リアルタイムの労働データへのアクセスにより、リーダーは人員不足を予測し、スケジュールを最適化することができ、大きな運用上の優位性を生み出します。
成長戦略家のエリック・ガルッポは、労働集約型業務のスケーリングにおいて、なぜリアルタイムの労働可視性が不可欠になっているのかを説明します。
物流、小売、ホスピタリティ、在宅介護、民間警備業界の企業は、新たな競争格差に直面しています。それは採用規模ではなく、労働力の可視性に基づくものです。労働行動がより不安定になる中、出勤パターン、信頼性トレンド、従業員エンゲージメントのリアルタイム洞察を持つ企業は、依然として手動スケジューリングと過去の指標に依存している企業を上回るパフォーマンスを示しています。
成長戦略家のエリック・ガルッポによれば、この変化は転換点を示しています。「採用がかつては主な制約でした。現在の真の課題は、誰が出勤するか、誰が早退するか、どこで運用リスクが高まっているかを予測することです。」
2026年に向けて、予測型労働力システムへの需要が急速に高まっており、これらを早期に採用する企業は測定可能な運用上の優位性を獲得しています。
予測型労働力システムの台頭
予測可視性が重要な差別化要因となっています。出勤パターン、信頼性の変化、燃え尽き症候群の指標、早期退職リスクを追跡するツールに投資する企業が増えています。PwC、アクセンチュア、マッキンゼー、ガートナーのレポートによると、予測型労働力分析を使用する組織は、採用ニーズをより適切に予測し、業界の変化に備え、運用を妨げる前に離職を防ぐことができるため、リアルタイムの労働可視性をバックオフィス機能ではなく競争上の優位性として位置付けています。
かつて大企業専用だったものが、現在では以下の中堅企業に広がっています:
- 物流
- 民間警備
- ホスピタリティ
- 小売
- 在宅介護
これらのシステムは、マネージャーが以前には見ることができなかった早期シグナルを表面化します。例えば、欠勤確率の上昇、エンゲージメントの低下、特定のシフトやチーム内の不安定性などです。
舞台裏では、これらの予測システムは、複数年の過去の出勤、パフォーマンス、エンゲージメントデータでトレーニングされた教師あり学習アルゴリズムを使用しています。混乱が目に見えるようになる数週間前に微妙な行動パターンを特定し、リアルタイムデータフィードを統合してリスク評価と信頼性スコアを動的に更新します。 Kronos Workforce Dimensions、ADP DataCloud、Microsoft Fabric労働力分析、Workday + Peakon、Eightfold AI、SAP SuccessFactors Scheduling AI、Amazon DSP労働予測AIなどのプラットフォームは、このエンタープライズAI駆動の予測分析の波を例証しています。
業界データがこれらのツールの有効性を検証しています:
- マッキンゼーは、スケジューリングの変動性の30〜50%が機械学習モデルで予測可能であることを発見しています(McKinsey Operations Insights 2025)
- SHRMは、高離職率業界では早期在職期間の離職が運用不安定性の40〜60%を占めると報告しています(SHRM turnover cost analysis)
- デロイトは、最前線の燃え尽き症候群と出勤の変動性の高まりにより、小売とヘルスケアが予測スケジューリングの主要採用者であると強調しています(Deloitte CFO Signals Q3 2025)
実例:ウォルマート
ウォルマートは、WorkdayのAI駆動ヒューマンキャピタルマネジメントプラットフォームを導入し、労働力計画、タレントマネジメント、給与計算を最適化しています。このシステムにより、ウォルマートは人員配置ニーズを正確に予測でき、労働力の供給を需要に動的に合わせることで運用コストを削減しています。WorkdayのAI機能は従業員エンゲージメントとパフォーマンスデータを分析し、採用定着率を改善し、欠勤を削減し、ウォルマートに運用効率と収益性を促進するリアルタイムの労働可視性を提供します(Workday AI at Walmart)。
可視性が量よりも重要な理由
過去10年間、支配的な労働力の問題は次のものでした:
「十分な人材を雇用できますか?」
現在、より緊急の問題は次のとおりです:
「現在の労働力を信頼できますか?」
採用量だけでは信頼性の失敗を解決しません。1人の不安定な労働者が、連鎖的なシフト変更、残業費用、監督者の燃え尽き症候群、サービス期間の逸失、顧客満足度の低下を引き起こす可能性があります。予測システムは、この隠れた能力ギャップを定量化し、埋めるのに役立ちます。
初期のテストケースとしてのセキュリティ
民間警備は、これらのツールを採用する最も遅い業界の1つですが、高い離職率と変動性により最大のリスクに直面しています。「警備会社は依然としてスプレッドシートや紙からスケジュールを実行していることが多い」とガルッポは指摘します。「彼らは他の誰よりも早くこれらの問題を感じていますが、それらを管理するための最も洗練されていないツールのいくつかを持っています。」
予測システムが可能にするもの
リアルタイムの労働力可視性は以下を可能にします:
- 土壇場での再編成に代わるプロアクティブなスケジューリング
- 燃え尽き症候群と離脱パターンの早期特定
- 残業コストの削減とより良い監督者の作業負荷分配
- 新規雇用者の立ち上げの成功向上
- サービスの信頼性と顧客満足度の向上
財務への影響とフィンテックとの連携
運用上のメリットに加えて、予測型労働力分析は、計画外の残業と欠勤によって引き起こされるマージンの漏出を削減します。出勤データと予測モデルを統合するFinOpsダッシュボードにより、CFOは残業の急増を予測し、「混乱のコスト」を定量化できます。これらの財務洞察は、経営幹部に労働の安定性を運用マージン、給与最適化、コスト削減に直接結びつける実行可能な指標を提供し、運用データを成長と回復力を促進する戦略的財務決定に変えます(Accenture Operating Model)。
採用の12ヶ月予測
アクセンチュア、マッキンゼー、ガートナーの主要アナリストレポートは次の点で一致しています:
予測型労働力分析は、新興技術から標準的な運用インフラへと移行しています。労働の変動性が続く中、中堅企業は採用を加速しています。労働力の可視性は、採用量や賃金戦略を超える、決定的な競争上の優位性になりつつあります。
結論
2026年にスケーリングに最適な位置にある企業は、単により多くの労働者を雇用するだけでなく、労働力を深く理解します。予測分析により、不安定性の早期検出とプロアクティブな介入が可能になり、信頼できる最前線のチームを構築します。エリック・ガルッポが言うように、「労働集約型業務の未来は、人員配置だけではありません。問題を防ぐのに十分早く見ることです。」
今日の不安定な労働市場において、予測型労働力可視性は、運用の回復力と成長の新しい基盤になりつつあります。
