人事業務に生成AIを活用したいものの、「どの業務から始めればよいかわからない」「個人情報や評価データを扱っても問題ないのか不安」「導入しても現場に定着するのか心配」と感じている企業担当者は少なくありません。
生成AIは、求人票の作成、応募者対応、社内問い合わせ対応、研修コンテンツの作成、サーベイ結果の要約など、人事部門の幅広い業務で活用できます。一方で、人事は個人情報や評価情報を扱う部門であるため、情報漏洩、誤情報、バイアス、従業員の不信感といったリスクへの対策も欠かせません。
生成AIを単なる業務効率化ツールとして捉えるのではなく、人事部門の役割をより戦略的に進化させるための手段として活用することが重要です。
人事業務で生成AIが注目される背景と基礎知識
人事領域で生成AIが注目されている背景には、人手不足、業務量の増加、人的資本経営への対応、DX推進など複数の要因があります。
まずは、なぜ人事部門で生成AI活用が求められているのかを整理したうえで、従来型AIと生成AIの違いを確認します。両者の違いを理解すると、自社の人事業務でどのように使い分けるべきかが見えやすくなります。
人手不足の深刻化とDXの加速
人事部門で生成AIが注目される大きな理由は、人事業務そのものが複雑化している一方で、十分な人員を確保しづらくなっているためです。
採用難への対応、離職防止、人的資本開示、従業員エンゲージメント向上、リスキリング推進など、人事部門が担う役割は広がっています。一方で、人事担当者は日々の応募者対応、面接調整、勤怠・労務対応、社内問い合わせ対応、資料作成などにも追われています。
このような状況では、人事担当者がすべての業務を手作業で対応し続けることには限界があります。そのため、定型的な作業や文章作成、情報整理を生成AIで効率化し、人事担当者がより重要な判断や対人業務に時間を使える体制づくりが求められています。
実際に、日本の人事部「人事白書2025」の調査では、人事部門で「生成AIを活用していない」と回答した割合は33.5％であり、約7割が何らかの業務で生成AIを活用しているとされています。活用内容としては、議事録や会議内容の要約、チャットボットでの質問対応、従業員向け通知やメールの自動作成、教育・研修コンテンツの作成などが挙げられています。
生成AIの導入は、単なる流行ではありません。人手不足が続くなかで、人事部門が限られたリソースでも採用・育成・配置・定着を高度化するための現実的な選択肢になっています。
従来型AIと生成AIの違いと使い分け
人事業務でAIを活用する際は、「従来型AI」と「生成AI」の違いを理解しておく必要があります。
従来型AIは、過去のデータをもとに予測や分類を行うことが得意です。例えば、離職リスクの予測、適性検査のスコアリング、応募者の傾向分析、従業員サーベイの数値分析などに向いています。
一方、生成AIは、文章の作成、要約、言い換え、質問への回答、アイデア出しなどが得意です。例えば、求人票の作成、スカウトメールの文面作成、社内FAQ対応、面談メモの要約、研修資料の草案作成などに活用できます。
つまり、従来型AIは「データから傾向を読み取る」ことに強く、生成AIは「言葉を扱う業務を支援する」ことに強いと整理できます。
| 項目 | 従来型AI | 生成AI |
|---|---|---|
| 主な機能 | 予測、分類、スコアリング、異常検知 | 文章生成、要約、翻訳、言い換え、質問応答 |
| 得意な処理 | 数値データや過去データから傾向を読み取る | テキスト情報を整理し、新しい文章を作成する |
| 人事での活用例 | 離職予測、適性診断、評価傾向分析、配置候補の抽出 | 求人票作成、スカウト文作成、FAQ対応、面談メモ要約 |
| 向いている業務 | データに基づく判断補助 | 文章作成・情報整理の効率化 |
| 注意点 | 過去データの偏りを反映する可能性がある | 誤情報や不適切な表現を生成する可能性がある |
人事業務では、どちらか一方だけを使うのではなく、目的に応じて使い分けることが重要です。
例えば、離職リスクを把握する際は、勤怠データやサーベイスコアを分析する従来型AIが有効です。一方で、その分析結果をもとに上司向けの面談ポイントを整理したり、従業員向けのフォロー文面を作成したりする場面では生成AIが役立ちます。
