人的資本ROIで企業価値を高める
～投資家が注目する新たな経営指標と、ISO 30414・SASB・ISSB/SSBJ・国内制度をつなぐ「価値創造・実装アーキテクチャ」～

公開日：2026年７月

（著者：TISI株式会社 稲葉涼太、挽田健治）

要旨

人的資本投資収益率（human capital return on investment, HC-ROI）は、人材投資を企業価値（将来キャッシュフローとリスク）へ翻訳する中核指標である。本稿は、デジタルトランスフォーメーション（DX）と生成AI（GenAI）が同時進行する局面において、人的資本が競争優位の源泉である一方、投資判断の短期化と開示の比較可能性不足が併存する「人的資本パラドックス」を整理する。次に、ISO 30414、SASB、ISSB/SSBJ、および国内の有価証券報告書におけるサステナビリティ・人的資本開示要請を、“開示対応”ではなく“価値向上の経営管理”として統合する「価値創造・実装アーキテクチャ」を提案する。中核としてHC-ROIをバリュードライバーへ分解し、生産性・成長・リスク低減が財務に効く経路を、投資家が追試可能な粒度で接続する指標体系を示す。最後に、CDO・CHRO・CFO協働の下で3カ年で実装するためのデータガバナンスと運用要件、ならびに「やらないこと」によるリスク／機会損失を具体例として提示する。

キーワード：人的資本（human capital）、HC-ROI, ISO 30414, SASB, ISSB, IFRS S1, SSBJ, 開示アーキテクチャ, DX, 生成AI

序論

資本市場が企業価値を評価する際の前提は、将来キャッシュフローの期待値と不確実性である。したがって、人的資本開示が投資判断に資する条件は、人的施策が「利益率」「成長率」「リスク」のいずれに、どの程度、どのタイムラグで効くかを、比較可能な形式で説明できることに尽きる。ところが、国内外の開示実務では、人的資本に関する記述が充実しても、価値創造メカニズムが検証可能なレベルまで落ちていない例が多い。
制度環境はこの数年で大きく動いた。金融庁は企業内容等の開示に関する内閣府令等の改正により、有価証券報告書等に「サステナビリティに関する考え方及び取組」欄を新設し、女性管理職比率、男性育休取得率、男女間賃金格差の開示を求めた。適用は2023年3月期決算企業からである[金融庁, 2023]。同時に、国内基準の整備も進み、サステナビリティ基準委員会（SSBJ）は2025年3月5日に我が国最初のサステナビリティ開示基準を公表した[サステナビリティ基準委員会, 2025]。
本稿は、これらの制度要求を「開示の追加負担」として受け止めるのではなく、人的資本の経営管理を高度化し、その結果を資本市場と接続する機会として捉える。その接続点として、人的資本投資収益率（HC-ROI）を中核に据える。HC-ROIは単独では誤解を招きやすいが、バリュードライバーへ分解し、国際標準（ISO 30414）と投資家向け基準（SASB、ISSB）へ接続することで、経営管理と開示の両輪を駆動できる。

人的資本ROIの定義と分析の作法

HC-ROIは、人的コストを投入資本とみなし、その投入が生む付加価値を測る枠組みである。代表的には、（売上高－（営業費用－人件費））÷人件費のように、人件費が生む付加価値を人件費で除して算出する[Fitz-enz, 2000]。この形は直感的で、資本市場に説明しやすい。一方で、短期のコスト削減とHC-ROI改善が一致しやすい点、外注化の程度や人件費範囲の定義差が企業間比較に混入する点が弱点となる。
したがって、投資家対話でHC-ROIを用いる場合は、単独指標ではなく、因果仮説の表現として扱う必要がある。本稿では、人的施策が（1）生産性、（2）人材フロー（採用・離職・配置）、（3）組織能力（学習・協働・データ活用）、（4）リスク統制（品質・倫理・情報漏えい）の四つのバリュードライバーを介して財務へ効くと整理する。HC-ROIはこれらの合成指標であり、分解指標の変化を伴って初めて、投資家が追試可能な説明となる。
分析の作法としては、まず人件費の範囲、外部人材（業務委託）の扱い、資本化可能な投資（研修の一部等）の会計上の位置づけを明確化し、定義を固定する。次に、SASBの産業別トピックを参照し、当該業界における人的資本の重要性（materiality）を特定する。最後に、ISSBのIFRS S1が求める「企業の見通しに影響し得るサステナビリティ関連リスク・機会」という枠に合わせ、HC-ROIと分解指標を、キャッシュフローや資金調達コストへ接続して説明する（IFRS Foundation, 2024）。

