人員配置とは、事業に必要な人材を見極め、適切な業務や役割へ動かし、能力発揮と成長を支える取り組みです。人手不足や事業変化、働き方の多様化が進み、経験や勘に頼る配属では人材を生かし切れません。大企業には、経営戦略と人材データを結び、配置・育成・登用を継続的に見直すことが求められています。
このレポートは、2021〜2026年開催の「人員配置」に関連する講演をもとに作成されています。掲載講演の関心は、コロナ禍の業務変化への対応から、DX（デジタルトランスフォーメーション）による業務設計とデータ活用、AIを前提にした再配置へ移ってきました。一貫しているのは、経営戦略と必要な人材を結び、配置を実行力へ変える問題意識です。近年は特に、AIによる候補者や学習機会の提示と、スキル情報の接続が議論されています。
2026年（AIファーストで人員配置を「勘」から事業実装へ）
2026年の人員配置をめぐる中心課題は、単に人を足りない部署へ動かすことではなく、事業戦略の変化に合わせて、誰のどのスキルをどこで生かすかを判断することです。掲載情報では、採用・評価・育成・配置のデータが個別に存在し、可視化されても相互に結び付かないため、意思決定が経験や勘に戻る問題が繰り返し示されています。加えて、情報提供や重要な経験、アサイン機会に見えにくい偏りがあり、多様な人材を登用したくても従来型の配置に戻ってしまいます。IPA「DX動向調査」でも、デジタル化を進める人材や組織の課題が指摘されており、人員配置は人事部だけの運用問題ではなく、経営の実行力を左右するテーマになっています。
それまでの対策は、人事データの一元化やタレントマネジメントシステムの導入、スキルの可視化に重点が置かれていました。しかし、データを集めただけでは、事業ポートフォリオから必要人材を逆算し、採用・育成・配置・後継者育成まで動かすところに届きません。2025年に目立ったジョブ型や人材ポートフォリオの議論も、制度や分析の設計にとどまれば、現場の異動や登用は変わりません。2026年は、スキルを共通言語として人材情報をつなぎ、AIで候補者や学習機会を示しながら、経営戦略を日々の配置に落とし込む方向へ、解決策の重心が移っています。
その変化を具体的に示すのが、三菱重工業株式会社と株式会社マーケットエンタープライズです。三菱重工業株式会社は、2030年を見据えた「HR Innovation 2030」の下で人事組織を再編し、HRDXを進めました。タレントマネジメントシステムを使った人材公募の活性化と、データに基づく適正配置によって、人事施策を経営戦略の実行プロセスへ組み替えています。一方、全国19拠点・複数事業を展開する株式会社マーケットエンタープライズは、社内公募で生成AIプロジェクトを立ち上げ、動画共有、月次アンケート、各部門のAIエバンジェリスト配置を組み合わせました。その結果、AI利用率95％超、年間約7.8万時間削減に至っています。この事例が示すのは、AIが一部の専門人材の道具から、全社員の業務配分と生産性を変える基盤へ進んだことです。
共通するのは、システム導入を成果とみなさず、データを配置・公募・学習といった行動に接続し、利用状況や機会の偏りを測りながら運用を修正している点です。AIファーストの人員配置は、個人の能力を推測するだけでなく、既存データを横断してスキルギャップや候補者を見つけ、従来は時間のかかった情報整理と選択肢の比較を支援できる段階に入りました。もっとも、2026年時点で成果が明確なのは、AI活用の定着と業務時間削減、配置判断の仕組み化までです。翌年は、AIが示した配置が事業成果や社員の成長、登用機会の公平性にどう結び付いたかを検証し、経営指標と人材指標を一体で追う取り組みが焦点になります。
2025年（ジョブ型とAIで「配置」を再設計する人員配置）
2025年の人員配置をめぐる中心課題は、採用で不足を埋めるのではなく、限られた人材を事業の成長領域へどう移すかでした。労働人口の減少に加え、AIによって業務の生産性や必要なスキルが変わり、従来の職種・部署単位の配置では事業ポートフォリオの変化に追いつきにくくなっています。厚生労働省「厚生労働白書」でも、人口構造の変化に対応した人材活用や能力開発が課題として挙げられています。2024年までの掲載情報では、人的資本の可視化や戦略的人員配置が主な論点でしたが、2025年は配置そのものを経営判断として組み替える段階に入っています。
