法務専門家インタビュー：G-P検証済み情報源とG-P Gia

グローバルな労働力を管理することは、綱渡りのようなものです。人事、人事部のリーダーは、戦略を維持しながら、変化する法的状況、従業員の健康、リスクの軽減、データセキュリティ、情報の精査に対処しなければなりません。時代の流れに乗り遅れないためには、法的専門知識と現実世界のベストプラクティスを組み合わせた、実用的な情報が必要だ。

G-P 、人事、人事部のリーダーが信頼できるガイダンスを提供するように設計された、人工知能 (AI) を活用したグローバル人事、人事部エージェントであるGiaの作成によってこのハードルを取り除くことに着手しました。 Gia 、独自のナレッジベースに構築され、 G-P検証済みソースによってサポートされている、専門家が精査したソリューションであり、人事、人事部のチームが人事の仕事に集中できるように事務処理を処理します。

私たちは、 G-Pの法務製品イノベーション担当副社長であり、 Giaの構想と開発を主導したチームの一員であったアドリアン・ドリュー氏に話を聞きました。エイドリアンの経歴は、法律およびアドバイザリー業務に根ざしている。彼女は製品開発に独自の視点をもたらし、Giaがグローバルなコンプライアンスに準拠した正確な製品を提供できるよう尽力している。

Gia他の人工知能 (AI) ツールと何が違うのかを詳しく見てみましょう。

ハッカソンのアイデアから、 2025の今年のトップ人事、人事部テクノロジー製品まで

Giaのアイデアはどこから生まれたのですか？また、どのように製品開発に関わるようになったのですか？

「2 年前のハッカソンチームは、内部で質問に答えるために生成型人工知能 (AI) を使用するというアイデアを思いつき、Slack ボットを構築しました」とエイドリアン氏は思い出します。このボットは、 G-P知識ベースを使用して質問に回答しました。 8 か月後、プロダクトイノベーションチームは、雇用代行業者 (EOR) 以外のユーザーベースに人工知能 (AI) を使用することについてエイドリアンに打診しました。

その後、チームはブレーンストーミングを行い、管轄区域を越えたG-P専門知識と人工知能 (AI) のユースケースとの重複部分を見つけました。

「誠実さと専門知識の場から人事、人事部向けの人工知能 (AI) を構築する機会は刺激的で重要でした。私は、 G-Pそれを実現するのに最適な立場にあることを知っていました。

オープンベータ版の成功は、Giaにとって転換点となった。今日、 Giaは人事、人事部 Executive によって2025人事、人事部のトップ製品として認められました。

Giaは単なる答えではなく、実用的な情報を提供する。

Gia質問に答えるだけでなく、どのような点でそれ以上のことをするのだろうか？

「優秀なアドバイザーは、単に質問に答えるだけでなく、ユーザーが本当に必要としているものを突き止める手助けをしてくれるのです」とアドリアンは語った。チームは、コンプライアンスに関する問い合わせに回答するだけでは不十分であることにすぐに気づいた。人事、人事部のリーダーには包括的な指導が必要です。

アドリアンヌの弁護士としての経歴がここで重要だった。「クライアントは一つの質問を持ってやって来ますが、それは彼らが本当にやろうとしていることの氷山の一角に過ぎません。」たとえば、クライアントが英国の通知期間について質問したとします。優れたアドバイザーは、実際に従業員を退職させようとしており、相談プロセス、リスクの軽減、ベストプラクティスに関するガイダンスが必要であることを知っています。」

アプローチを実行可能なものにするために、チームは人事、人事部チームの「一日」をコンプライアンス、従業員関係、海外転勤などの分野に細分化しました。彼らは、AIとG-P知識を組み合わせることで最大の効果が得られる200以上のタスクを特定しました。これが、Giaが50国と50米国州にわたって生成能力を発揮し始めたきっかけとなった。

Giaは、世界的な雇用知識のギャップを埋め、単なる回答以上のものを提供するために設立されました。そのエージェント的な人工知能 (AI) は、経験は豊富だが世界のあらゆる管轄区域の規則や規制に関する最新情報を持っていない人事、人事部の専門家をサポートします。エイドリアン氏は、「人事、人事部専門家は一般的に非常に豊富な経験を持っています。しかし、彼らは特定の管轄区域における正確なコンプライアンス規則や基準に関する基礎情報を持ち合わせていない可能性がある。Giaその情報を彼らに提供する。

GiaはRAGアーキテクチャとG-P検証済みソースによって支えられています。

Giaと、ChatGPTやGeminiのような一般的な大規模言語モデル（LLM）との最大の違いは何ですか？

「一番大きな違いは、私たちがどのように答えを導き出すかという点です」とアドリアンは説明した。一般的な言語学習モデルは、膨大なデータセットを使用して可能性の高い単語を予測するため、不正確な結果や誤った結果が生じる。（AIは）たとえ答えを知らなくても、ユーザーを満足させようとします。

