は、AI時代においてむしろその重要性が増すと考えられます。法令遵守を確保しながら、組織内の人間関係を円滑に調整する高度な専門性が求められるのです。

新たな価値創造への実践的ロードマップ

理想的な将来像が見えても、現在の多忙な業務の中でどこから変革を始めるべきか悩む担当者は多いでしょう。重要なのは、段階的かつ実現可能なアプローチで変化を進めることです。

フェーズ1：マインドセットの転換と現状分析

まず取り組むべきは、自身の役割に対する認識の変革です。これまでの「正確な事務処理の実行者」から「組織の成長を支援する専門家」へと意識を転換する必要があります。

同時に、現在の業務内容を詳細に分析し、どの作業が自動化可能で、どの部分に人間の判断や感情的配慮が必要かを整理することが重要です。多くの企業では、労務業務の60〜70%が定型的な処理であり、AIによる自動化の対象となり得ることが判明しています。

フェーズ2：スキル開発の優先順位設定

3つの新役割すべてを同時に習得するのは現実的ではありません。自社の課題や個人の適性を考慮して、最も効果的な分野を選択し、集中的にスキル開発を進めることが賢明です。

データ分析に関心がある場合は、Excel の高度な機能（ピボットテーブル、関数、グラフ作成）をマスターし、統計の基礎知識を身につけることから始められます。組織文化の改善に取り組みたい場合は、ファシリテーションやコーチングのスキル習得が有効です。

フェーズ3：小規模実証実験の実施

全社的なDX推進を一度に行うのは困難ですが、特定の業務領域で小規模な自動化実験を行うことは可能です。最も時間がかかっている定型業務を一つ選び、適切なツールの導入を検討してみましょう。

成功事例を作ることで、組織内の理解を得やすくなり、より大規模な変革への道筋をつけることができます。実際に、多くの企業では給与計算の一部自動化から始めて、段階的に適用範囲を拡大する手法を採用しています。
この段階的アプローチにより、技術導入のリスクを最小化しながら、組織全体の変革を着実に進めることが可能になります。

まとめ

AI技術の発達は、労務担当者の職務を脅かすものではなく、むしろその価値を再定義し、向上させる機会を提供しています。定型業務の自動化により生まれる時間を、より戦略的で創造的な業務に振り向けることで、労務担当者は組織により大きな価値を提供できるようになります。

重要なのは、この変化を受動的に待つのではなく、能動的に自身の役割を再構築していくことです。データ分析、組織文化の醸成、人間関係の調整という3つの新たな価値領域において専門性を磨くことで、労務担当者はAI時代においてもなお不可欠な存在として活躍し続けることができるでしょう。

技術の進歩と人間の専門性を組み合わせた新しい労務管理のあり方は、組織全体のパフォーマンス向上と従業員の幸福度向上の両立を実現する可能性を秘めています。変化を恐れるのではなく、変化を活用して自身の価値を高めていく。それこそがAI時代の労務担当者に求められる姿勢なのです。