Vol.10で「エージェンティックAIと組織設計」、Vol.11で「Superagencyとワーク・エナジー・ギャップ」、Vol.12で「判断する筋肉」、Vol.13で「キャラクターがタレントに勝つ理由」を扱ってきた。組織OSの理念から始まり、人間内側の習慣、そしてチームの集団知能まで、4号にわたって書いてきた論点が、実装フェーズの2事例として一気に現れた。今回はそれを見ていきたい。
2026年6月1日、日本の主要テック企業2社が、同じ日に同じ方向の人事を発表した。
メルカリは、執行役員CTO Japan Businessの木村俊也をCHRO (最高人事責任者) 兼CAIO (最高AI責任者) に任命したと発表した[1]。木村はCTO Japan Businessも兼務する三役配置で、CTOの後任は7月1日就任予定。同社が新たに掲げたビジョンは「HR for an AI-Native Company」。AI戦略と人事戦略の責任者を一体化し、人と組織の運営基盤をAI前提で再設計するという。
同じ日、Sansanは取締役/CHROの大間祐太を、新設の「Chief AI Transformation Officer (CAXO)」に兼任させると発表した[2]。CHRO直下に「AI Enablement室」を立ち上げ、AIトランスフォーメーションを全社横断で統括する設計。同社は2025年に「AIファースト」を全社方針として公表しており、社内の生成AI活用率は非エンジニアを含む全職種で99%に達している。大間は「変化を実際に起こすのは技術ではなく、意志と意図を持った人と組織だ」と就任コメントを残した。
このニュースを、2件の独立した人事として読み流すこともできる。だが私はそうは読まない。同日同時発表という事実が、偶然以上のものを含んでいるように見える。何がその下にあるのかを、本号で順を追って見ていきたい。Josh Bersinが2026年4月に提唱した「HR 2030 Agentic Vision」[3]が机上の理念から国内実装フェーズに移行する動きの、ひとつの観測点として扱いたい。
人事の表層ではなく、その下にある設計原理に目を向ける。
多くの企業はCHROと、AI戦略の責任者 (CAIO・CDO・CTO等) を別々の役職に割り当てている。分業の合理性がある配置だ。専門性が深く保たれ、相互のチェックが効き、責任の所在がはっきりする。20世紀後半に確立された経営層配置の標準モデルである。
この配置は、特定の歴史的前提の上で機能してきた。Alfred Chandlerが『The Visible Hand』(1977) で描いたように、近代企業は職能別の専門化と階層的調整によって規模の経済を獲得してきた[4]。Henry Mintzbergの組織構造論も、専門分化が進むほど統合の難度が上がるという緊張を中心に据えている[5]。これらの古典的経営史・組織論を背景に、ひとつの暗黙の前提が成立してきた。技術は、事業を支援する領域として後ろに置かれる。CHROは人事のプロが、CTOは技術のプロが担う配置が最適解として固まった理由はここにある。日本企業ではこの配置が現在も主流だ。
問題は、その前提がAI時代にそのまま通用するかである。生成AIの登場以降、「技術は支援領域」という置き方が急速に崩れている。AIは特定の業務を高速化する道具ではなく、業務そのものの設計を書き換える層に入り込んでいる。
通説では、AI導入はだいたい次のように語られる。「人事戦略は人事のプロが立てる。AI戦略はテックのプロが立てる。両者を連携させてHRにAIを導入する」。導入、という言葉が示しているのは、HRが先にあり、AIが後から追加される順序である。HRの仕事はそのまま、そこにAIをツールとして足し込む。これがほぼ全ての企業で見られる標準フレームだ。
MercariとSansanは、同日に揃ってこの順序を反転させた。両社の人事は、その反転を組織図のレベルで宣言したものとして読める。
ここで理論側を整理しておきたい。
Bersinは2026年4月、「HR 2030: A Vision for Agentic Human Resources」を発表した[3]。骨子は「AIは人事のツールではない。人事のOSである」というものだ。彼の主張では、ワークフォースプランニング、スキルインテリジェンス、タレントポートフォリオ管理といった一連のプロセスにエージェンティックAIが組み込まれ、従来5〜12週かかっていた分析作業が数日に短縮可能になる。時間短縮そのものよりも、「ツール」から「OS」への概念上の格上げが効いている。OSは後付けできない。先に決まっていなければ、その上で動くアプリは存在し得ない。
宮本弘暁が2026年5月30日に出版した『AI大格差』も、同じ方向を別の角度から示している[6]。著者の中核命題は明快だ。AI大格差は「使う/使わない」では生まれず、三層で生まれる。①タスク構造の変化、②判断と責任の回路、③移行の可否。①と②は個人の能力差の話としても読めるが、③は組織レベルに直結する。学び直しや職の移動を個人だけで行える領域は狭く、業務フローを書き換え切れるか、組織として再設計を主体化できるかが分水嶺になる。MercariとSansanが踏み込んだのは、この③の側、移行を主体的に実施する側のポジションだ。