AIを「何でも自動化する魔法のツール」と捉えるのではなく、業務ごとに向き・不向きを見極めることが導入成功の前提になります。
企業が人事に生成AIを導入する3つのメリット
人事に生成AIを導入するメリットは、単に作業時間を短縮できることだけではありません。
ここでは、企業が人事領域で生成AIを活用する主なメリットを3つに整理します。
定型業務の自動化による工数削減
人事に生成AIを導入する最大のメリットは、定型業務の工数を削減できる点です。
人事部門には、文章作成や情報整理を伴う業務が多く存在します。例えば、次のような業務です。
- 求人票の作成
- スカウトメールの作成
- 応募者への返信文面作成
- 面接日程調整メールの作成
- 社内規程や通知文の草案作成
- 研修資料のたたき台作成
- 社内問い合わせへの回答案作成
- 議事録や面談メモの要約
これらの業務は、一つひとつは小さな作業に見えても、件数が増えると大きな負担になります。生成AIを活用すれば、ゼロから文章を作成する時間を減らし、担当者は確認・修正・判断に集中できます。
重要なのは、削減した時間を単なる人員削減に使うのではなく、人間にしかできない業務へ再配分することです。
例えば、採用担当者であれば、スカウト文面の作成時間を削減することで、候補者との面談、採用要件の見直し、現場部門とのすり合わせに時間を使いやすくなります。労務担当者であれば、問い合わせ対応の負担を減らすことで、制度設計や従業員支援の改善に取り組みやすくなります。
生成AIは、人事担当者の仕事を奪うものではなく、人事が本来注力すべき業務に時間を戻すための支援ツールとして捉えることが重要です。
主観を排除した公平な人事評価の実現
生成AIは、人事評価の公平性を高める補助ツールとしても活用できます。
人事評価では、評価者の経験や考え方によって判断にばらつきが生じることがあります。また、本人に自覚がなくても、性別、年齢、雇用形態、所属部署、過去の印象などが評価に影響する「無意識のバイアス」が入り込むこともあります。
生成AIを活用すると、評価コメントの表現を整えたり、評価基準と実際のコメントにズレがないかを確認したりできます。例えば、次のような使い方が考えられます。
- 評価コメントが抽象的すぎないか確認する
- 評価基準と評価内容の整合性を確認する
- 同じ評価ランクのコメントに表現のばらつきがないか確認する
- 部門ごとの評価傾向を整理する
- 評価面談で伝えるべきポイントを要約する
ただし、生成AIに評価判断を丸投げすることは避ける必要があります。AIは過去データや入力内容をもとに回答するため、元データに偏りがある場合、その偏りを反映する可能性があります。
そのため、人事評価で生成AIを活用する場合は、評価の最終判断は必ず人間が行うことが前提です。AIは評価を決める存在ではなく、評価の一貫性や説明のわかりやすさを補助する存在として位置づける必要があります。
公平性の高い評価運用ができれば、従業員の納得感が高まり、モチベーションやエンゲージメントの向上にもつながる可能性があります。
データ分析による離職防止と定着率向上
生成AIは、離職防止や定着率向上にも活用できます。
特に生成AIが得意なのは、アンケートの自由記述、1on1のメモ、面談記録、従業員の声など、文章データの整理です。従来、人事担当者が一つひとつ読んで傾向を把握していた定性データを、生成AIで要約・分類することで、現場の不満や課題を早期に見つけやすくなります。
例えば、次のような分析が考えられます。
- 従業員サーベイの自由記述をテーマ別に分類する
- 1on1メモから不満や不安に関する傾向を整理する
- 退職面談の記録から離職理由を分類する
- 部署別に多く出ている課題を要約する
- メンタル不調につながりそうな表現を確認する
ただし、個人の状態をAIだけで判断することは適切ではありません。勤怠、サーベイ、面談記録などを扱う場合は、個人情報やプライバシーへの配慮が不可欠です。生成AIは、現場の小さな変化を見つけるための補助ツールとして活用し、最終的なフォローや面談は人事担当者や上司が丁寧に行う必要があります。
人事における生成AIの具体的な業務別活用事例
