レゾナック、管理職による各職場の分析や改善アクション検討までに生成AI技術を使うアプリを運用開始

　レゾナックが自社開発して2026年度から運用を始めているのは、管理職が自部門の課題を的確に把握し、背景要因の整理や改善に向けたアクションの検討のために生成AI（人工知能）技術を使うアプリケーション（図1）。管理職それぞれの経験や知見に頼りがちだった調査結果の分析やｍ改善行動への落とし込みを支援するのが目的だ。2026年度は国内の管理職約1000名を対象に展開を進めている。

図1：レゾナックが自社開発したアプリケーションの活用イメージ

　アプリを利用する部門管理者は、業員の会社に対する愛着度や貢献意欲を定量的に把握する「従業員エンゲージメント調査」の結果をアップロードする。エンゲージメントスコアや全体傾向の把握につなげるほか、重点課題の抽出や背景要因の整理を進める。

　さらに、AI技術との対話を通じて自身の現状認識や課題意識を整理する過程で、認識のギャップや改善のポイント、具体的なアクション案を導き出す。加えて、関連する学習コンテンツの提案や、チームでの議論を促すテーマの提示など、改善施策の実行段階を支援する機能も備える。

　アプリの回答は、社内に蓄積された人事領域の知見や分析資料を基に、管理職の意思決定に資する材料や視点示す仕組み。利用者への問いかけとその回答に応じた提案を通じて分析結果の理解を深めながら、各職場の実情に即したアクションの検討へとつなげる設計とした。

　開発の土台には、CHRO（最高人事責任者）組織における１年あまりの構想検討と、人事領域における知見・資料の整備がある。これらの準備を経て2026年4月から本格的な開発に着手し、約2カ月強でシステムとして稼働させた。事前の知見整理と内製開発を組み合わせることで、実務に即した形で迅速な実装を実現した。

　企業のエンゲージメント調査は、組織の状態を把握する手段として企業に定着している。一方で、結果をどう解釈し、具体的な改善アクションにつなげるかという段階で、管理職個人の理解や経験への依存度が大きく、実務上の課題となっていた。

　加えて、各設問の意図や改善の観点に関する社内の知見や資料は複数に分散しており、必要な情報を整理しながら活用するには一定の負荷がかかっていた。