実証側のエビデンスも蓄積されてきた。Brynjolfsson、Li、Raymondらが2025年に発表したNBER論文では、5,179人のコールセンター・エージェントを対象とした実験で、生成AIアシスタント導入により問題解決数が平均14%向上、とくに新人エージェントの生産性が大きく改善した (N=5,179、QJE 2025)[7]。コールセンターは標準化されたタスクが多く、HRは判断と解釈が中心の領域であるという違いはある。ただ、改善幅が「AIをどう業務フローに組み込んだか」で大きく変動したという機構は、領域を超えて観察される。AIを単独ツールとして配ったチームより、対応プロセスとAIの出力経路を一緒に設計し直したチームの方が大きく伸びた。McKinseyの「The Agentic Organization」(2025) も、AIエージェントを「ツールの導入」として扱う組織と、「組織レイヤーそのものの再設計」として扱う組織では、5〜10年後の生産性ギャップが構造的に開くという同型の見立てを提示している[8]。
これら4者に共通する含意は、ひとつに収斂する。AIをHRに後付けするのと、HRをAI前提で再設計するのは、別物だ。AIをツールとしてではなくOSとして扱う配置を選ぶと、人間側に求められる役割もそれに引きずられて変わる。AIが何をするかを決めるだけでは足りない。AIが入った組織でHR機能を何に再設計するかを決める判断力、つまり「代替」ではなく「拡張」を指揮する側の能力が、CHRO層に要求される。順序を変える選択は、その選択を担う人材像の変更を要請する。
2社の人事を並べると、興味深い対称性が浮かび上がる。
Mercariの木村俊也は、2007年にミクシィで推薦エンジンを開発、2017年にメルカリへ移ってR4D (研究開発組織) の設立を担当、その後AI・検索領域の組織化とプラットフォーム開発を統括、2024年7月にCTO、そして2026年6月にCHRO兼CAIO兼CTO Japan Businessに就任[1]。技術側からHR側に移ってきたキャリアである。
Sansanの大間祐太は、人材系企業で採用コンサルティングの立ち上げから始まり、独立して採用領域の会社設立に携わり、2010年にSansanへ入社して営業部マネジャーと人事部長を経て、2018年にCHRO就任、そして2026年6月にCAXOを兼任[2]。HR側からAI側に染み出していくキャリアである。
経歴の方向は真逆だ。にもかかわらず、両社が到達した収斂点は重なる。CHROがAI責任ポジションを兼任し、Bersinが「AIは人事のOS」と呼んだ位置にHRトップを置く。Mercariの「HR for an AI-Native Company」と、SansanのAI Enablement室CHRO直下配置は、表現は違うが指している場所は近い。
鏡像経路で同一の収斂点に到達するというのは、その収斂点が偶然ではなく構造的圧力の所産であることを示唆する。技術側からも、HR側からも、別々に歩いてきた経営者が同じ結論に着地したとすれば、両側を引き寄せた重力源がどこかにあると考えるのが自然だろう。私はその重力源が、AIをツールとしてではなくOSとして扱おうとしたときに必然的に発生する組織設計上の整合性要求にあると見ている。HRをAIに後付けする構造のままだと、業務フロー再設計の意思決定者がAI側とHR側で分断され、CHRO層が「AIの設計者」ではなく「AIの受け手」になる。「受け手」のままでHR機能をAI前提で書き直すのは、構造的に難しい。
ここで強調しておきたいのは、これがあくまで2社事例からの仮説であって、確定した命題ではないという点だ。同時発表は偶然の同期かもしれず、鏡像経路は事例選択のバイアスかもしれない。仮説が正しければ、半年から1年半の間に同型の人事を実施する企業が他にも観測されるはずだ。出てこなければ、この見立ては弱まる。本号は「観測すべき事例」として扱う以上、反証の余地を残しておきたい。
両社の人事には、それぞれ強調された設計上の含みもある。Mercariのビジョン名「HR for an AI-Native Company」のForという前置詞は、HRがAIネイティブ組織に従属する位置に置かれていることを宣言している。SansanのAI Enablement室をCHRO直下に置く組織図上の選択は、AIの全社展開機能をHRの管轄に組み込む順序選択である。前者は言葉の側で、後者は組織図の側で、同じ「HRがAIの設計を担う」というメッセージを送っている。
そして、再設計の射程の広さも共通する。Mercariが公式に挙げたのは、働き方、意思決定・承認プロセス、組織構造、リソース配分の4領域[1]。Sansanの大間は「生産性向上にとどまらず、AIを前提とした組織カルチャーの構築、収益創造をけん引する」と述べている[2]。HRが手を入れる範囲としては、伝統的な領域を超えている。逆に言えば、この射程を取らない限り、「AIネイティブ」「AIファースト」という宣言は名ばかりに終わる。