人事業務に生成AIを導入する際は、自社のどの業務に適用できるのかを具体的にイメージすることが重要です。
ここでは、採用、評価・配置、育成、労務の4つの領域に分けて、生成AIの活用方法を整理します。
採用：求人票やスカウト文面の自動生成
採用業務は、生成AIとの相性が高い領域です。理由は、求人票、スカウトメール、応募者対応、面接案内、候補者情報の要約など、文章を扱う業務が多いためです。
例えば、生成AIは次のような業務で活用できます。
- 求人票のたたき台作成
- 職種別の訴求ポイント整理
- 候補者ごとのスカウト文面作成
- 応募者への返信メール作成
- 履歴書や職務経歴書の要約
- 面接官向けの質問案作成
- 面接評価コメントの整理
特にスカウトメールでは、候補者の経歴やスキルに合わせて文面を調整する必要があります。しかし、候補者ごとに文面を作成するには時間がかかります。生成AIを活用すれば、候補者の職務経歴や募集ポジションの情報をもとに、個別性のある文面のたたき台を作成できます。
また、応募者のレジュメを要約することで、面接官が短時間で候補者の経歴を把握しやすくなります。ただし、合否判断をAIに任せるのではなく、面接官や採用担当者が判断するための補助情報として使うことが重要です。
公開事例として、ソフトバンクは新卒採用選考における動画面接評価にAIシステムを導入し、動画面接の選考作業にかかる時間を約70％削減する見込みだと発表しています。また、同社は2017年5月からIBM Watsonを活用し、エントリーシート選考にかかる時間を約75％削減しているとしています。
この事例からも、採用におけるAI活用は「選考を機械的にするため」ではなく、採用担当者が候補者との接点づくりや見極めに時間を使うための取り組みとして位置づけることが重要だとわかります。
評価・配置：スキル分析による適材適所の実現
評価・配置領域では、従業員のスキル、経験、希望、評価情報、配置履歴などをもとに、より客観的な人材配置を検討するためにAIが活用されています。
例えば、次のような活用が考えられます。
- 従業員のスキル情報を整理する
- 過去の経験や担当業務を要約する
- 本人のキャリア希望を分類する
- 部署ごとの人材要件とスキルの一致度を確認する
- 異動候補者の情報を比較しやすく整理する
- プロジェクトに適した人材候補を抽出する
従来、人事異動や配置検討は、経験豊富な人事担当者や管理職の知見に依存しやすい業務でした。もちろん、現場理解や人間関係への配慮は重要です。一方で、データを活用することで、属人的な判断だけに頼らず、より納得感のある配置を検討しやすくなります。
NECソリューションイノベータは、自治体向けに「人事異動AI支援ソリューション」を提供しています。同ソリューションでは、異動候補者予測、最適配属先シミュレーション、異動原案の最適化といった機能により、人事異動時の配置検討に要する時間短縮や、客観的かつ公平な異動原案の作成を支援すると説明されています。
育成：個別最適化された研修プランの立案
育成領域では、従業員一人ひとりのスキルやキャリア志向に合わせた研修プランの作成に生成AIを活用できます。
従来の研修は、階層別研修や職種別研修など、一定のグループ単位で設計されることが一般的でした。しかし、業務内容やキャリアの多様化が進むなかで、すべての従業員に同じ研修を提供するだけでは、学習効果が限定的になる可能性があります。
生成AIを活用すると、次のような育成支援が可能になります。
- 従業員ごとの不足スキルを整理する
- キャリア希望に応じた学習テーマを提案する
- 研修プログラムのたたき台を作成する
- eラーニング教材の候補を整理する
- 職種別の学習ロードマップを作成する
- 研修後アンケートの自由記述を要約する
例えば、営業職であれば「商談設計」「業界理解」「提案資料作成」、マーケティング職であれば「データ分析」「SEO」「MAツール運用」など、職種や役割に応じた学習テーマを整理できます。
また、リスキリング推進においても生成AIは有効です。新しいスキルを身につける必要がある従業員に対して、現在のスキルと目標スキルの差分を整理し、段階的な学習計画を作成することで、自律的な学習を支援できます。