追補　バリュードライバーから財務への接続：ロジックツリー

人的施策は、（A）生産性、（B）人材フロー、（C）組織能力、（D）リスク統制のバリュードライバーを介して、財務三要素（利益率・成長率・リスク）へ接続される。投資家対話で重要なのは、どのドライバーが、P/L・B/S・WACCのどこへ、どのタイムラグで効くかを、追試可能なKPI連鎖として示すことである。

人的施策（採用・育成・配置・AI協働設計・統制）

→ 業務KPI（リードタイム、再作業率、解決時間、品質事故、顧客継続、開発生産性 等）
→ 財務KPI

• 利益率：粗利、販管費効率、再作業コスト、外注比率、品質コスト
• 成長率：新機能投入頻度、解約率、デジタル経由売上、クロスセル率
• リスク：事故・不祥事・情報漏えい・コンプライアンス違反の発生確率と損失期待値

数値例（“HC-ROI”が変動するケース）

たとえば、HC-ROIを以下で定義する（例：Fitz-enz型の直感的定義）：

• HC-ROI ＝ 付加価値 ÷ 人件費
• ベースライン：売上100、営業費用90（うち人件費20）
• 付加価値＝100 −（90−20）＝100−70＝30
• HC-ROI＝30÷20＝1.50

施策後（例：リスキリング＋AI協働設計＋品質統制）：

• 売上が＋4（改善サイクル短縮で機会損失減）→104
• 非人件費が−1（再作業・障害対応減）→（営業費用−人件費）が70→69
• 人件費が＋0.5（育成投資の上乗せ）→20.5
• 付加価値＝104 − 69＝35
• HC-ROI＝35÷20.5＝1.71

このとき投資家に対して受け入れてもらいやすい説明は、「HC-ROIが上がった」ではなく、“売上（成長）と非人件費（品質コスト）が改善し、育成投資の上乗せを吸収して付加価値が増えた”という因果仮説の連鎖である。逆に、短期の人件費削減だけでHC-ROIを動かすと、成長率やリスクが毀損し、企業価値としてはマイナスになり得る（後述のアンチパターン参照）。

バリュードライバー別：業務KPI→財務項目の対応（例）

• 生産性：リードタイム↓／処理件数↑ → 売上↑、販管費率↓、粗利率↑
• 人材フロー：採用充足、離職↓、配置最適 → 採用・立ち上げコスト↓、欠員損失↓、外注費↓
• 組織能力：標準化、ナレッジ再利用、データ品質 → 新機能投入頻度↑、不具合↓、開発効率↑
• リスク統制：AI利用統制、倫理・漏えい、品質保証 → 事故損失期待値↓、変動性↓、資本コスト↓（説明可能性↑）

デジタル時代の人的資本パラドックス

DX推進の最大障壁としての人材ギャップ

DXの阻害要因として「人材不足」が挙がるのは、感覚的な議論ではない。経済産業省の調査報告書は、2030年にIT人材の需給ギャップが高位シナリオで約79万人に達し得ると試算している[経済産業省, 2019]。この不足は採用難にとどまらず、内製化の遅延、プロダクト開発の停滞、セキュリティ対応の後手化として現れる。
さらに重要なのは、人材ギャップが「量」だけでなく「質」で顕在化する点である。IPAのデジタルスキル標準（Digital Skill Standard, DSS）は、DX推進を担う人材を複数の類型に区分し、協働関係の構築を能力要件として定義している（情報処理推進機構, 2024）。企業は職種の採用計画ではなく、戦略仮説に紐づくスキルの獲得計画として人材投資を設計する必要がある。

生成AI時代における人間の役割の再定義

生成AIは「人を置き換える技術」として語られがちである。しかし、企業実務における本質は「人の生産関数を変える技術」である。顧客対応領域における実証研究は、AI支援により生産性が平均で増加し、とりわけ経験の浅い層で効果が大きいことを報告している[Brynjolfsson et al, 2023]。
この知見が示唆するのは、AI導入の成否がツール選定ではなく、業務設計、検証、品質統制、学習設計に依存するという点である。したがって、人的資本の論点は「AI人材の採用」だけではなく、全社的なAI協働スキルの底上げと、統制を前提にした利用拡大へ移る。ここでHC-ROIは、AI活用が人件費当たり付加価値を押し上げるかを測る指標として機能する。

