HRテクノロジーの労働法領域における諸問題

KKM法律事務所
代表弁護士
弁護士 倉重 公太朗

HRテクノロジーとはØ 「フィンテック（Fin Tech：金融ｘテクノロジー）」、「エドテック（Ed Tech：
教育ｘテクノロジー）」などと並んで、テクノロジーが人事に関わる領域に応用されていること。

Ø HRテクノロジーは、人事業務や「社員」に関わる全ての施策や業務をテクノロジーを使って効率化、精密化するテクノロジーの総称→「勘と経験」による人事から「データ活用による科学的な」人事へ
Ø 人的資本情報開示との関係でHRテクノロジーの活用が叫ばれているが、何でも叶えてくれる魔法の杖でも、理想の人事施策を示してくれる
四次元ポケットでもない。
※本レジュメの引用は全て「HRテクノロジーの法・理論・実務」からとなりますので、以下「本書」といいます。
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具体的な活用例（既にあるサービス）Ø 経済産業省「HR-Solution Contest」ファイナリストのサービス
Ø 現在は採用分野のものが多い
Ø 採用において、エントリーシートの読み込み、分析、判定、ビデオ面談
による感情認識、適性検査のAI判定により既存社員とのマッチング
Ø 配置について、個々人の業務データから今後のキャリアや必要な研修
メニューを提示、AIによるキャリア相談
Ø 勤怠データやメール分析による４ヶ月後の退職予測、メンタル予測
Ø ウェアラブル（装着可能）デバイスによる健康管理
Ø チャットのやり取りを解析し、社員のエンゲージメントを分析
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HRテクノロジー大賞で表彰されたユーザー企業（本書ｐ３４）

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HRテクノロジースタートアップが上場もチームスピリット…人事システムとプロセスをダッシュボード化、タレントマネジメントもカオナビ…社員の顔と名前が一致しない問題の解消
freee…人事労務の全ての情報更新を一気通貫で管理
iplug…新卒ダイレクトリクルーティング×AI
ビジョナル…HRMOS採用管理 レコメンド機能、書類選考評価予測AI
プラスアルファ・コンサルティング…タレントパレット
エクサウィーズ…HR君、休職退職予測にコーチングAI、メンタルケア
institution for a Global Society…科学的人材採用・教育のGROW、AIと３６０度コンピテンシー評価、性格診断により学生と社員を分析し、企業楚々機と適合する人材を推薦

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第7回HRテクノロジー大賞

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HRテクノロジーの影響（書籍序章より）
Ø 人事の業務プロセスが変わることの意味→①人事管理の効率化、②人事管理の高付加価値化
Ø 高付加価値化の流れ①現状を知る→②現状を把握する→③将来予測→④施
策作成①…見える化支援②…原因把握支援機能（診断的分析）③…将来予測支援機能（予測的分析）④…施策作成支援機能（処方的分析）
Ø HRテクノロジーの有効活用には、気持ちのインフラと問題解決行動の要件（現場と協同、勘と経験との統合）
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人事分野におけるテクノロジーの有用性
Ø ＨＲの分野においてもＡＩ・テクノロジーの影響は間違いなく及ぶ（むしろ親和性が高い、働き方改革第２章）→例えば、採用・配置・評価・退職や体調悪化の予測
Ø 【ＨＲテクノロジーの活用の段階】（本書第１章岩本論考に加筆）①そもそも電子化されていないものをデータ化する（ペーパレス化）②HRデータを整備してダッシュボード等で表示する③企業経営に重要な測定基準やKPIを設定し、定量目標に入れて人材マネジメントを行う④測定基準間の関係性をデータ分析によって導き出し、何がどうKPIに影響を与えるかを体系化してアクションに落とし込む⑤時系列で蓄積した人事データを元にモデリングや将来予測をし人事戦略を精緻化する。
Ø 「PC」、「メール」、「インターネット」の発達・普及と同様に、今後どのような業種・職種にも影響すると予測される。
→有用なのは間違いない。問題は、「正しく使う」こと。
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本所見所ダイジェストØ マッチングアルゴリズムと労働力の最適配置（小島論考）
Ø データの暴力を避けるには人事のカンが必要（データ至上主義の危うさ、江夏論考）→外部思考任せではなく、自ら考えなければならない。仮説構築と実証のチャンスは常に現場にある。
Ø デジタル時代に人事の価値創出を促す4つのA①Agile（素早く試行する）②Architecting（価値に焦点のを当てて仕事を再設計③Augmented（仕事を拡張する）④Adaptable（変化を先取りし、適応する）
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HRテクノロジーの法律問題〜なぜ労働法的観点が必要なのか〜Ø HRテクノロジーの法律問題としてまず出てくるのは情報保護の問題Ø 個人情報保護法とは「別の」問題意識とは？
→テクノロジーを活用した人事権行使の有効性や不当労働行為の成否
Ø 現在紛争化しているのは労働法領域
Ø テクノロジーを「正しく使う」ために意識すべきこと→最後は「人」が判断する（AI様が言っているから、ではない。）

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労働法HRテクノロジー
Ø 採用領域
・テクノロジーを活用した採用と実務上の論点・求職者データ活用の問題
Ø 人事権行使・配置転換とHRテクノロジー
・賃金額変更とHRテクノロジー
・従業員モニタリングの適否・懲戒処分とHRテクノロジー
Ø 賃金制度変更とHRテクノロジー
・テクノロジーによる賃金決定と不利益変更
・HRテクノロジーに関する組合協議11労働法とHRテクノロジー②
Ø 教育訓練とHRテクノロジーテクノロジー
・AIを利用した業務の受講命令・研修を受ける権利・HRテクノロジーによるキャリア予測とキャリア権
Ø 労働時間・安全配慮とHRテクノロジー
・労働時間該当性・体調予測と安全配慮義務
・HRテクノロジーと休職
Ø 集団的労使関係
・テクノロジーの発達と労働者概念
・HRテクノロジーに関する団体交渉義務の範囲
・不当労働行為とHRテクノロジー
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第１ 採用領域における現状と未来Ø 既存社員の人材データを活用した「活動予測モデル」による採用判断
Ø AIによるエントリーシート選別
Ø 人間関係や社風とのマッチングをAIでØ 面接風景の動画から状態を読み取る
Ø 性格診断・３６０度評価・面接結果から既存社員とのマッチング度合いを測る
Ø 差別的学習を行わないよう、元データの検証に留意する
Ø 今後はAIによる採否判断の高度化、ビデオ面接による効率化が加速すると思われる。
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HRテクノロジー活用における情報収集Ø 採用の自由は憲法上の権利（憲法2２条、三菱樹脂事件 最高裁大法廷 昭48.12.12判決）
Ø 採用にあたりどのような事項を考慮するかは各企業の自由
Ø 同判例では「企業者において、その雇傭する労働者が当該企業の中でその円滑な運営の妨げとなるような行動、態度に出るおそれのある者でないかど
うかに大きな関心を抱き、そのために採否決定に先立つてその者の性向、思想等の調査を行なうこと」が許容される理由 について「企業における雇傭関係が、単なる物理的労働力の提供の関係を超えて、一種の継続的な人間関係として相互信頼を要請するところが少なくな」
い。
→HRテクノロジーの判断基礎となる情報収集を行う必要性として改めて評価
すべき先例であろう。
Ø 「AIによる判断も行っているので、些細と思われる情報も考慮される可能性があります。そのため、聞かれたことに対しては些細なことでも正しく回答してく
ださい。」