労務：社内規程の草案作成やFAQ対応の自動化
労務領域では、社内規程や手続きに関する問い合わせ対応、通知文の作成、規程改定時の草案作成などに生成AIを活用できます。
従業員から人事・労務部門に寄せられる問い合わせには、似た内容が繰り返されるものが多くあります。例えば、次のような問い合わせです。
- 有給休暇の申請方法
- 育児休業や介護休業の制度
- 交通費精算のルール
- 年末調整の手続き
- 福利厚生の利用方法
- 勤怠修正の申請方法
- 社内規程の確認
生成AI搭載の社内チャットボットを活用すれば、従業員は必要な情報を24時間確認しやすくなります。人事担当者も、同じ問い合わせに何度も回答する負担を減らせます。また、就業規則や社内ポリシーを改定する際の草案作成にも生成AIを活用できます。ただし、
パナソニック コネクトは、2023年2月からChatGPTをベースとしたAIアシスタントサービスを国内全社員向けに展開し、生成AIによる業務生産性向上、社員のAIスキル向上、シャドーAI利用リスクの軽減を目的に活用を進めていると発表しています。
人事の生成AI導入における失敗要因・リスクと具体的対策
人事領域で生成AIを活用する場合、業務効率化のメリットだけでなく、リスクへの対策もあわせて検討する必要があります。
情報漏洩・個人情報の取り扱いリスク
人事で生成AIを活用する際に最も注意すべきリスクの一つが、情報漏洩と個人情報の取り扱いです。
生成AIに従業員の氏名、評価コメント、給与情報、健康情報、採用候補者の履歴書情報などを入力すると、利用するサービスや設定によっては、入力データが外部サーバーに送信されたり、学習データとして利用されたりするリスクがあります。
個人情報保護委員会は、生成AIサービスの利用に関する注意喚起を公表しており、個人情報を取り扱う事業者に対して、利用目的の範囲内での取り扱いや、生成AIサービス提供事業者が機械学習に利用しないことの確認などを求めています。
人事部門で生成AIを安全に利用するには、次のような対策が必要です。
- 個人名や社員番号を入力しない
- 評価情報や給与情報は原則としてマスキングする
- 入力してよい情報と禁止情報を明文化する
- 学習利用を拒否できる設定や契約を確認する
- 法人向けのセキュアなAI環境を利用する
- 利用ログを管理し、誰が何に利用したか確認できる状態にする
- 個人情報保護法や社内規程との整合性を確認する
特に無料版の一般向けAIサービスを業務利用する場合は、入力データの取り扱いを必ず確認する必要があります。人事データを扱う場合は、エンタープライズ向けの環境や、社内データを安全に扱える仕組みを検討することが重要です。
ハルシネーション（誤情報）と法的リスク
生成AIは自然な文章を作成できますが、必ず正しい情報を出力するとは限りません。事実と異なる内容をもっともらしく生成することがあり、これをハルシネーションと呼びます。
人事・労務領域では、ハルシネーションが法的リスクにつながる可能性があります。例えば、労働基準法、育児・介護休業法、社会保険、就業規則、ハラスメント対応などに関する誤った説明を従業員に案内してしまうと、トラブルにつながるおそれがあります。
生成AIを労務関連業務で使う場合は、次のような対策が必要です。
- AIの回答をそのまま従業員に提示しない
- 法令や社内規程に関する回答は必ず人間が確認する
- 最新版の就業規則や社内規程を参照できる仕組みを整える
- 回答に参照元を表示する運用にする
- 法務、人事、社会保険労務士などの確認フローを設ける
- AIの役割を「草案作成・確認補助」に限定する
重要なのは、責任の所在をAIに置かないことです。生成AIは業務を補助するツールであり、最終的な判断責任は企業と担当者にあります。
評価のブラックボックス化・バイアスへの対策
人事評価や採用選考にAIを活用する場合は、判断プロセスがブラックボックス化するリスクにも注意が必要です。
ブラックボックス化とは、AIがなぜその結果を出したのかを人間が説明できない状態を指します。人事評価や採用判断で「AIがそう判断したから」という説明しかできない場合、従業員や候補者の納得感を得にくくなります。
