Four years ago, I made a leap — from a fast-growing company into an iconic organization with a 100-year history and extraordinary talent, navigating the challenge of reinventing itself from within. Now, as I explore where I can contribute next as an HR professional, I attended Irresistible 2026 to immerse myself in what's happening at the frontier of HR globally.
One question I brought with me: as businesses transform, job architectures and required skills inevitably change. You may not need to build them with rigid precision — but having a job architecture and skills framework that can hold shape while flexing toward where the organization wants to go still matters. At the same time, I arrived with a nagging question: in membership-based employment systems where roles and skills haven't been articulated and linked to talent, will companies simply get left behind when it comes to AI adoption?
No clean answer emerged, but two things became clearer. First, even Western companies are struggling with skills-based transformations — the term "Skill fatigue" was actually used on stage. Second, AI can be applied to the design of job architectures and skills frameworks themselves. Human judgment and iteration are still very much needed — deciding what data to feed the AI, and how to build on the output — but companies that have successfully connected skills-based initiatives to real transformation (Mastercard and Etihad Airways were among the examples shared) got there by doing the heavy lifting: engaging business leaders and frontline key players, partnering with specialized startups, and pushing through the complexity.
Beyond job architecture and skills, what actually makes AI agents work is your company's own context — cultural values, business definitions, management philosophy, guardrails. Across HR and many other functions, the work is shifting toward building and maintaining this Context Layer, designing agents that operate coherently within it, and managing those agents over time.
And through all of this change, the message that resonated most was also the simplest: fall in love with the (business) problems, not the solutions. As AI dramatically expands the data available to HR, the function has a real opportunity to move from being a follower of transformation to a driver of it — not just cutting costs and improving efficiency, but becoming a genuine growth enabler. That future is exciting.
Irresistible 2026に参加して — Fall in Love with the Problems
急成長する会社から、100年以上の歴史と素晴らしいタレントを持ち、成長軌道への回帰に挑む日本企業に飛び込んで4年。人事として次に自分が役立てる場を探すにあたり、最先端の事例に触れるためにIrresistible 2026に参加してきました。
事業変革に伴い、ジョブアーキテクチャも求められるスキルも変わる。ガチガチに作り込む必要はないかもしれないけれど、ありたい姿に向けて適度なホールド＆シェイプアップ機能を発揮するジョブアーキテクチャやスキル定義の存在は大事だと思う。一方で、メンバーシップ型雇用でジョブやスキルの言語化とタレントの紐付けができていない会社は、AI活用から取り残されてしまうのか——そんな疑問を持ちながらの参加でした。
そこへのドンピシャな答えはもちろんありませんでしたが、分かったことが2つ。1）スキルベースの導入には欧米企業も苦労している（"Skill fatigue"という言葉が出てくるほど）、2）ジョブアーキテクチャやスキルの設計自体にもAIが活用できる、ということ。どんなデータをAIに食わせるか、アウトプットをベースにどう推敲するかという点ではまだまだ人の試行錯誤と判断が必要です。それでも、スキルベースの導入を変革につなげている企業——IrresistibleではMastercardやEtihad Airwaysの事例がありました——は、ビジネスリーダーや現場のキーパーソンを巻き込み、その領域のスタートアップの力も借りながら、泥臭くやり遂げていました。
ジョブアーキテクチャやスキルに限らず、AIエージェントを機能させるのは自社固有の「コンテキスト」——文化的価値観、ビジネス定義、マネジメント哲学、ガードレールなど。HRをはじめ多くの領域の仕事は、このContext Layerに関連情報を蓄積して質を高めること、それを踏まえて統合的に動くエージェントを設計・管理することへと変わっていく。
そしてそんな変化の中でも変わらない、むしろAI時代により重要になるのが、"Fall in love with the (business) problems, not solutions"というメッセージ。AIの導入によりHRが手にするデータの量は爆発的に増え、HRは変革のfollowerからより中心的な存在になっていく可能性がある。単なるコスト削減・効率化に留まらず、成長を後押しするgrowth enablerになれる未来——これはワクワクしますね。