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採用領域の法的問題
Ø ①職安法の規制
・有料職業紹介に該当するか ◎情報提供との違い
・労働者供給（職安法４４）・中間搾取の禁止（労基法６）→AIマッチングと職業紹介の問題
Ø ②採用差別・人種、社会的身分による差別禁止（労基法３）
・男女差別（労基法４、均等法）
・LGBT、マイノリティー差別Ø ③採用の自由との関係
・採用の自由は憲法上の権利（憲２１）
・不採用理由は開示の必要なし「総合的判断の結果」→一番良くないのは、「AIが決めたから」として検証してみたら差別的要素だったとき。
→企業運用の実例でも、「最後は人が」決めるものであり、テクノロジーの活用はその補助であるという整理をする。（合格だけ決める）
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HRテクノロジーを用いた内定取り消しや本採用拒否Ø（スーパーバック事件 東京地裁 昭54.3.8）「労働者が使用者からそれらの申告を求められた場合には、労働者は、少なくともそのうちの重要な部分については、これを正確に申告する信義則上の義務を負うものというべきである。けだし、労働契約も人間と人間との継続的な契約関係であって、その契約関係の円滑、健全な進展は当事者相互間の信頼関係を無視しては考えられないところ、労働者が労働契約の締結に当り前記のような性格を有するその学歴及び職歴の重要な部分を意識的に詐称するようなことは、契約締結の当初から当事者間の信頼関係を著しく損ねるものであって、信義則上許されないことであるといわなければならないからである。従って、もし労働者がこの信義則上の義務に違反して学歴及び職歴の重要な部分を詐称した場合には、その労働者は、使用者から、その詐称を理由に非難されたり、それ相当の不利益を受けたりしてもやむをえないものというべきである」

Ø

当該詐称が労働契約締結に当たって考慮する事項として「重要な部分」かどうかが判断基準となる。

Ø

そこで、HRテクノロジーを用いた採用の場合、採用担当者としては、「どの因子がどの程度採否判断に影響するか」まで 把握する必要はないが、労働契約締結における「重要な部分」を峻別する意味でも、「どの因子が採否判断に影響を与えるか」という程度にはテクノロジーの中身を理解しておく必要があろう。

Ø「AIによる判断も行っているので、些細と思われる情報も考慮される可能性があります。そのため、聞かれたことに対しては些細なことでも正しく回答してください。」と言っておく。

Ø

なお、実務的には中途採用の場合、前職の退職証明書（労基法22条1項 ）を持参させ、退職理由や退職時期を確認すべき。

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リクナビ事件

職安法51条2項では、職業紹介事業者等は「その業務に関して知り得た個人情報その他厚生労働省令で定める者に関する情報を、みだりに他人に知らせてはならない」とされている。
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そもそも本件問題は日本型雇用に起因する
Ø

日本型雇用の三大特徴としてよく言われるのは、①終身雇用、②年功序列、③企業内労組（「会社に入る」という言葉があるのは日本の特徴）

Øしかし、④新卒一括（大量）採用というのも大きな特徴

Ø日本型雇用においては、無垢な人材を新卒で囲い込み、同期として育成し、ポストに就けていく。

Ø

経団連指針は廃止見込みとはいえ、これまでの労使慣行はそう簡単には変わらない。

Ø

企業にとっては、一度に、大量に、無垢の人材を採用でき、コストを抑えられるメリットがあった。

Ø

一般的な大企業では、人員計画に基づき採用予定数を決定する

Ø

当然、競合他社や別業界の魅力的な会社に優秀人材を持って行かれることがあるので、内定辞退を見越して採用予定数よりも多くの内定数を出す

Ø

しかし、年によっては見込みが外れる事があり、採用予定数を下回ることもØ

採用予定数を下回ると採用担当者の責任となり、評価が下がることが見られる。
→「採用予定数」という概念自体が新卒一括採用を前提とする日本型雇用独自の概念である

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自分の評価になるとなれば無理が起こる
Ø 評価が掛かっているので採用担当としては必死となる。場面は違うが「追い出し部屋」（リストラ目標が決まっている一方で、解雇規制が厳し
いので、社会通念上の相当性を逸脱した手法の退職勧奨を行うこと※）などが発生する。
※違法な退職勧奨（日本IBM（退職勧奨）事件、東京地裁 平23.12.28
判決）

Ø これは、個別企業の問題では無くシステムの問題。「空いたポスト」や「必要な人員のみ」を補充するシステムであれば「内定辞退率」の問題は起こりえない（内定後の引留めに用いる可能性は、目的を明示した上であれば可能な余地があろう）
Ø 特に、今後、雇用の流動性が進み、新卒時の採用は単に「最初に務めた企業」という雇用慣行になれば、内定辞退率データ自体の価値が逓減
19そもそも、使い方を考えるべきØ 「エンゲージメントを高める」人事施策であれば一般的に行われていること。
→内定者に対して行うことも問題無いØ エンゲージメントスコア改善のための施策を講ずるとして内定者に対して堂々と行うべき→当然だが、やり方次第ではそれ自体が反発を招く可能性はある。
Ø 本件の問題の本質は同意の取り方、約款の文言という表面的・技術的問題では無い→利用目的を分かりやすく、堂々と説明出来ないこと自体が問題であるØ 効率的な人事施策に資するというメリットはもちろんある。そのため、データ活用自体が悪では決して無い。適切な利用が阻害されてはならない。
→厚労省は「みだりに」や「公正」などあいまいな基準の明確化を
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人事配置におけるテクノロジーの現状と未来Ø ジョブフィット率を定量的に測定→ミスマッチの回避（A部長の下にBさんをつけると１年以内の離職率８０％など）→今後のキャリア形成へ示唆
Ø フィット率の高い社員にも、「意外性のある」キャリをAIにより提示Ø 従来、特に「勘と経験」によって決定されていた移動について、選考時から入社後まで、一貫した人事データの蓄積により、客観的根拠を持って行う事ができる。
Ø 未来的には、ジョブフィットの考えにより、適職を提示するとともに、これにふさわしい賃金決定まで行うことが想定される。