また、AIは過去データをもとに判断するため、過去の評価や採用に偏りがあれば、その偏りを引き継ぐ可能性があります。例えば、過去に特定の属性や経歴の人材が高く評価されていた場合、AIの出力にも同様の傾向が反映される可能性があります。
対策としては、次の取り組みが有効です。
- AIの判断根拠を説明できる範囲で利用する
- AIの出力を評価や採用の最終判断にしない
- 評価基準や採用基準を明文化する
- 性別、年齢、国籍など不適切な要素が判断に影響しないよう確認する
- 定期的に出力結果を監査する
- 従業員や候補者にAI利用の範囲を説明する
- AI倫理ガイドラインを策定する
総務省・経済産業省の「AI事業者ガイドライン」では、AIの開発・提供・利用にあたって必要な取り組みに関する基本的な考え方が整理されています。2026年3月31日には第1.2版も公表されています。
人事領域では、効率性だけでなく、公平性、説明可能性、透明性を重視した設計が欠かせません。
現場の反発やリテラシー不足による形骸化と対策
生成AI導入が失敗する要因は、技術面だけではありません。現場の反発やリテラシー不足によって、導入したものの使われなくなるケースもあります。
例えば、次のような課題が起こりやすくなります。
- AIに仕事を奪われるという不安が広がる
- 何に使えばよいかわからず利用が進まない
- プロンプトの書き方がわからない
- 一部の担当者だけが使い、組織に広がらない
- 誤った使い方をして情報漏洩リスクが高まる
- 導入目的が曖昧で効果測定できない
このような形骸化を防ぐには、導入前後のコミュニケーションと教育が重要です。具体的には、次の対策が考えられます。
- 生成AI導入の目的を丁寧に説明する
- 「人を減らすため」ではなく「人が重要業務に集中するため」と位置づける
- 業務別の活用例を示す
- プロンプトのテンプレートを配布する
- 入力禁止情報を明確にする
- 管理職向け、人事担当者向け、一般社員向けに研修を分ける
- 利用状況を定期的に確認し、改善する
生成AIは、導入しただけで効果が出るものではありません。現場が安心して使えるルールと、使いこなすための教育があって初めて、業務に定着します。
人事業務に生成AIを定着させるための導入4ステップ
生成AIを人事業務に導入する際は、いきなり全社展開するのではなく、段階的に進めることが重要です。
①現状業務の洗い出しと目的・KPIの明確化
最初に行うべきことは、人事部門の業務を洗い出し、生成AIを導入する目的を明確にすることです。
生成AI導入で失敗しやすいのは、「流行っているから使ってみる」という状態で始めてしまうケースです。目的が曖昧なまま導入すると、どの業務で使うべきか、どの程度効果が出たのかを判断できません。
なのでまずは、「生成AIで効率化しやすい業務」と「人間が担うべき業務」を切り分けます。
生成AIで効率化しやすいのは、文章作成、要約、分類、FAQ対応、たたき台作成などです。一方で、採用の最終判断、人事評価の決定、メンタル不調者への対応、キャリア面談などは、人間の判断や対話が不可欠です。
KPIは、具体的に設定することが重要です。例えば、次のような指標が考えられます。
- 応募者対応にかかる時間を30％削減する
- 社内問い合わせ件数のうち30％をAIチャットボットで一次対応する
- 求人票作成にかかる時間を半減する
- 面接官向け資料作成時間を月10時間削減する
- 従業員サーベイの自由記述分析にかかる時間を50％削減する
目的とKPIが明確であれば、導入後に効果を検証しやすくなります。
②一部署・特定業務からのスモールスタート（PoC）
次に、特定業務から小さく試すPoCを実施します。PoCとは、概念実証のことで、本格導入前に小さな範囲で効果や課題を確認する取り組みです。
人事業務であれば、次のようなテーマから始めると取り組みやすくなります。
- 求人票作成のたたき台生成
- スカウトメール文面の作成
- 面接メモの要約
- 社内FAQの一次回答
- 研修アンケートの要約
- 従業員向け通知文の作成
いきなり評価判断や配置判断など、影響範囲の大きい業務から始めるのは避けたほうが安全です。まずは、AIの出力を人間が確認しやすく、誤りがあっても修正しやすい業務から始めると、リスクを抑えながら効果を確認できます。