これまでの対策では、人材データを集めてスキルや適性を見えるようにし、タレントマネジメントシステムで配置や育成を効率化することが重視されてきました。しかし、データを整備するだけでは社内流動化は進みません。ジョブ型を導入しても、経営が必要とする人材、事業側の欠員、従業員のキャリア希望が別々に管理されれば、配置は人事部門の調整業務にとどまります。2025年の講演では、職務を共通言語にしてスキルを可視化するだけでなく、職場の対話を通じて異動やキャリア形成を動かすことが重視されました。IPA「DX動向調査」も、デジタル化を事業変革につなげる人材・組織の課題を指摘しています。
取り組みの方向は、欠員を埋める「適材適所」から、事業の組み替えに合わせて人材ポートフォリオを再設計する「適所の再定義」へ変わりました。株式会社GrowNexus 代表取締役 小出翔氏の講演では、AIを前提に、人・業務・組織の三つを同時に見直す考え方が示されています。AIで既存事業の生産性を高め、その分の人的リソースを新規事業へ振り向ける発想です。株式会社DeNAの事例として、既存事業と新規事業に人的資源を振り分け、成功数の増加を狙う考え方が紹介されました。これはAI導入を単なる省力化で終わらせず、浮いた能力をどの事業へ再投資するかまで踏み込んだ点に意味があります。
もう一つの転換を示すのが、サラヤ株式会社のCRM刷新です。問い合わせ増加に対応する販売店舗検索システムの運用を外部委託し、老朽化したCRMをクラウド化して高度なカスタマイズが可能な環境へ移行しました。その際、システム導入だけでなく、プロジェクトを担う人材配置とサポート体制を成功の鍵として捉えています。この事例が示すのは、配置が人事制度だけの問題ではなく、顧客対応やDXプロジェクトの実行力を左右する経営課題になったことです。2025年の共通点は、データの一元管理、スキルマップ、ジョブ型、AIを個別施策として導入するのではなく、事業戦略と人材移動を接続しようとした点にあります。成果はまだ、配置効果を示す共通指標や大規模な数値実績よりも、データを使える状態にし、業務を変え、再配置を実行できる仕組みの構築として現れています。
翌年は、この流れがAIによる人材データの接続やスキルベース型人材マネジメントへ進むと考えられます。2025年に始まったのは、配置候補を検索する仕組みではなく、経営戦略から必要な仕事とスキルを定義し、AIも使いながら人材の移動・育成・登用を継続的に更新する仕組みです。企業に問われるのは、制度やシステムを導入したかではなく、AIで生まれた余力をどの成長領域へ移し、その成果をどの指標で検証できるかです。
2024年（人手不足で変わる「配置」の基準）
2024年、人員配置をめぐる企業の中心課題は、採用で不足を埋めることから、限られた人材の能力をどう引き出し、定着と生産性を同時に高めるかへ移りました。労働力人口の減少や働き方の多様化によって、従来の経験や年次を軸にした配属では、事業に必要なスキルと現有人材の適合を判断しにくくなっています。厚生労働省「厚生労働白書」でも、人口構造の変化や人材確保、働き方への対応が課題として挙げられています。ビズスタに掲載された講演では、配置が単なる人員補充ではなく、人的資本経営の実行手段として捉え直されていました。
それまでの対策は、採用強化、研修の拡充、評価制度の見直しなど、施策ごとに進められる傾向がありました。しかし、従業員のスキル、業務経歴、希望、研修履歴などが分散していれば、誰をどこで活かすべきかを継続的に判断できません。2023年に目立った「人事データの見える化」やタレントマネジメントの導入は、2024年には配置の意思決定へつなげる段階に入りました。採用から評価、育成、配置、後継者計画までを一つの人材戦略として結び、HRBPのように事業部門と人事を接続する役割も重視されています。
変化を象徴するのが、富士通株式会社とカルビー株式会社の取り組みです。両社に関する講演では、適切な配置を、組織の生産性だけでなく従業員の成長やエンゲージメントを高める仕組みとして位置づけ、「全員活躍」につなげる考え方が示されました。これは、優秀層を選抜して配置する発想から、社員一人ひとりの能力を把握して活躍機会を設計する発想への転換です。また、株式会社セゾン情報システムズでは、バックオフィス業務の自動化で現場の負荷を抑え、捻出した時間を人材データの活用に振り向けています。ChatGPTを使って隠れた才能を可視化し、適正配置を検討する試みも、配置業務を経験頼みからデータ支援型へ変える動きとして注目されます。
複数の掲載情報に共通するのは、人員配置を人事部だけの作業にせず、経営戦略、スキル管理、育成、働きがいと連動させたことです。成果は離職率や生産性の数値で示される段階には至っていない事例もありますが、配置後の成長、定着、活躍を検証する土台づくりは進みました。IPA「DX動向調査」が指摘するデータ活用や人材不足の課題も、人事領域ではAIや生成AIによる判断支援へ広がっています。翌年は、配置の最適化から、事業戦略に応じた人材ポートフォリオの再設計、ジョブ型との接続、AIを前提にした組織づくりへと焦点が移る流れです。