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人事配置領域における労働法的問題
Ø

人事権については、原則として会社の裁量が広い、しかし、近時、制約を受ける人事権Ø

キャリア権の議論は危険【安藤運輸事件 名古屋高裁（令和３年１月 20 日判決）】
控訴人において、運行管理者の資格を活かし、運行管理業務や配車業務に当たっていくことができるとする被控訴人の期待に大きく反し、その能力・経験を活かすことのできない倉庫業務に漫然と配転し、被控訴人に通常甘受すべき程度を著しく超える不利益を負わせたものであるから、本件配転命令は権利濫用に当たり無効である。

Ø

最高裁の考え方（東亜ペイント事件 最高裁二小 昭61.7.14判決 ）①業務上の必要性②当該転勤命令が他の不当な動機・目的をもってなされたものか③労働者に対し通常甘受すべき程度を著しく超える不利益Ø

テクノロジーによる判断が「③」を考慮した判断過程になっているか。③についてはテクノロジー側が考慮要素としていないことも想定されるため、育児・介護・私傷病・労災治療中の者、障害者、通勤距離、家族構成など個々人の事情に応じ、人間による判断が必要となる。

Ø「HRテクノロジーの判断も加味して、なぜその異動が必要と判断したのか」を説明できる実務体制が必要（説明できるAI）。

Ø【参考記事 平成３０年８月２０日 日経エレクトロニクス】
AI（人工知能）に新たな潮流が生まれている。推定結果だけではなく、「なぜそう推定したのか」という根拠も示す「説明可能なAI」への関心が高まっているのだ。米国防高等研究計画局（DARPA）など世界の研究機関が開発に乗り出したほか、製品として供給する企業も出てきた。
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配置とテクノロジーの諸問題
Ø HRテクノロジーによる最適な上司部下の配置とハラスメント予防・異動後活躍組織予測モデルを進めていくと、上司と部下との相性を組み合わせた上で、配置を決定できるような未来も想定される。この場合、相性が良い事例とは逆に、悪い事例ではパワハラ等のハラスメントの問題が引き起こされる可能性がある。
・ 会社はハラスメント防止義務を負っているが、あくまで事前の周知啓発・相談窓口の設置にとどまるため、事前の異動や処分は困難。
→ハラスメントの発生を防止するような個別的注意指導・教育を実施すること
により、ハラスメント被害を事前に防止し、また、実際に発生した場合には迅
速かつ効率的に対処する
Ø 職務がフィットしない者の異動
・「人と職務がフィットしているかどうかをスコア化するモデル」については、
フィットしていない者の異動・解雇に用いる活用法も考えられる。
・フィットしていないことを数々の論拠により説明できるため、むしろこれまでよりも合理性は立証しやすいであろう。
・但し、「スコアが出ているから」ではなく、人間視点から「なぜ、この異動が必要なのか」を回答できるようにしておく必要がある。
Ø 「あるべきキャリア」と「キャリア権」
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人事評価領域のテクノロジーと労働法
Ø ジョブフィット率を評価に用いて配置を行い・配置により賃金を上げ下げする制度への人事制度変更は不利益変更の問題。
【労契法１０条の考慮要素】①不利益の程度、②変更の必要性、③内容の相当性、④組合との交渉状況、⑤その他
事情＊「④」の組合に対する理解を得られるかが重要【ノイズ研究所事件 （東京高裁 平18.6.22判決）】①給与原資総額は減らさず、配分の仕方を改めるものであること②自己研さんによる職務遂行能力等の向上により昇格・昇給の機会平等が保障されていること③合理的な人事評価制度があること（成果・業績評価基準の明確化、評価手続き、不服申立手続）④激変緩和措置（調整給、減額制限）
Ø 既にある制度を用いて、実際に賃金を引き下げるのは、人事権濫用論（評価の合理性）の問題【合理性判断基準】（日本システム開発研究所事件 東京高判平20.4.9）①以下の要素が制度化されて就業規則に記載されていること
ⅰ年俸額決定のための成果・業績評価基準ⅱ年俸額決定手続
ⅲ減額の限界の有無
ⅳ不服申立手続②上記の内容が公正であること
Ø なお、期間途中の年俸変更は不可
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参考：個人情報利用目的を就業規則によって改正可能かØ 例：「○○データベースに提供する私の人事情報についてはA
社人事情報利用規程の目的に従い利用されることに同意します。」との同意書を取得
Ø 「A社人事情報利用規程」を改正し、これまで「人事考課には用いない」としていたものを「人事考課に用いる」よう変更する
ケースを想定。
Ø これは就業規則の一部である規定改正により可能か、それとも改めての同意取得が必要か。
Ø 争いあるが、就業規則の不利益変更論（労契１０条）により合理性が認められれば、労働契約内容自体が書き換えられるため、私法上の効力としては対応可能と解しうる。
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では合意しておけば良いのか？
Ø

賃金規定の一方的適用ではなく合意により賃金変更する場合、労働契約内容は合意により変更が可能（労契法8条 ）第八条 労働者及び使用者は、その合意により、労働契約の内容である労働条件を変更することができる。

Ø【形式的合意と自由意志に基づく真摯な合意】
ただし、ここで求められる合意は、賃金の異議なき受領という黙示の同意では足りず、「労働者の自由な意思に基づいてされたものであると認めるに足りる合理的な理由が客観的に存在する」こと（合意の真意性）が必要（更生会社三井埠頭事件 東京高裁 平12.12.27判決、シンガー・ソーイング・メシーン事件 最高裁二小 昭48.1.19判決、他多数 ）。
【同意の真意性を要求する裁判例】
北海道国際航空事件（最高裁一小 平15.12.18判決）、有期労働契約の不更新条項につき本田技研工業事件（最高裁三小 平25.4.9決定）、妊娠・出産・育休取得等の時期における降格につき広島中央保
健生活協同組合事件（最高裁一小 平26.10.23判決）、退職金制度変更に関する同意につき山梨県民
信用組合事件（最高裁二小 平28.2.19判決）、労働条件不利益変更につきグレースウィット事件（東京地裁 平29.8.25判決）、退職合意につきTRUST事件（東京地裁立川支部 平29.1.31判決）など、労働者に不利な場面においては合意の真意性が要求される場面が極めて多い。