PoCでは、次の観点で検証します。
- どの程度の時間削減につながったか
- 出力品質は実務で使える水準か
- 人間による修正はどの程度必要か
- 個人情報や機密情報の入力リスクはないか
- 現場担当者が使いやすいか
- 既存ツールや業務フローに組み込めるか
PoCの目的は、成功可否を判断することだけではありません。実際に使ってみることで、運用ルール、教育内容、システム要件を具体化することも重要です。
③安全な運用に向けたガイドラインとルール策定
PoCで一定の効果が見えたら、全社展開前にガイドラインと運用ルールを整備します。
人事領域では、個人情報や評価情報を扱うため、利用ルールを曖昧にしたまま展開すると、情報漏洩や不適切利用につながるおそれがあります。最低限、次の内容は明文化する必要があります。
- 生成AIを利用できる業務範囲
- 入力してよい情報
- 入力してはいけない情報
- 個人情報を扱う場合のマスキング方法
- AIの出力を確認する責任者
- 法務確認が必要な業務
- 採用・評価判断への利用可否
- 利用ログの管理方法
- トラブル発生時の対応フロー
- 利用するAIサービスの範囲
また、プロンプトテンプレートを用意しておくと、現場担当者が使いやすくなります。例えば、求人票作成、スカウトメール作成、面接メモ要約、社内FAQ回答案作成など、業務別にテンプレートを用意することで、利用品質のばらつきを抑えられます。
④運用を通じた効果検証と全社展開
最後に、PoCで得られた効果や課題をもとに、対象業務や利用部署を段階的に広げます。
全社展開では、単に利用アカウントを配布するだけでは不十分です。利用状況を確認しながら、研修、ルール改善、プロンプト改善、FAQ整備を継続する必要があります。
効果検証では、次のような指標を確認します。
- 作業時間の削減量
- 問い合わせ対応件数の削減量
- 人事担当者の残業時間の変化
- 従業員満足度の変化
- AI回答の正答率
- 修正にかかった時間
- 利用者数や利用頻度
- トラブル発生件数
また、AI活用の対象業務は一度決めて終わりではありません。業務内容や組織課題の変化に応じて、活用範囲を見直す必要があります。生成AI導入は、システム導入プロジェクトではなく、業務改善プロジェクトとして進めることが重要です。
![](https://mirai-works.co.jp/business-pro/wp-content/uploads/2023/12/生成AI活用分野の見分け方-1.png")
生成AI導入で変わる人事の役割と未来像
生成AIの導入は、人事業務を効率化するだけでなく、人事部門の役割そのものを変える可能性があります。
ここでは、AI時代における人事の役割を整理します。
オペレーションから「戦略人事（HRBP）」へのシフト
生成AIが人事業務に浸透すると、人事担当者の役割はオペレーション中心から戦略人事へと変化していきます。
戦略人事とは、採用、育成、配置、評価、組織開発を経営戦略と連動させ、事業成長に貢献する人事のあり方です。HRBPは、HRビジネスパートナーの略で、事業部門の課題を理解し、人材面から事業成長を支援する役割を指します。
生成AIによって、次のような定型業務を効率化できると、人事担当者はより上流の業務に時間を使いやすくなります。
- 求人票や通知文の作成
- 社内問い合わせ対応
- 面談メモの要約
- 研修資料の草案作成
- 評価コメントの整理
- サーベイ結果の要約
生成AIの価値は、人事担当者を不要にすることではありません。人事担当者がより経営に近い役割を担えるように、日常業務の負担を減らす点にあります。
AIには代替できない「共感・対話」の価値向上
生成AIが普及しても、人事のすべての業務がAIに置き換わるわけではありません。むしろ、AIでは代替しにくい「共感」や「対話」の価値は高まります。
例えば、次のような業務は人間の関与が不可欠です。
- 採用候補者の本音を引き出す面接
- キャリアに悩む従業員との1on1
- メンタル不調が疑われる従業員への対応
- 退職意向がある従業員との面談
- ハラスメント相談への対応
- 管理職への個別支援
- 組織の空気感を踏まえた施策判断