デジタル人材不足による機会損失の定量化

人材不足が生む機会損失は、売上機会の逸失に加え、過剰な外注依存による粗利低下、品質事故リスクの増大、意思決定の遅延として波及する。投資家向けには、これらを「成長オプションの毀損」として提示することが有効である。たとえば、プロダクトのリリース頻度や改善サイクルの遅延は、将来キャッシュフローの期待値を引き下げる。
World Economic Forumは、2025年から2030年にかけて技能要件の変化が一段と進むとの見通しを示し、企業がリスキリングを中心とした戦略を取る必要性を指摘している[World Economic Forum, 2025]。人的資本を語る際は、外部環境変化を前提に、企業がどの技能を獲得し、どの業務領域で成果を出し、どの程度のタイムラグで財務へ反映するかを、KPI体系として提示すべきである。

デジタル人材ポートフォリオ戦略

2030年に向けたスキルマップの再構築

スキルマップは人事台帳の整備ではなく、戦略仮説の定量表現である。DSSは、企業が自社のDXの方向性を描き、必要な人材を把握する難しさを背景として整理されている[情報処理推進機構, 2024]。したがって、企業はまず事業ポートフォリオと競争戦略を定義し、その実現に必要な能力をスキルとして分解する。
次に、スキルを職種に紐づけず、プロダクトや顧客プロセスに紐づけて管理する。これにより、配置転換や兼務を含む動的な人的ポートフォリオを設計しやすくなる。内閣官房の人的資本可視化指針が示す「経営戦略と人材戦略の連動」「As isとTo beギャップの定量把握」「企業文化への定着」は、スキルマップ運用の設計原理として再解釈できる[内閣官房, 2022]。

Buy・Build・Borrowの最適配分モデル

デジタル人材の獲得は、採用（buy）だけで解けない。学習による育成（build）と、外部人材の活用（borrow）を含めたポートフォリオで最適化する必要がある。ただし、borrow比率が過度に高い場合、知識が企業内に蓄積しない。結果として、単年度では生産性が上がっても、中期の競争優位が形成されない。
HC-ROIの観点では、borrowは短期の能力補完、buildは中期の能力内製、buyは文化適合と中核人材の確保として位置づけるのが合理的である。投資家向けには、三者の配分が事業戦略の時間軸と整合していることを説明し、同時に外注依存が粗利へ与える影響を開示することが望ましい。

デジタル人材密度と企業成長の関係をどう示すか

投資家が評価しやすいのは、戦略の実行確度を示す指標である。デジタル人材密度（従業員に占めるDX推進人材比率）や、重要スキル保有率（例としてクラウド、データ、セキュリティ、プロダクトマネジメント）を、事業KPIと接続して提示することで、人的資本が成長率へ効くルートを説明できる。
ただし、恣意性を避けるために、指標の定義は外部基準参照で担保すべきである。網羅性はISO 30414の領域体系で確保し、投資家向けの焦点はSASBの産業別トピックで絞り、重要性判断はISSBの枠組みに従うという三層構造が有効となる[International Organization for Standardization, 2025; IFRS Foundation, 2024]。

図1
ISO 30414・SASB・ISSB/SSBJと国内制度を接続する開示・実装アーキテクチャ（概念図）

リスキリングROI最大化の方程式

投資対効果の測定フレームワーク

リスキリング投資は、研修実施ではなく、業務成果への転換で評価されるべきである。評価設計は、学習投入、技能獲得、業務適用、成果創出の因果連鎖で構成し、最終的にHC-ROIへ接続する必要がある。学習時間の増加は投入の指標にすぎず、業務適用が確認できない限り、投資家にとっての意味は薄い。
したがって、学習KPIは「修了率」よりも「重要スキル到達率」「実務適用率」「品質指標（再作業率、障害件数、顧客満足度）」を中心に設計する。これらを、事業KPI（例としてデジタル経由売上比率、サービスレベル、解約率）へ接続して示すことで、人的資本が財務へ効く経路が明瞭になる。