Ø

賃金額変更の合意を得る際は、なぜこのような変更が行われるのか、また、それがいかに根拠を有し、公正な評価により行われているかを説明し、対象者の理解と納得を得て行う必要がある。

Ø

そのため、この同意取得に際しても、「HRテクノロジーでそうなったから」ではなく、具体的事実に基づく評価の根拠を人間が説明できなければならない（前述の通り、人間の判断のサポートをHRテクノロジー
が行う形であれば問題ない）。

Ø

労働組合に対しても同様に、丁寧な説明が求められると共に、専門家による解説サポートなどを行うことも重要（ドイツの専門家派遣制度）
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組織・人材開発の現状と未来
Ø 従業員一人一人に対するキャリアアドバイスや個別にカスタマイズされた教育（マイクロラーニングとの併用）を行うことが現状で可能。
Ø チャットのやり取りやリストバンドデバイスでのバイタル情報によるスト
レス把握を行い組織改善につなげるØ 社員のエンゲージメントを可視化・数値化することで、組織の状態を定量的に把握する。
Ø 将来的には個人の成長にフォーカスを当てて、的確にリアルタイムAI
評価や助言を行うことが可能に→適切な研修教育・人員配置が可能にØ 労働時間について、自己申告勤怠データとPCログオンオフ、メール送
信時間、Outlookの予定表などを自動的に付き合わせて、ガイドライン
違反担っていないかを自動的に検出するクラウドシステム
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組織・人材開発のテクノロジーと労働法
Ø HRテクノロジーと労働力移動→テクノロジーによるキャリア提示は、社内ポジションのみならず、「レンタル移籍」など、社外での成長を示唆する場合がある【出向が認められる場合】①労働者を離職させるのではなく、関係会社において雇用機会を確保する②経営指導、技術指導の実施③職業能力開発の一環として行う④企業グループ内の人事交流の一環として行う→企業グループでは有効。違反すると労働者供給（職安法４４条）となる可能性があるので注意Ø HRテクノロジーと労働時間「 休憩や自主的な研修、教育訓練、学習等であるため労働時間ではないと報告されていても、実際には、使用者の指示により業務に従事しているなど使用者の指揮命令下に置かれていたと認められる時間については、労働時間として扱わなければならない
こと」（労働時間把握ガイドライン）→労働時間の上限規制と人材開発の関係
Ø AIを用いた業務や研修を命令することは可能か→将来的な予測を含めて業務上の必要性が肯定できれば、AIやHRテクノロジーそれ自体に関する研修も受講を義務づけることは可能
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解雇・安全配慮に関する現状と未来
Ø 社員の勤怠データや健康診断結果からメンタル不調者の予兆検出、健康について将来像のシミュレーションを行う
Ø リストバンドデバイスによりバイタルデータを取得して健康状態を定量化・可視化Ø 毎日社員アンケートをクラウド上で行うことによる定点観察Ø 勤怠データを用いた４ヶ月後の退職予測→リテンションに用いる
Ø 未来的には、勤怠データのみならず、メール・チャットの解析による健康・メンタル・退職予測が可能に。（現状は日本語の制度がまだ低いがどんどん学習していく）
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安全配慮義務の前提知識
Ø 企業は労働者の生命・身体の健康を確保する安全配慮義務（労契法5条 ）Ø 安全配慮義務の内容「使用者は、その雇用する労働者に従事させる業務を定めてこれを管理するに際し、業務の遂行に伴う疲労や心理的負荷等が過度に蓄積して労働者の心身の健康を損なうことがないよう注意する義務を負う」（ 最高裁二小 平12.3.24判決）。
Ø 「心身の健康を損なうことがないよう注意する義務」という注意義務①予見可能性②「①」に基づく結果回避義務の2点からなる。
Ø 例えば、長時間労働があれば健康状態の悪化が予見できるため（①）、これに基づき残業禁止や休業など、健康を損なう結果を回避する措置（②）を取るべきということになる。
Ø 安全配慮義務の履行主体は
前記電通事件では「使用者に代わって労働者に対し業務上の指揮監督を行う権限を有する者は、使用者の右注意義務の内容に従って、その権限を行使すべきである（下線部筆者）」、つまり管理職が安全配慮義務の履行主体であるとしている。

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安全配慮、休職のテクノロジーと労働法
Ø 安全配慮義務＝予見可能性＋結果回避義務
Ø 予見可能性がテクノロジーにより高まる→安全配慮義務の範囲拡大？
Ø 【東芝事件（最判平26.3.24）】
メンタルヘルスの情報は「自己のプライバシーに属する情報であり、人事考課等に影響しうる事柄として通常は職場において知られることなく就労を継続しようとすることが想定される性質の情報」であり、使用者は労働者からの申告がなくとも、「過重な業務が続く仲でその体調の悪化が看取される場合には、上記のような情報については労働者本人からの積極的な申告が期待し難いことを前提とした上で、」心身の健康を図る義務があるØ

データを取得した「後」の対応が重要。
→本人の申し出の有無にかかわらず、HRテクノロジーにより不調の予兆が検出された場合には、体調の確認を積極的に行うべき

Ø 重要なのは「病気かどうか」ではなく「体調が悪いかどうか」（傷病の有無は医師が確認すれば良く、現場管理職としては体調変化があるか否かに注意を払う）。これはスト
レスチェック制度（安衛法66条の10）により“心理的な負担の程度が大きい”との結果になった場合の対応と同様に産業医の判断を仰ぐというフローに乗せるべきØ ジョブフィット率の低下による休職判断や、復職判定リハビリ勤務などの定型的業務についてはむしろAI判定に馴染む。
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HRテクノロジーによるハラスメント予測
Ø 脈拍・ストレスレベルと位置測定による人物相関把握モデルについては、良好な人間関係が分かる反面、人間関係が悪いケースも把握できるØ 企業の安全配慮義務の広がりを考えると、関係性が悪化している予兆を捉えた段階で何もしないのはリスクとなる。
Ø そこで、ハラスメント対策における一般的事前対応（均等法や育介法におけるハラスメント対応方針の表明・相談体制の周知に関する強化策）や、個別ミーティング（ハラスメントを受けている可能性がある者からの聞き取り）による周知などの対応を取ることが考えられる。
Ø また、個別の注意指導・教育を実施することで、企業としては適切に当
該人間関係に注意を払っているという姿勢を示すことが肝要→安全配慮「義務」を履行したという証拠を残す
Ø テクノロジーの制度が向上すれば、予測の段階で配置転換なども検討できよう
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従業員モニタリングの労働法的適否
Ø

不正行為の発見・予防や労働時間の順守、ハラスメントの防止などの観点から行われるのみならず、企業のコンプライアンス体制の確保 や、製品の品質保持の観点から製造工程の録画などが行われる
ケースもØ