ここから個人と組織の両側に視点を移したい。
個人レベルでは、HRプロフェッショナルにとって「AI実装の現場知見をどう持つか」が新しい問いになる。研修や資格ではない。実装に立ち会い、失敗を観察し、組織のどこでAIが詰まるかを肌で知る経験である。Mercariの木村は2017年R4D設立以降、AI実装の現場に立ち続けた約9年の経験を持ってHRトップに座った。Sansanの大間はAIの実装経験ではなく、2025年に「AIファースト」を全社方針として打ち出し、2026年に生成AI活用率99%を達成するプロセスを率いた、組織変革側の経験を持ってCAXOを兼ねる。経路は違うが、両者ともAIと組織の接点を実体験として持っている点が共通している。
なぜ「実体験で持つこと」が効くのか。AI実装の現場では、技術仕様書には書かれない詰まりが頻発する。データの欠落、業務フローの暗黙ルール、部門間の温度差、ユーザーの不安。これらは抽象化された資料では伝わらず、立ち会った人間にしか肌で残らない。AIネイティブ組織の設計判断とは、結局のところ「どこでどう詰まるか」を予測しながら業務フローを書き直す作業である。詰まりを実体験で知らないCHROは、設計判断の引き出しが構造的に少なくなる。「AI実装経験を持たないCHROは、AIネイティブ組織の設計判断で構造的に不利になる」という含みは、ここに根拠がある。
組織レベルでは、「CHROとAI責任者を統合すべきか」という問いは、実はあまり本質的ではない。MercariのCAIO兼任、SansanのCAXO兼任、いずれも組織設計の一つの解だが、唯一の解ではない。本質的な問いは別にある。自社のHRは、AIを後付けする前提で設計されているか、それともAI前提で再設計する余地を持っているか。
この問いに答えるには、HRリーダーが自社の業務フロー、評価指標、組織構造を、AI前提でゼロから書き直したらどう変わるかをまず描いてみる必要がある。描けないなら、AI前提で考えたことがないということだ。MercariとSansanが2026年6月に踏み出したのは、その描画作業を組織として主体化する宣言である。
以上を踏まえると、HRリーダーや経営層が自社に向ける問いは、以下の4つに整理できる。
第一に、HRリーダーの再定義である。CHROにAI実装あるいは組織変革の現場知見をどう持ち込むか。研修受講と外部ベンダー視察でAIを学ぶ段階から、自社のAI実装プロジェクトに四半期20〜30%の時間を直接コミットする段階、あるいはAI/テック部門への6〜12ヶ月ローテーション、社内AIトランスフォーメーションの率先実行へと、関与の質を上げていく必要がある。Mercari型の技術出身者をCHROに据える経路と、Sansan型のHR出身者にAI領域を兼任させる経路の両方が成立しうるが、移植難易度は文脈次第で同じではない。自社の文化と既存人材に応じて選ぶことになる。
第二に、CHROとAI責任の協働の作り方だ。統合する/しないは選択の余地があるが、両戦略が分離したまま動く配置は避けたい。年1〜2回の経営会議でAI戦略を報告する形を、四半期ごとにCHROとAI責任者が共同オーナーでAI×HRロードマップを更新する形へ。具体的には、(1) 経営会議の同一アジェンダで両戦略を論じる、(2) 両者の業績評価に同一KPI (例:AIの業務組み込み率、AI起点の業務再設計プロジェクト数、再設計後の生産性指標) を組み込む、(3) 四半期ごとに更新する共通ロードマップを文書化する。少なくともこの3点を運用に落とせば、分離した動きは止められる。
3つ目に、HR-KPIの順序書き換え。既存KPIが「AI後付け」前提になっていないか点検する。たとえば「採用効率 (応募者数あたり採用数)」のKPIは、AIが書類選考と一次面接を担う前提では「採用者の入社後12ヶ月パフォーマンス」「採用判断のAI提案受容率と精度」へと書き換える余地がある。なお、Sansanは「生成AI活用率99%」を「AIファースト」全社方針の達成指標として提示しているが、本論考の射程ではこれをむしろ「AIが入った前提でHR機能を再設計するための土壌指標」として読み替えたい。達成それ自体ではなく、達成後に何を再設計しうるかが問われる位置にいる、というのが私の解釈である。
4つ目に、越境キャリアパスの意図的設計。HRとAI/テックの越境キャリアを、偶然ではなく仕組みとして作る。両領域で実務経験を一定期間積んだ人材を、組織として育成する経路を置く。Mercariの木村はR4D設立を通じて約9年の越境経験を持ち、Sansanの大間はCHRO在任中に「AIファースト」を推進する組織変革経験を持っていた。研修制度というより、ローテーションと役職設計の話である。
「MercariとSansanを真似ろ」という話ではない。両社が踏み込んだのは2つの解にすぎず、他社が同じ仕組みを取る必要はない。だが、自社に同じ問いを向けるかどうかは、選ぶ余地のある話ではなく、時間の問題だと見ている。
「AIをHRに導入する」と「HRをAI前提で設計する」は、表面的には似たフレーズに聞こえる。だが、組織設計の論理としてはまったく別物である。前者はHRを温存する。後者はHRそのものの再設計を要求する。