学習効率を最大化するパーソナライゼーション

生成AIの普及は学習にも影響する。個別最適な教材提示、疑似実務演習、レビュー支援により、学習の立ち上がりと反復を高速化できる。一方で、機密情報の取り扱い、生成物の著作権、誤情報の混入といったリスクが同時に増大する。
この点で、リスキリングは人材開発施策であると同時に、リスク管理施策でもある。投資家向けには、学習の量ではなく、統制の下で適用を拡大できていること、すなわち「利用範囲」「検証プロセス」「監査可能性」を含めて説明する必要がある。

実務適用率向上のためのアジャイル型育成プログラム

育成を成功させる設計原理は、研修をプロジェクトに埋め込み、成果物と評価を一体化させることである。アジャイル開発の反復は、学習の反復でもある。したがって、育成KPIは研修イベントの完了ではなく、スプリント成果物への貢献や、改善サイクルの回数として設計するほうが合理的である。
ここで、人的資本施策と業務改革が分断されると、HC-ROI改善は一過性になる。逆に、育成が業務プロセスの標準化、ナレッジの再利用、データ品質改善と結びつく場合、組織能力が累積し、HC-ROIの改善が持続しやすい。

生成AI時代の人材戦略

AI協働スキルの体系的育成

AI協働は、プロンプト作成の巧拙に還元できない。要求定義、検証、例外処理、リスク評価、業務統制の一連をスキルとして定義し、役割別に期待水準を設計する必要がある。Brynjolfssonらの研究が示すように、AIは経験の浅い層のパフォーマンスを押し上げ得る[Brynjolfsson et al, 2023]。したがって、企業は上位層の名人芸を追うよりも、層全体の底上げと標準化を優先すべきである。
標準化の実務では、業務プロセス単位でユースケースを定義し、品質指標と許容範囲を明確化する。次に、例外系の処理と人間の判断点を設計し、監査証跡を残す。この一連が整うことで、AI活用は「属人化した生産性向上」から「組織能力としての生産性向上」へ転換する。

プロンプト技術から価値創造人材への移行

投資家が見たいのは、ツール導入ではなく、価値創造の再現性である。したがって、人材像は「プロンプト職人」ではなく、事業KPIと業務設計を結びつけ、AIを組み込んだオペレーティングモデルを更新できる人材として定義すべきである。
このとき、評価の単位は個人ではなくチームになる。AIがタスクを補完するほど、ボトルネックは意思決定、ガバナンス、データ品質へ移る。ゆえに、人材戦略は個別スキルの獲得だけでなく、チーム設計と権限設計、データ基盤投資と一体で語られるべきである。

人間とAIのシナジー創出事例をどう示すか

シナジーを工数削減だけで語ると、成長の絵が描けない。品質改善、立ち上がり時間短縮、リスク低減を含め、バリュードライバー別にKPIを置く必要がある。たとえば、顧客対応では解決時間だけでなく再問い合わせ率、エスカレーション率を併記する。開発領域ではリードタイムだけでなく障害密度やテストカバレッジを併記する。
これらの指標がHC-ROIへどう効くかは、時間軸で説明すべきである。短期では生産性改善が現れ、中期では離職率低下や学習曲線の改善が現れ、長期では新規事業創出や顧客基盤の拡大が現れる。投資家対話では、短期指標と長期指標を混同せずに提示することが求められる。

組織能力の指数関数的向上メカニズム

人的資本と株式リターンに関する先行研究の含意

人的資本が企業価値に効くことを示す研究は蓄積がある。従業員満足度が長期の株式リターンと関連することを示した研究はよく知られる[Edmans, 2011]。また、高業績の人的資源管理施策が離職、生産性、財務と関連することを示した研究もある[Huselid, 1995]。
ただし、実務においては、関連があることの提示だけでは不十分である。投資家が知りたいのは、自社の業界における主要な因果メカニズムである。ゆえに、先行研究は「人的資本が効き得る」という前提の裏づけとして用い、企業は自社のバリュードライバーとKPI体系で、どのルートが支配的かを明示する必要がある。

アジャイル組織への変革と生産性向上

高業績人事施策は単独で効果を発揮するわけではなく、組織設計と補完関係を持つ。アジャイル型の組織運営は、反復とフィードバックを前提とし、学習を埋め込む。その結果、技能が個人からチームへ移転し、再利用可能な知識として蓄積されやすい。
HC-ROIの改善を狙うなら、組織変革と育成を同一プログラムとして統治する必要がある。具体的には、プロダクト単位の損益責任と人材育成責任を同一のオーナーシップへ集約し、成果指標と能力指標をセットで運用することが重要である。