従業員モニタリングのリーディングケース（所持品検査 西日本鉄道事件 最高裁二小 昭43.8.2判決）「所持品検査は、これを必要とする合理的理由に基づいて、一般的に妥当な方法と程度で、しかも制度として、職場従業員に対して画一的に実施されるものでなければならない。そして、このようなものとしての所持品検査が、就業規則その他、明示の根拠に基づいて行なわれるときは、他にそれに代わるべき措置をとりうる余地が絶無でないとしても、従業員は、個別的な場合にその方法や程度が妥当を欠く等、特段の事情がないかぎり、検査を受忍すべき義務があ」る。

Ø【所持品検査の実施要件】①必要とする合理的理由②一般的に妥当な方法③画一的に実施
④就業規則等明示の根拠に基づくこと

Ø【関西電力事件控訴審判決（大阪高裁 平3.9.24判決）】「使用者において、労務管理、人事管理の必要上或いは企業秩序を維持するために、被用者の動静を観察し必要な情報を収集することが正当な行為であることはいうまでもない」

Ø

会社の施設管理権が及ぶ範囲であり、業務上用いるデバイスであればプライバシーに対する期待権も薄いØ

私生活上の監視などについては「その方法や程度が妥当を欠く等、特段の事情」があるか否か
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HRテクノロジーによる休職発令
Ø 現時点では休職の妥当性については、就労不能状態にあることが「医学的に」立証されることを要する 。そのため、HRテクノロジーのみにより休職命令を行うことは休職発令の前提となる根拠が不十分となるおそれがある。
→産業医の受診を命ずる（受診命令）→ただし、すでに希死念慮の兆候や自殺に向けた行動が発生している場合など緊急を要するケースにおいては、医師の判断を後回しにして直ちに休職命令を発し、事後対応に当たるべき場合があるØ HRテクノロジーにより現在の職務にフィットしておらず、また異動を重ねても職務への不適応が継続するため解雇相当と判断される場合であっても、それが精神疾患等による場合には、直ちに解雇を行ってしまうと無効とされるリスクがある（日本ヒューレットパッカード事件 最高裁 平24.4.27判決）。
→そこで、メンタル疾患等が原因となるジョブフィット率の低下のケースにおいては、まずは解雇を行うのではなく先に休職させ、休職期間を経て改めて復職可能性を検討すべきである。

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HRテクノロジーと復職可否判定
Ø 休職期間満了時に傷病が治癒していれば復職となり、治癒していなければ就業規則の定めにより自然退職または解雇となるのが通常であるが、争いの多くは「治癒」したか否かを巡って生ずることとなる。
Ø 復職可否判断においては、原則としては従前の職務を遂行可能な程度に回復していることを要するが、片山組事件（ 最高裁一小 平10.4.9判決）によれば、従前の職務を充分に遂行できないとしても、当該労働者の「能力、経験、地位、被上告人（編注：会社）の規模、業種、会社における労働者の配置・異動の実情及び難易等に照らして（中略）配置される現実的可能性があると認められる業務が他にあったかどうか」を検討すべきこととされている。
Ø 「現実的可能性」とは、新規に業務を作ってそこに就けるということを意味するのではなく、配置可能な職務が現に存在し、過去同種の労働者が配置されたことがあることや、当該労働者が担当したことがある軽減業務が存在するかどうかということを意味する。
Ø この「現実的可能性」のある配置が可能か否かという観点で、ジョブフィットモ
デルを活用し、かかる業務があるか否かを検討するという点でHRテクノロ
ジーが活用されることが想定される。
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HRテクノロジーとリハビリ勤務
Ø リハビリ出勤の法的性格 はあくまで「リハビリテーションの一環」であり、「 労働契約に基づく労務の提供と評価することは到底できない」（西濃シェンカー事件 東京地裁 平22.3.18判決）実際にも労働ではなく、あくまで復職可否判定のために業務類似行為を行い、その遂行状況を参考にするという位置づけである。
【リハビリ出勤を実施する上での留意点】
・業務ではなく、業務類似行為を行わせる
・休職期間を継続したまま行わせること・実際に労働力として活用するような指揮命令を行わないこと
・賃金は無給とすること・労災の適用がないことを明らかにしておくこと
・実施期間を定めること
・体調に異変があればすぐに中止すること・本人からリハビリ出勤制度利用の申請書を提出させること（近時の例ではNHK名古屋放送局事件 名古屋地裁平29.3.28判決)
Ø ジョブフィットモデルを応用すれば、リハビリ勤務中に行ったリハビリの遂行度
合いを定量的に把握することが可能となるため、復職可否判定の合理性を大きく担保する要素となる。

36

退職領域のテクノロジーと労働法
Ø ジョブフィット率が低い者や４ヶ月後退職モデルで対象となった者への退職勧奨が問題となり得る。
Ø 退職勧奨については人選の合理性が問われる→退職勧奨の対象者になった理由（業績不良の具体的事実）や業務改善に対する態度などを説明していることを評価し、退職勧奨の違法性を否定している裁判例（日本アイ・ビー・エム事件 東京地裁 平23.12.28判決） からすれば「なぜ当該労働者が退職勧奨を受けたのか」という人選基準が適法性を基礎づける重要な要素となる。
Ø ここで、ジョブフィット率が低いという事情は、客観的で公正性のある基準のため、あとはフィット率算定に至るデータが正しいのかという検証が可能であれば、人選基準としては適切といえるだろう。
Ø 一方、４ヶ月後退職モデルの場合は合理性が微妙なところだが、本人が退職したがっている可能性た高い。

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解雇に関するテクノロジーと労働法
Ø 解雇の合理性・社会通念上相当性（労契法１６）
Ø エース損害保険事件（東京地裁決 平13.8.10決定）
従業員を成績不良で解雇する場合について、①単なる成績不良ではなく、②企業経営や運営に現に支障・損害を生じまたは重大な損害を生じる恐れがあり、企業から排除
しなければならない程度であり、③注意し反省を促したにもかかわらず今後の改善の見込みがなく、④不当な人事等、労働者に宥恕すべき事情がなく、⑤配転や降格ができない企業事情などを考慮して判断すべきとした。
Ø 「重大な損害を生じるおそれ」があることについては、様々なデータから推知することが可能であろう。これまで「なんとなく向かない」という能力不足型や「協調性がない」ある
いは「なんとなくいけすかない奴だ」という協調性・適格性欠如型についても、具体的事
実を多数提示することが可能となると想定されるが、このような場合であれば、むしろ
これまで主観的に人間が判断していた時代よりも判断が容易になろう。
Ø 但し、判断過程が検証可能であること、評価の元となった「エピソード」が正しいこと、「エピソード」の評価が合理的である（差別的でない）ことが必要。
Ø また、他の人事考課データの積み重ねとの整合性（違うシステムの場合特に）注意38