2023年（「配属ガチャ」を越えるデータ駆動の人員配置）
2023年の人員配置をめぐる中心課題は、人手不足のなかで事業に必要なスキルを確保しながら、従業員の納得感や成長機会も両立させることでした。従来の一括採用や定期異動は、組織の欠員を埋めるには機能しても、個人の能力・志向と配属先の仕事を結び付けにくく、「上司ガチャ」「配属ガチャ」と呼ばれる離職リスクも生みました。人的資本の情報開示を背景に、配置が企業価値やエンゲージメントにどうつながるのかを説明する必要も高まっています。経済産業省「人材版伊藤レポート2.0」でも、経営戦略と人材戦略の連動が課題として示されています。
それまでの対策で足りなくなったのは、人事部が保有する社員情報を管理することと、実際の配置判断に使うことの間を埋める仕組みです。スキルや評価を個別のExcelや複数システムで扱うだけでは、情報が古くなり、経営判断に必要な人員構成や人件費との関係も見えにくくなります。2023年の掲載情報では、担当者の「勘・経験・度胸」に依存する配置からの脱却、人材データの一元化、定量分析、スキルの可視化が繰り返し論点になりました。つまり課題は、適材適所の理念ではなく、誰をどの仕事に配置するかを再現性のある形で判断し、育成や異動後の成果まで追うことへ移っています。
企業の取り組みは、欠員補充型の配置から、経営戦略・採用・育成・評価・再配置をつなぐタレントマネジメントへ変化しました。配置前のスキル把握だけでなく、本人のキャリア自律やエンゲージメント、将来必要な能力まで含めて人材ポートフォリオを考える方向です。象徴的なのがサイバーエージェントです。新卒配属で自社開発のマッチングシステムを導入し、データだけで決めるのではなく、アナログな判断と組み合わせて適材適所を目指しました。この事例が示す成果は、少なくとも配属を属人的な一回限りの判断から、情報を活用した仕組みへ変えたことです。また、帝人フロンティア株式会社の新規事業事例では、人材配置が事業立ち上げの後工程ではなく、理念や顧客ニーズ、事業モデルと並ぶ初期設計の要素として扱われています。新事業に必要な人材を後から探すのではなく、事業構想と配置を同時に考える発想が表れています。
複数の講演から見える共通点は、人員配置が人事部だけの業務ではなく、経営の意思決定と従業員体験をつなぐ経営課題になったことです。データは配置候補を機械的に選ぶためではなく、育成投資の優先順位を決め、本人との対話を深め、配置の納得性を高めるために使われ始めました。一方で、掲載概要からは配置後の生産性向上や離職率改善など、成果を数値で検証した段階までは確認できません。2022年に広がった「科学的人事」「人事DX」の議論が、2023年には実際の配属、スキル管理、人的資本開示に接続し始めた段階といえます。翌年は、可視化したデータを経営戦略や人材ポートフォリオにどう組み込み、配置後の活躍や定着まで測定するかが焦点になります。
2022年（ジョブ型と人的資本経営で変わる人員配置）
2022年、企業が人員配置で直面していた中心課題は、事業の変化に対して必要な人材を社内で見つけ、育て、動かす仕組みが追いついていないことでした。採用難や優秀人材の離職に加え、デジタル化やグローバル化によって、従来の一律的な職種・年次・経験を軸にした配置では、事業に必要なスキルと人材の能力を結び付けにくくなっていました。IPA「DX白書」でも、DXを進める人材の確保・育成や、組織・人材の変革が課題として挙げられています。掲載された講演では、人員配置は欠員を埋める業務ではなく、経営戦略を実現する人材マネジメントの中核として捉え直されていました。
それまでの対策で足りなくなったのは、制度や研修を個別に改善しても、採用、評価、育成、異動、登用が連動しなかった点です。人事データを保有していても、所属や経歴の管理にとどまり、本人のキャリア意思、スキル、経験、適性、エンゲージメント、給与水準などを配置判断に使うところまでは進んでいませんでした。ジョブ型雇用も、職務や成果責任を明確にするだけでは、社内の人材移動やリスキリングにつながりません。2021年に目立った人事DXや科学的人事の導入論から、2022年は「何のデータを、どの経営課題に使うのか」という実装の議論へ重心が移っています。