データドリブン経営を支える人材エコシステム

人的データの整備は、プライバシーと倫理の統制が前提である。開示は、データ収集の正当性と品質を外部に晒す行為でもある。したがって、データ定義、計測頻度、変更管理、保証可能性まで含めた運用が必要となる。
ここで鍵になるのは、人事データと業務データの統合である。人的KPIが業務KPIと接続されない限り、人的資本は「良い話」に留まる。反対に、データ基盤が整い、施策と成果の関係が追跡できる場合、人的資本は経営の学習装置となり、組織能力が累積する。

開示戦略とステークホルダー・コミュニケーション

国内制度要請との整合

国内では、有価証券報告書におけるサステナビリティ欄新設と多様性指標開示が制度化された[金融庁, 2023]。この制度対応で生じがちな失敗は、最低限の記載に終始し、経営管理と切断されたままになることである。制度が求めるのは記述欄である。しかし、資本市場が求めるのは将来財務への接続である。
したがって、企業は有報の開示要求を満たしつつ、同一のデータ定義とガバナンスで、統合報告、サステナビリティレポート、投資家説明資料へ展開できる状態を設計すべきである。この設計が「開示・実装アーキテクチャ」である。

グローバル基準との接続点としてのSASBとISSB

ISSBのIFRS S1は、サステナビリティ関連のリスクと機会の開示を求め、産業別の開示設計としてSASB基準を参照することを企業に要求する[IFRS Foundation, 2024]。SASB基準の特徴は、産業ごとに重要トピックと指標が整理され、過不足のない粒度で比較可能性を提供する点にある。
また、IFRS財団はValue Reporting Foundation（VRF）の統合を完了し、ISSBの活動を支える体制を整えた[IFRS Foundation, 2022]。これは、統合報告の文脈とサステナビリティ開示の接続が制度側で進んだことを意味する。

日本版基準（SSBJ）の実務インプリケーション

SSBJは2025年3月にサステナビリティ開示基準を公表し、日本での適用を想定した枠組みが整備された[サステナビリティ基準委員会, 2025]。したがって、国内企業は「有報の制度対応」と「ISSBコンバージェンス」を別物として扱うのではなく、同一のデータと統治で両方を満たす設計へ移行すべきである。
投資家対話の観点では、SSBJとISSBの差分を形式的に説明するのではなく、企業の見通しに影響する重要性判断と、財務との接続を明確化することが重要である。

投資家が評価するデジタル人材KPIの設計

投資家が評価しやすいKPIは、比較可能性、継続性、財務接続の三条件を満たす。比較可能性は基準参照で担保し、継続性は定義の固定と変更管理で担保し、財務接続はバリュードライバーとHC-ROIで担保する。
実装上のポイントは、KPIを多層化することである。第一層はISO 30414に沿った網羅的指標であり、データ辞書として機能する。第二層はSASB参照で絞り込んだ産業別重要指標であり、投資家向けの比較可能性を提供する。第三層は自社固有のバリュードライバー指標であり、競争優位の源泉を説明する。これらを同一のデータ基盤で運用できれば、開示が経営管理を駆動する状態に近づく。

実装ガイドライン

HC-ROI実装の“適正粒度”：Minimum → Investor-ready → Assurance-ready

HC-ROIは、やろうと思えば無限に精緻化できる。一方で、実務ではコストとスピード、投資家対話では比較可能性と追試可能性が制約条件になる。そこで本稿では、実装粒度を三段階に整理する。

レベル1：Minimum（最小構成）

• 目的：定義ブレを止め、年次で再現可能にする（“計れる状態”）
• 成果物：

• 適用：初年度のベースライン確立に最適

レベル2：Investor-ready（投資家へ説明ができる水準）

• 目的：定義ブレを止め、年次で再現可能にする（“計れる状態”）
• 成果物（目安）：

• 適用：投資家説明資料・統合報告・有報の一貫運用に耐える

レベル3：Assurance-ready（保証・監査を見据えた水準）

• 目的：保証可能性（トレーサビリティ）と統制で、開示の信頼性を最大化
• 成果物：

CDO・CHRO・CFOの協働によるガバナンス体制

実装の失敗原因は権限分断である。CHROが人材施策を握り、CDOがデータと業務変革を握り、CFOが開示と資本市場を握る場合、HC-ROIは計測されても経営が動かない。したがって、三者の共通KPIとしてHC-ROIと、その分解指標を置く必要がある。
具体的には、指標定義の承認権、投資配分の意思決定、開示文言の最終責任を明確化し、変更管理プロセスを整備する。ここで監査法人としての実務では、保証可能性と統制設計の観点から、データ生成プロセスのトレーサビリティが重要となる。