これらの業務では、相手の表情、声のトーン、言葉にしきれない不安、職場の背景を理解する力が求められます。生成AIは情報整理や質問案作成を支援できますが、相手の感情を受け止め、信頼関係を築くことは人事担当者の重要な役割です。
AI時代の人事には、データやAIを使いこなす力と、人間らしい対話力の両方が求められます。
人事への生成AI導入支援は「フリーコンサルタント.jp」へご相談ください
人事領域で生成AIを導入する際は、業務効率化だけでなく、個人情報保護、セキュリティ、法務確認、現場定着、効果検証まで一体で設計する必要があります。
しかし、社内にAI活用や人事DXに詳しい人材が不足している場合、どの業務から始めるべきか、どのようなルールを整備すべきか、どのツールを選ぶべきかで判断に迷うケースがあります。
自社だけで推進する場合、社内事情に合わせた運用設計がしやすい一方で、AIや人事DXの専門知見が不足すると、検討に時間がかかったり、リスク対策が後回しになったりする可能性があります。
フリーコンサルタント.jpでは、AI導入、業務改善、DX推進、人事領域の知見を持つプロフェッショナル人材の活用を相談できます。人事業務への生成AI導入を検討しているものの、社内リソースや専門知識に不安がある場合は、ぜひご相談ください。
フリーコンサルタント.jpによる生成AI関連の支援事例
事例①
大手SIer会社では、生成AIの技術を活用し、デジタル社員として社内業務の効率化につなげる取り組みを検討していました。しかし、生成AI活用に関する技術や知見が不足しており、社内ナレッジの収集・分析にも多くの時間と手間がかかっていました。
また、現場の要望と実際に生成AIで実装可能な範囲をすり合わせながら、どの業務から着手すべきかを決める必要がありました。そのため、生成AIの企画から実装、PoC推進までを伴走できるプロ人材の支援が求められていました。
| 当時の課題 |
|
|---|---|
| 実施したこと |
|
その結果、各部門と連携しながら最適な生成AI企画を立案できる体制が整い、実務レベルで活用できる生成AIデジタル社員の実現につながりました。縦割り組織で課題となっていたナレッジや必要資料の収集も効率化され、社員が必要な情報をタイムリーに取得しやすくなっています。
事例②
大手金融業界会社では、生成AI活用を全社的に進めるため、各事業部門と連携しながら社内向けの生成AI推進を行っていました。しかし、生成AIを有効に機能させるための企画や実装を担える人材が不足しており、要件定義から実務レベルでの落とし込みまでを支援できる体制が必要でした。
また、情報収集や営業提案資料の作成に時間がかかっており、生成AIを活用して効率的に業務を進めたいという課題もありました。そのため、AIプロジェクトのPM経験やコンサルティング経験を持ち、生成AI活用の企画から実装、社内展開まで推進できるプロ人材が求められていました。
| 当時の課題 |
|
|---|---|
| 実施したこと |
|
その結果、生成AI活用における企画やアイデアを実務レベルで利用できる形に落とし込めるようになりました。また、プロ人材を活用することで社内に生成AIのナレッジが蓄積され、各事業部門の要望を踏まえた生成AI機能の提供が可能になっています。情報収集や文書作成など、手間がかかっていた業務の効率化にもつながりました。
まとめ
生成AIは、人事業務の効率化と高度化に大きく貢献する可能性があります。
求人票やスカウト文面の作成、応募者対応、社内問い合わせ対応、研修資料の作成、サーベイ結果の要約など、文章を扱う業務では特に活用しやすい技術です。また、従業員の声や面談記録などの定性データを整理することで、離職防止や定着率向上にも役立てられる可能性があります。
一方で、人事部門は個人情報や評価情報を扱うため、情報漏洩、ハルシネーション、バイアス、ブラックボックス化への対策が欠かせません。生成AIは便利なツールですが、採用や評価の最終判断を任せるのではなく、人間の判断を支援する補助ツールとして活用することが重要です。
生成AIの導入によって、人事担当者は定型業務から解放され、戦略人事や従業員との対話により多くの時間を使いやすくなります。
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