HRテクノロジーとPIPØ

PIPとは業務改善プログラム（PerformanceImprovementPlan）の略であり、パフォーマンスに問題がある従業員に対して一定期間の業務改善アクションプランを行うこと

Ø

日本では、解雇には労契法16条の合理的理由が要求されるため、PIPの実施を持って解雇有効とはな
らないものの、PIP実施により、目標の具体化やそれに対する評価・フィードバックがなされるため、解雇の合理性を担保するものとして外資系企業で多く利用され、近時では日系企業でも利用例が見られる。
さらに、今後HRテクノロジーやAIによりPIPの内容を充実させることも想定され、これはPIP後に解雇か
通常業務復帰かという判断を行う上でも有用である【PIPの留意点】（ブルームバーグ・エル・ピー事件 東京地裁 平24.10.5判決）①達成可能な具体的目標を出しているか②労働者の問題性を共有し、具体的な改善強政策を講じているか③フィードバックが適切か、などが問われている。

Ø

そこで、HRテクノロジーを用いて、具体的な問題性の指摘、達成可能な目標の設定、目標の達成度合
い（達成率）の測定、適切なフィードバックと次の目標設定などを、人間が陥りがちな恣意的判断によることなく行うことができよう。特に、PIPの場面では、具体的目標や職務内容が明確になっているため、通常勤務時よりも、HRテクノロジーによる評価に馴染む。

Ø

PIPの評価については、従前同様に、「判断過程が検証可能か」という点が問われるが、最後に人間の視点で調整すべきは目標設定の部分である。最初から目標達成がほぼ不可能であるような内容では、裁判になった際に「最初から解雇に追い込むための方策」と捉えられてしまうため、この部分の人間による細かい調整が肝要となるのである。

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テクノロジーにより拡大する「労働者」（労働者性の判断基準）
Ø １・２を総合的に勘案することで、個別具体的に判断する。
Ø 労組法上の労働者性はこれよりも相対的に広い概念
１使用従属性⑴ 指揮監督下の労働であるかどうか
イ 仕事の依頼、業務従事の指示等に対する諾否の自由の有無
ロ 業務遂行上の指揮監督の有無
ハ 拘束性の有無
二 代替性の有無⑵ 報酬の労務対償性
２労働者性の判断を補強する要素があるかどうか⑴ 事業者性の有無
イ 機械、器具の負担関係
ロ 報酬の額⑵ 専属性の程度⑶ その他（独立自営業者性）
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拡大するデジタル就労と労働者性
Ø

労基法は厳格だが、労組法上の労働者性は拡大している
・横浜南労基署長事件（トラック持ち込み運転手 否定 平成８年１１月28日最高裁）
・CBC管弦楽団労組事件（昭和51年５月６日最高裁 管弦楽団員の労働者性を否定）
・新国立劇場事件（平成23年４月12日最高裁 オペラ歌手の労働者性肯定）・INAXメンテナンス事件（平成23年４月12日最高裁 労働者性肯定）
・ビクターサービスエンジニアリング事件（平成24年２月21日最高裁 労働者性肯定）Ø

しかし、一定の限界がある
・セブンイレブン・ジャパン事件（中労委平成31.3.15）
・ファミリーマート事件（中労委平成31.3.15）→「本件における加盟者は，労組法による保護を受けられる労働者には当たらないが，上記のとおり会社との交渉力格差が存在することは否定できないことに鑑みると，同格差に基づいて生じる問題については，労組法上の団体交渉という法的な位置付けを持たないものであっても，適切な問題解決の仕組
みの構築やそれに向けた当事者の取り組み，とりわけ，会社側における配慮が望まれることを付言する。」

Ø

また、ギグワーカーなど、労働性を無理に当てはめるとおかしな結論となる（年次有給休暇や産休育休、割増賃金等）上、デジタルプラットフォーム型の就労者については、仲介者はプラットフォームを提供す
るにとどまり、直接の委託者との間には継続的な関係が認められない場合が多く、労組法上の労働者性を肯定するには課題

Ø「労働者」概念の拡張だけではもはや現実の保護に追いついていないし、これに拘泥することは却って保護を蔑ろにする結果となる。
【参考】
連合（日本労働組合総連合会）「どのような就労形態であっても安心して働くことができる労働関係法
規・社会基盤の整備を求めていくとともに、集団的労使関係の輪を広げる運動を展開していく。」
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労組法における労働者概念拡張の枠組み※厚生労働省HPより引用

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Uber EatsJapan事件（東労委令4．11．25）
Ø①事業組織への組み入れ
・配達パー トナーが、ウーバーイーツ事業の不可欠の業務である配達業務を円滑かつ安定的に遂行できるよう、ウーバーが、当該業務の遂行に様々な形で関与している・配達パー トナーが飲食物を注文者に配達する割合は、注文全体のうち99パーセ ン トを占める・会社らは、配達パー トナー に対する評価制度により、配達パー トナーの行動を統制 し、最低評価平均を下回る労働力を排除 して、一定水準の労働力を維持、確保しようとしている
・（Uberバッグの利用は任意であるものの）実態と して、「Uber Eats 」の知名度からすればそれ を生かしてウーバー
バックを使用する配達パー トナーが多数存在することは容易に推認され、これらの配達パー トナーについては、第三者に対 し、ウーバーの組織の一部 として取り扱われているとみることもで きる。
・（飲食店の受取時）「ウーバーイー ツ」と名乗ることは、ウーバーの組織の一部 として取り扱われていることを示す一つの指標とみることもできる。
・配達パー トナー全体の中での割合は多 くはないにしても、アプリの稼働時間が月当たり40時間を超え、ウーバーイー
ツの配達業務に専属的に従事して生計を立てているとみられる配達パー トナーが2,000名程 度存在するし、 ウーバーが行ったアンケート調査によれば、配達パー トナーを 「本業」 としている者が 4 分の1を占めている・事業を成立させ収益を上げるためには、多 くの配達パー トナーを確保する必要があり、会社らは、評価制度やアカウ
ン ト停止措置等により、配達パー トナーの行動を統制し、配達業務の円滑かつ安定的な遂行を維持しているとみられる。 このほか、一部の配達パー トナーについて、第三者に対し自己の組織の一部 として取り扱った り、インセンティブを設けて事実上専属的に従事する配達パー トナーを一定数確保したりもしている。
→以上のことからすると、ウーバーイーツ事業は、配達パー トナーの労務提供なしには機能せず、配達パー トナーは、会社らの事業の遂行に不可欠な労働力として確保され、事業組織に組み入れられていたというべきである。