3カ年実行計画としてのクイックウィンから本格展開

初年度は「定義と計測の固定」を最優先とする。ISO 30414は人的資本報告の要求事項と推奨事項を示し、組織が制御可能な要因の測定に焦点を当てる[International Organization for Standardization, 2025]。企業はまずデータ辞書を整備し、算式と範囲の合意を取り、ベースラインを確定させる。
2年目は、SASB参照で重要指標へ絞り込み、IFRS S1の枠で重要性判断と財務接続を記述する。3年目は、投資家との対話を前提に、保証可能性まで含めた運用へ移行する。ここで重要なのは、数値を増やすことではなく、同じ指標を継続し、因果仮説を更新することである。

補論　アンチパターン

人的施策は、（A）生産性、（B）人材フロー、（C）組織能力、（D）リスク統制のバリュードライバーを介して、財務三要素（利益率・成長率・リスク）へ接続される。投資家対話で重要なのは、どのドライバーが、P/L・B/S・WACCのどこへ、どのタイムラグで効くかを、追試可能なKPI連鎖として示すことである。

A. 「やっているのに価値が出ない」典型例

1. 指標のカタログ化（Metric Soup）：ISO 30414を網羅しただけで、SASB/重要性で絞れていない
2. HC-ROIの単独運用：分解指標がなく、コスト削減と混同される（“人件費を切れば勝てる”誤解）
3. 定義が年次で変わる：算式・範囲・外注扱いが変わり、時系列比較が不能
4. 業務KPIと断絶：人事KPIは整っているが、開発・営業・CSなどの業務KPIに接続されない
5. AI活用を工数削減でしか語らない：品質・リスク・成長の軸が欠け、企業価値ストーリーにならない

B. 「やらないこと」で起きうるリスク／機会損失（投資家・経営の両面で不利）

1. 資本市場でのディスカウント：比較可能性や追試可能性がなく、“実行確度が低い”と見なされる
2. 資本コスト上昇の説明不能：リスク統制（AI・情報漏えい・品質）をKPIで語れず、不確実性が残る
3. 成長オプションの毀損：人材不足・育成遅延が、リリース頻度低下や機会損失として積み上がる
4. 外注依存の固定化：短期の埋め合わせで粗利が下がり、中期の内製能力が育たない
5. “開示だけやっている”状態の炎上：ストーリー先行で、後から整合性が問われたときに説明できない（信頼毀損）

開示・実装の品質を担保する最小チェックリスト

チェックリストは「やること一覧」ではなく、「開示が投資家の推論を助けるか」を検証する設計である。以下に、HC-ROIを中核にした人的資本開示・実装の最小セットを表として示す。

結論

人的資本開示の勝敗は、開示の巧拙ではなく、経営管理と資本市場対話を同じ指標体系で貫けるかで決まる。HC-ROIは、そのための中核指標である。ただし、単独の数値は短期のコスト最適化と混同されやすい。したがって、バリュードライバーへ分解し、指標の定義を固定し、継続的に因果仮説を更新する運用が不可欠である。
制度環境は整った。金融庁の制度開示要請に加え、SSBJ基準の公表により、国内におけるサステナビリティ開示の枠組みが具体化した[金融庁, 2023; サステナビリティ基準委員会, 2025]。企業に残された論点は、ISO 30414の網羅性とSASBの産業別焦点、ISSBのグローバル・ベースラインを、同一のデータと統治で運用し、投資家の推論に資する形で提示できるかである。
監査法人の立場からは、保証可能性と統制設計が実装品質の条件になる。すなわち、人的資本の数値は、測り方と統制の設計次第で価値を持つ。HC-ROIを軸に、開示と実装のアーキテクチャを設計することが、人的資本を資本市場で評価される経営資源へ転換するラストワンマイルとなる。

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参考文献

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