MercariとSansanの2026年6月1日の人事発表は、後者を選んだ宣言である。1社の単発事例なら、特殊解として処理することもできた。2社が同日同時に発表したとなれば、構造的トレンドの始まりとして扱うのが筋が通る。ただしN=2の帰納であり、確定にはまだ事例が要る。だから現時点で言えるのは、成功事例ではなく観測すべき事例だということだ。観測の指標を3つ置いておく。第一に、両社の再設計射程 (MercariのForビジョン4領域、SansanのAI Enablement室) が、社内アナウンスや組織図変更として可視化されるか。第二に、HRリーダー層の出自と権限が、両社に続く他社の採用・登用基準で変化するか。第三に、競合他社が6〜18ヶ月以内に類似の人事に動くか。この3点で、2社の宣言が組織OSのトレンドに着地したかどうかが見える。
それでも、私はこの一歩を慎重に追い続けたいと思っている。組織OSの順序を変える宣言を、国内主要テック企業が同日同時に出した最初の事例だからだ。MercariとSansanが示したのは、答えではなく、問いの形である。自社のHRは、AIを後付けする前提で設計されているか、AI前提で設計し直す余地を持っているか。この問いを、2社の発表が、HRリーダーと経営層の机の上に置いた。
理念と理論を扱った4号 (Vol.10〜13) を経て、ようやく国内の実装事例が出てきた。しかも単発ではなく2社同時。書きながら、過去4号で扱った論点が2つの事例に重なって見える瞬間があった。エージェンティック組織、Superagencyの疲弊、判断する筋力、集団知能の社会的感受性、これらが全て「組織OSをAI前提で書き直す」という上位の設計問題に接続していたことが、MercariとSansanの同日発表で輪郭を持って見えてきた、というのが書き上げた今の正直な感触である。
来年、ある本が出る予定で書き続けている。AIと人と組織の関係を、もう少し長い射程で論じる本である。出たらまたお知らせする。
読者の組織のHRは、AIを後付けする前提で設計されているか、AI前提で設計し直す余地を持っているか。前者なら、MercariとSansanが示した一歩は遅かれ早かれ自分の組織にも来る。後者なら、今は何から手をつけるべきか。コメントやメッセージで聞かせてもらえると嬉しい。
[1]株式会社メルカリ「メルカリ、CTOの木村俊也がCHRO兼CAIOに就任」プレスリリース、2026年6月1日。https://about.mercari.com/press/news/articles/20260601_chrocaio/
[2] Sansan株式会社「Sansan、『Chief AI Transformation Officer (CAXO)』を新設。取締役/CHRO大間祐太が就任」プレスリリース、2026年6月1日。https://jp.corp-sansan.com/news/2026/0601_02.html
[3] Bersin, J. (2026). Introducing HR 2030: A Vision for Agentic Human Resources. JoshBersin.com. https://joshbersin.com/2026/04/introducing-hr-2030-a-vision-for-agentic-human-resources/
[4] Chandler, A. D. (1977). The Visible Hand: The Managerial Revolution in American Business. Belknap Press of Harvard University Press.
[5] Mintzberg, H. (1979). The Structuring of Organizations: A Synthesis of the Research. Prentice-Hall.
[6]宮本弘暁 (2026)『AI大格差 — 最先端の研究が明かす仕事と給料の未来』日本評論社、2026年5月30日第1版第1刷、ISBN 978-4-535-54131-3.
[7] Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. R. (2025). Generative AI at Work. The Quarterly Journal of Economics, 140 (2), 889-942. https://doi.org/10.1093/qje/qjae044
[8] McKinsey & Company. (2025). The agentic organization: Contours of the next paradigm for the AI era. https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/the-agentic-organization-contours-of-the-next-paradigm-for-the-ai-era