Ø②契約内容の一方的決定
・契約書は、会社 らが用意 した定型的な様式のものであり、契約内容について、配達パー トナーが会社らと個別に交渉して決定することはない
・組合員が、サポー トセンターに配送料の交渉について問い合わせたところ、全ての金額についてはウーバーが決めている旨の回答がなされた・ウーバーサー ビス契約 には、 ウーバー ・イー ツ ・ジャパ ンが、裁量によりいつでも配送料計算を変更する権利を留保すると規定され 、実際に料金改定が数回行われたが、事前の協議などはなく、配達パー トナーにお知 らせのメール等で通知 されるだけであった

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Uber Eats Japan事件（東労委令4．11．25）
Ø③報酬の労務対価性・配送料について も、契約上は、飲食店が配達パー トナーに支払う形 となっているものの、実際は、ウーバー ・イー
ツ ・ジャパンが代理権限に基づいて注文者か ら受領し、自らが得るサービス手数料を差し引いて配達パー トナーに支払っている・ ウーバー・イー ツ・ジャパンは、配達パー トナーが非効率な配送経路をとった場合など、配送料を調整する権利を留保してお り、一定の場合には、配送料を取り消す権利も留保している・ウーバー がキャンペー ンを企画して配送手数料が0円のときは、注文者は配送手数料を支払わないが、そ の場合も、
ウーバー・イーツ・ジャパンが配達パー トナー に配送料を支払っている・配達業務は、配達パー トナー本人が、自らの労働力を供給して行うもの
・（インセンティブ料金である）ブース トは注文の多い時間や場所における稼働 を促進するものと、クエス トは配達件数の増加を促進するものと、オンライン時間インセンティブは一定額を保証す ることにより指定する時間にアプ リをオンラインとすることを促進するものとい うことができ、いずれも、繁忙手当や奨励金等に類する性質を有している

Ø

④業務の依頼に応ずべき関係
・アプリをオンラインにするか、配送業務を行うかは全くの自由であるが・・・・
・配達リクエス トを送る際に配達パー トナーの過去の応諾状況が考慮要素 となっていることがうかがわれることなどを考慮すると、「干される」とい う事実があったとまでは認定することは難 しいとしても、組合員である配達パー トナーが、配達リクエス トを拒否すれば、配達 リクエス トの送付件数が減るなどの不利益を受ける可能性があるとの認識を持っていたことは否定できない 。
・配達リクエストの際配達先を表示しない、クエストの存在、「配達パー トナーは、一定額の収入が保証 されているわけではなく、配達 リクエス トが どの程度送信 されるかも分からないため、アプリをオンラインにしている間に配達 リクエス
トが来れば、応諾しようという意識が働 くと考えられ」基本的には拒否しずらい状況という認定⇒非常に怪しい評価Ø⑤広い意味での指揮監督下の労務提供
・配達業務終了後 に、アプリをオンライ ンに して次の配達 リクエ ス トを待つ か、オフラインにして業務を終了するかも
自由・もっとも、配達業務は定型的、配送経路も推奨経路が表示され、遠回りにはアカウント停止措置⇒広い意味で指揮監督下にあるØ⑥顕著な事業者性・飲食店や注文者との不必要な接触禁止、配送事業による損失はUber Eatsジャパンが負担、他人に配達させるとアカ
ウント停止、機材は自ら負担⇒自己の才覚で利得する機会はほとんどない。以上から労組法上の労働者性を肯定。団交及び謝罪文掲示を命じた。
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雇用類似の就労形態の法的課題※第一東京弁護士会「デジタルプラットフォーム時代の就労者保護の在り方について」 より
Ø

Ø

Ø
Ø
Ø

Ø

Ø

契約関係
・契約条件の明示
・報酬額の適正化と支払いの確保
・一方的な契約条件の変更（手数料、システム利用料その他の負担）・一方的契約終了
休業関係
・病気休業、休職制度
・出産、育児、介護等との両立（休業それ自体と給付金）
キャリアアップ関係
・能力開発やキャリアアッププログラムは誰が提供するのか
ハラスメント関係
・発注者や客先からのハラスメント等の防止
労災関係・業務が原因で負傷し又は疾病にかかった場合の保障・業務行為による第三者賠償責任、労災保険（特別加入制度の拡大はUber EATSで実施済み）
紛争解決の手法
・紛争が生じた際の相談窓口はどこか
・団体的交渉拒否に対するサンクション、強制力のある第三者の介入（労働組合法上の労働委員会に相当す
る役割）
・国内に事業所が無い場合
セーフティーネット
・失業保険を含む社会保障の在り方45現行法の適用範囲（経済法）
Ø 下請法
物品の製造・修理委託及び政令で定める情報成果物作成・役務提供委託を行う場合に適用があり、書面交付・保存義務、受領拒否の禁止や買いたたきの防止などが規定されているが、本法律は、製造業やIT業における下請関係が前提となっており、対象範囲・規制内容面で必ずしも、対象業務に該当しないデジタル就労者の保護としては不十分。
Ø 独禁法
・優越的地位の濫用の適用→「伝家の宝刀」であるため、しょっちゅう発動できない。
・「フランチャイズ・システムに関する独占禁止法上の考え方について」（平成23年6月23日 公正取引委員会）など、一定の業種については指針が示されているが適用範囲が限定的。

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あまり知られていない中小企業等協同組合法
Ø 事業主が協同して、組合を設立することにより、団体的な交渉を可能とする意味で、労組法と類似の集団的関係の形成を促し、これを規律しようとするものである。
（赤帽、草加煎餅組合、薩摩焼協同組合など）
Ø 同法９条の２第１２項
協同組合の組合員と「取引関係がある事業者」は、「その取引条件について」、「団体協約を締結するため交渉をしたい旨を申し出たときは、誠意をもつてその交渉に応ずるもの」とされる。
→労働組合法類似の誠実交渉義務の規定
Ø 協同組合は、取引先と「団体協約」を締結することが可能
当事者間での交渉が調わない場合には、同法９条の２の２によりあっせん又は調停を申請することができるとされている。
（但し、実際に扱われた例はない）Ø デジタル就労者についても、「ドライバー」が団結して「協同組合」を設立し、プラット
フォーム（「Uber」）側を「取引先」とすることにより、こうした集団的紛争解決の枠組みを利用することが可能となりうる。
Ø 課題としては、強制力が無く（あっせんに留まり、合意できなかった場合の命令・審判・判決のような紛争解決手続がない）、交渉拒否に対するサンクションもない（労働組合
であれば団交拒否は不当労働行為）
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海外における法整備等の対応
ØＥＵ「雇用契約の本質的な特徴は一定期間、ある者が他の者のために、かれが受け取る報酬と引き換えに、他の者の指揮の下で役務を提供することである」とのEU裁判所の判断を受けて、各国の労働者概念に照らした個別判断となるが、通常の形態のクラウドワーカーは従属関係が存在しないため、労働者には該当しないとしている（EUガイドライン）。