その他人工知能(AI)が推測します。 Gia知っている。 Giaインターネットで答えを探す代わりに、以下の方法を使っています。

検索拡張生成（RAG）アーキテクチャ：このアーキテクチャは、質問をトピックの分類体系に接続し、 G-P検証済みソースからのみ情報を取得します。これらには、 100 、 000 + 法的に検証された記事、および1 、 500 + 政府の情報源が含まれます。
幻覚防止策：「 Gia知らないことについて質問すると、『答えがわかりません』と答えます。なぜなら、RAGの基盤となっている分類体系にはそのカテゴリーがないからです」とアドリアンは語った。つまり、一般的なLLMとは異なり、Giaはあなたを喜ばせるために無理やり答えを作り出すようなことはしません。

専門家の支援を受けた情報源は、このチームの礎であり、 G-P G-P認証バッジを導入した理由でもある。

G-P Verifiedについてもう少し詳しく教えていただけますか？

「回答が正確であることは、信頼を築く上で大きな差別化要因になります」とアドリアンは述べた。

ユーザーの信頼度： G-P Verifiedの導入により、初期ベータテストにおいて、製品に対するユーザーの信頼度が85 %向上しました。
「これは、私たちの投資に対する自信と、製品に盛り込んでいる情報に対する私たちの責任の度合いを反映したものでもあります」と彼女は述べた。

Giaの顧客もこれに同意します。「他の人工知能（AI）ツールも試しましたが、 Gia最も包括的なソリューションであり、複数の人事、人事部機能を真にサポートしています」とRackspace の人事、人事部テクノロジー担当ディレクター、マンディムーア氏は述べています。「 Gia明確な説明をしてくれたおかげで、私たちは具体的な質問を投げかけることができ、規制に対する理解を深めることができました。」

Giaはデータを正しく処理します

G-P 、 Gia情報が法的に遵守され、かつ実際の診療慣行と一致していることをどのように確認するのでしょうか？

アドリアンヌは、Giaのデータは成文法だけでなくベストプラクティスも取り入れているため、他とは異なると強調した。

データ分析：調査チームは、ユーザーからの質問の約70 ％が法律やコンプライアンスに関するものである一方、重要な30 ％は業界標準や従業員の期待に関するものであることを発見しました。
多次元的な回答:アドリアンヌは、「人事、人事部の専門家は、『法律ではXと書いてあるが、業界標準は何か？』の両方を知りたいと思っています」と説明しました。従業員は何を期待するだろうか？Gia 、10 年以上の経験に基づいて、法的コンプライアンスと人事、人事部のベストプラクティスを組み合わせています。

当社のエージェント型（AI）は、動的な回答を提供し、ユーザーが潜在的なコンプライアンスリスクを特定するのに役立ちます。例えば、Giaにイギリスでの解雇予告期間について尋ねると、情報だけでなく、「まず業績改善計画を作成した方が良いかもしれません」や「協議プロセスを開始する必要があります」といったフォローアップの提案もしてくれます。それについてお話ししましょうか？

「 Gia 、一般的なLLMではできない方法で、関連する問題を提起し、行動のための枠組みを提供してくれるので、ユーザーは『弁護士に相談しなさい』と言われるだけでなく、次のステップに自分の判断を適用することができるのです」とアドリアンは付け加えた。

Giaの知識ベースは、リスクが高く複雑な問題を人間のレビューのために上位レベルにエスカレートさせる、人間が関与するプロセスを通じて定期的に更新されます。Giaでは、複雑さが精度を妨げることはありません。

企業の優位性

Gia大企業レベルの人事、人事部チームにどのようなメリットをもたらしますか?

大企業にとって、Giaはセキュリティを強化し、コラボレーションを促進します。Gia Enterpriseは以下を提供します：

隔離されたテナント：ユーザー専用の環境を取得します。G-Pユーザーデータに基づいてモデルを学習させることはありません。すべての情報は機密情報です。
会社のナレッジの統合:グローバル人事、人事部ハンドブックなどの会社のドキュメントをGiaナレッジベースにアップロードします。チームメンバーは、「ポルトガルのハンドブックには、利用可能な休暇について何と書いてありますか？」といった質問をすることができます。
業務の迅速化：組織がグローバルなポリシーを可視化できるようにすることで、管轄区域をまたいだ業務を迅速化し、単一障害点を防止します。
ROIと戦略：管理者は使用頻度と種類を確認できるため、ROIを明確に説明したり、地域ごとの問題集中箇所を特定したりするのに役立ちます。