変化を象徴するのが、社内人材を事業変革に合わせて組み替える方向です。凸版印刷株式会社は、「印刷会社から社会的価値創造企業へ」の移行に向け、組織を再編し、人を配置し、リスキリングを進める取り組みを示しました。三井化学株式会社は、グローバルで活躍できる人材の不足を背景に、確保・配置・育成を人的資本経営と結び付けています。また、株式会社千鳥饅頭総本舗は、業務改革とDXを起点に、従業員一人ひとりの能力、スキル、経験を採用・育成・配置に活用する構想を進めました。これらが重要なのは、配置を人事部だけの判断にせず、事業変革や現場活用と接続した点です。
共通しているのは、社員を固定的な所属ではなく、更新されるスキルと意思を持つ人材として捉え、配置を一度の異動ではなく、育成やキャリア形成を含む循環として設計したことです。データ活用も、最適な人を選ぶためだけでなく、次世代人材の発見、グローバル人材の育成、現場の業務改革を支える基盤へ広がりました。一方、掲載情報から確認できる成果は、具体的な削減時間や配置後の業績などではなく、仕組みの再構築と運用の開始にとどまる事例が中心です。翌年は、人的資本情報の開示を契機に、スキルの可視化を人材ポートフォリオや配置成果へ結び付け、データを蓄積する段階から経営判断の結果を検証する段階へ進むことが期待されます。
2021年（コロナ禍で変わる「人を置く」から「人を活かす」配置）
2021年の人員配置をめぐる中心課題は、限られた人材をどこに置くかだけでなく、需要変動と業務の複雑化にどう対応しながら、顧客接点や事業成長に必要な人へ労力を振り向けるかでした。コロナ禍で問い合わせ対応や働き方が揺らぐ一方、デジタル人材の不足も重なり、従来の経験や部署単位の判断だけでは配置の妥当性を保ちにくくなっています。IPA「DX白書」でも、DXを進める人材の確保や組織づくりが課題として挙げられており、人員配置は人事だけの問題ではなく、業務改革と一体で考えるテーマになりました。
それまでの対策では、採用、異動、研修を個別に整えたり、繁忙部署へ人を補充したりする方法が中心でした。しかし、業務そのものが整理されていなければ、適材適所を目指しても単なる人の入れ替えに終わります。また、ジョブ型雇用への関心が高まったものの、職務を細かく定義すれば配置が自動的に最適化されるわけではありません。2021年の講演では、システムを導入しても期待した効果が出ない問題や、データを採用・育成・配置に結び付ける難しさが繰り返し示されました。足りなかったのは、配置前に業務を分解し、誰が担うべき仕事かを見直す視点です。
そこで取り組みは、固定的な要員配置から、業務の棚卸し、デジタルによる自動化、人材の再配置を連動させる方向へ変わりました。KDDIでは、チャットボットやLINE、スマホアプリなどを使って自己解決の導線を整え、人が対応すべき用件へ人材を集中させるリソースマネジメントが重視されています。これは人を減らす発想ではなく、定型的な問い合わせをセルフサービスへ移し、複雑な相談に対応できる人の価値を高める設計です。社内配置でも、個人の特性やスキルを見極め、社内に機会がなければ出向など社外の成長機会も組み合わせる考え方が現れました。
この変化を最も具体的に示すのが、パーソルプロセス＆テクノロジー株式会社のコンタクトセンター改革です。従業員約5万人を抱えるパーソルホールディングスのヘルプデスクを支える現場で、まず業務を棚卸しして最適な人材配置を行い、その上でAIチャットボットPEPやRPAを導入しました。成果として講演概要に示されているのは、1年後の「AIコンタクトセンター化」という到達目標であり、完成後の削減時間などの数値ではありません。この事例が示すのは、AIを先に置くのではなく、業務と人の役割を整理してから自動化する順序です。2021年の潮流は、配置を人事施策から業務設計へ広げたことにあります。翌年以降は、こうした実務の見直しを人材データやスキル情報と結び付け、配置・育成・抜擢を継続的に更新する段階へ進むことになります。
全体を通じて、掲載講演では、人員配置が欠員補充や人事部の運用から、業務設計・事業変革・人的資本経営をつなぐ経営課題へ移った構図です。人材データやスキルを共通基盤として、採用・育成・異動・登用を連動させ、AIを配置判断と業務配分に生かす方向が示されています。
※登壇者の氏名・所属・役職は講演開催当時の情報です。現在の所属・役職とは異なる場合があります。
※本レポートは、ビズスタに掲載された「人員配置の成功事例」をテーマにした講演情報を元に傾向を分析しています。
※市場環境の参照：IPA「DX動向調査」、厚生労働省「厚生労働白書」、経済産業省「人材版伊藤レポート2.0」、IPA「DX白書」
編集者：ビズスタ市場調査チーム