Øドイツ
ドイツでは、「労働者（Arbeiter）」の拡張概念として、「労働者類似の者(Solo-Selbständige)」がある。労働者類似の者には、連邦年次休暇法、就労者保護法（職場におけるセクシュアル・ハラスメント防止法）、労働保護法（安全・健康の確保・改善）、労働協約法、労働裁判所法が適用される。労働者類似の者に当たるかは、経済的非独立性が判断基準とされている。
「労働４．０」では、「一括の保護政策は、全ての自営業者のニーズに適合しないため、保護の必要度合いをそれぞれの状況に応じて確認し、労働法と社会法で保護する形が最も適切」であり、その上で「クラウドワーク法」の導入や、従来の家内労働法の規定を準用する手法が検討されている。

Ø

フランス
労働者概念の整理を試みたようであるが、様々な議論が交錯するため、労働者性の問題はペンディングとて、プラット
フォーマーに労災保険の加入義務や職業訓練費用の負担を求めると共に「わずかな」失業保険制度を整えた

Ø

イギリス
地裁レベルで、ライドシェアのドライバーの事案において、Uber労働者の労働者性を認める判決 が発出された（イギリス雇用裁判所2016.10.28判決）。
これを受け政府のビジネス・エネルギー・産業戦略省（Department of Business, Energy and Industrial Strategy）は、不安定な働き方に従事する者の保護に向けた取り組みに関する方針について、今後検討すべき政策課題を示した（BEIS “Good Work Plan” 2018.12.17 ）。

Ø

アメリカ
カリフォルニア州にてUber労働者など、ネットを通じて単発で仕事を請け負う「ギグワーカー」らを独立した請負労働者
ではなく従業員として扱うよう企業に義務付ける州法案が成立し、2020年1月に施行。

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今後の法的課題
Ø 社内フリーランスは活用事例が広がると企業のパフォーマンス向上に寄与（ブラック的な使い方でダメ）
Ø 保護の方向性は①「労働者」概念の拡大②自営業者としての保護の拡充③「労働者」に準ずる、「準労働者」や「就労者」、「フリーランス」の概念・基本
法整備⇒拡大するギグワーカーに対する「労働者」として、あるいは経済法による保護の限界
Ø 「労働者」ではない「就労者」（準労働者）の保護をどう考えるか。保護の必要性自体は争い無い（はず）。特に、安全衛生や労災補償の問題は喫緊の課題。
・個別契約関係の保護
・社会保障の整備
・集団的交渉の実現
・監督・主務官庁の決定（中小企業庁は消極的）・紛争解決システムの整備Ø 一律ではなく、実態に応じた保護を業界・職種ごとに検討するべき49

集団的労使関係とAI評価（団交義務の範囲）
Ø 【東京都労働委員会で現在係争中の日本アイ・ビー・エム事件】
AIを用いた賃金査定について、①使用者がAIに学習させたデータの開示②使用者が評価基準とする5要素（職務内容、執務態度、業績、スキル、本給）との関連性の説明③AIが上司に表示するアウトプットを上司がどのように利用するのかの説明を求め、使用者が情報開示や説明に応じなかったことが不誠実団交、支配介入に当たるとして救済を求めている事案
Ø 説明を検討すべき事項①どのような人事データを用いているか②当該データは人事措置に用いられることが周知されていたか③評価項目およびその重要度・相互の関連性④当該評価項目の存在理由⑤評価側がAI判断をどのように活用したか
Ø ただし、これらの要素をすべて説明しきれなければ人事権行使の合理性が否定される
訳ではない→これらがどこまで説明可能かどうかは、アルゴリズムや当該HRテクノロジーサービ
スの内容、サービス提供者側の情報開示姿勢によって変わり得るものであり、すべての事案についてこれらの説明を要するとなれば使用者に不可能を強いることになるケースもあることを理解すべき。
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まとめØ テクノロジーの進化により、好むと好まざるとに関わらず、人事関連のものがテクノロジー化していく未来は避けられない。
Ø ベンダー（特にグローバル企業）は必ずしも、日本の法令を理解して作っているわけではない。また、そもそもネガティブな側面に適用することを（技術的には可能だが）想定していない。
→日本の労働法に関する法律・判例はすでにある。これに対応したシステムになっていかØ 外部の知見は重要であるし、専門家の力も必要。とはいえ、人事施策を最終的に実行するのはその企業の人事であり、最後は「人」。
→「人事のカンと経験」を磨くことも併せて重要であり、テクノロジーと統合する意識Ø 対従業員の説明では、勘と経験よりは客観的データを示せる方が納得感が得られる場合がある。
Ø 分からないものは怖い。恐れるのではなく、理解し認識した上で「どう使うか」
が重要
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講師略歴
倉重 公太朗k.kurashige@anzailaw.jp

慶應義塾大学経済学部卒
安西法律事務所 所属弁護士
第一東京弁護士会 労働法制委員会 外国労働法部会副部会長
日本人材マネジメント協会（JSHRM）理事
日本CSR普及協会理事
経営法曹会議・日本労働法学会、産業保健法学会、情報法制学会会員 【主な著作】（「Amazon 倉重」で検索）
経営者側労働法専門弁護士。労働審判・仮処分・労働訴訟の係争案件対応、団体交渉（組合・労働委員会対応）、労災対応（行政・被災者対応）を得意分野とする。企業内セミナー、経営者向けセミ
ナー、社会保険労務士向けセミナーを多数開催。
著作は約30冊、近著は・日本版同一賃金の理論と企業対応のすべて（労働開発研究会 著者代表）
・HRテクノロジーで人事が変わる（労務行政 編集代表）
・なぜ景気が回復しても給料が上がらないのか（労働調査会、著者代表）
・企業労働法実務入門〜はじめて人事担当者になったら読む本〜（日本リーダーズ協会 著者代表 2014年5月）
・決定版！問題社員対応マニュアル上・下巻 （労働調査会、著者代表 ）・企業労働法実務入門【書式編】（日本リーダーズ協会2016 著者代表）
・民法を中心とする人事六法入門（労働新聞社 編集代表） など多数。
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