人事におけるAI活用法とは｜主な業務領域と事例、導入ステップを紹介
本記事では、人事領域でAIを活用できる業務領域と一般的な導入事例を紹介します。
また、応用編として基本的な導入ステップ、AI導入の課題とリスク、人事とAIの未来についても解説していきます。人事課題の解決に向けてAIを活用したい方は、ぜひ本記事を参考にしてください。
人手不足や採用難が深刻化するなか、人事部門でもAI活用が急速に進んでいます。採用活動や人事評価、問い合わせ対応、サーベイ分析など、AIを活用できる領域は年々拡大する一方です。
そこで本記事では、人事領域でAIを活用できる業務領域と一般的な導入事例を紹介します。後半では、応用編として基本的な導入ステップ、AI導入の課題とリスク、人事とAIの未来についても解説していきます。
人事課題の解決に向けてAIを活用したい方は、ぜひ本記事を参考にしてください。
人事業務で活用されるAIの種類
人事を中心とするビジネスシーンで使われるAIには、「汎用型」と
「業務特化型」の2種類があります。それぞれの概要を確認しましょう。
業務特化型
業務特化型とは、人事・採用・評価・教育といった特定業務のために開発されたAIツールの総称です。
業務特化型の場合、自社の課題に応じたサービスを選定する必要があります。一般的な業務に即した設計であるため、デジタルツールにあまり触れた経験がない担当者でも、比較的使いやすいものが多いでしょう。
汎用型
汎用型のAIとは、高度な推論力と多機能性を兼ね備えた以下のような種類の総称です。
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具体的な機能や活用領域は、AIツールの種類ごとに異なります。たとえば、汎用性が特に高いChatGPTの場合、以下のように非常に幅広い場面で活用できます。
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汎用型AIを使いこなすためには、プロンプトと呼ばれる指示文を作って入力する必要があります。そのため、AIを活用して高度なアウトプットを得るためには、指示を出す側にもそれなりの業務知識やプロンプトの作成スキルが求められるでしょう。
人事でAI活用できる業務領域と具体例
人事領域でAIを上手に活用するためには、自社の課題やニーズに合ったものを選ぶ必要があります。では、AIは人事領域のどのような場面で役立つことが多いのでしょうか。この章では、各AIが使われることが多い領域と具体的な活用例、期待できるメリットなどを紹介していきます。
活用例(1)採用活動におけるマッチング精度の向上
採用活動でAIを活用すると、自社が求めるカルチャーに合った人材を獲得しやすくなります。
たとえば、汎用型のAIを使うと「自社の人材課題」や「ニーズに合う求人要件」を洗い出し、そこから面接で確認すべき質問まで作成できたりします。
また、最近ではAI×データの力で登録ユーザー（求職者）とのマッチング精度を高める人材紹介サービスなども登場するようになりました。自社での要件定義が難しく、面倒な採用業務を紹介会社に委託する場合、AIの活用で「効果の高いスカウト返信」を作ったり「工数削減を実現できるサービス」を選んだりするのもよいかもしれません。
活用例(2)就業規則などの社内規定の作成
新しいコンテンツを作り出す能力は、生成AIの得意分野です。この能力は、就業規則や独自ルールの草案作成や見直しの際にも役立ちます。
たとえば、副業やリモートワークの規定を作成したものの、従業員の誤解が多く労使間でトラブルが起こりやすい場合は、現状の規定で生じている課題を並べたうえで「新入社員でも理解できる文面で」といった具体的指示を出すのもよいでしょう。
また、近年のように労働基準法や労働安全衛生法などの改正が多いなかでは、「2025年の労働基準法の改正にともなう見直しポイントを教えてください」といった指示を出すことで、制度改正に向けた準備も進めやすくなるでしょう。
ただし、AIは学習データや参照情報にもとづいて回答を生成するため、場合によっては最新情報が抽出されず、誤った草案になるかもしれません。労働基準法などの定めにもとづき就業規則を作成・見直しする場合には、法律知識のある専門家のチェックを受ける必要があるでしょう。
活用例(3)従業員向けサーベイの設問作成・分析
従業員サーベイとは、自社で導入した新たな制度や組織への満足度、信頼感などを把握するために会社が行うアンケート調査の総称です。従業員向けサーベイは、人事部門が組織や制度の現状を客観的に理解し、組織全体のバランス調整やブラッシュアップを行ううえで不可欠なものとなります。
汎用型AIに「サーベイを行う目的」や「重視するポイント」、「注意点」などの指示を行うと、効果の最大化につながる設問が提案されやすいでしょう。
近年では、サーベイに特化したAIツールも登場しています。こうしたツールを活用すると、人間の目だけでは気付けない効果的な分析や課題の把握を行えることにもなるはずです。
活用例(4)会議内容の要約
会議内容の要約や議事録作成でも、AI技術は役立ちます。
たとえば、AIによる文字起こし機能を搭載したボイスレコーダーを活用すると、人の手による文字起こしに掛かっていた時間を大幅に削減できるでしょう。また、会議の直後に要約した情報をグループウェアなどに流せば、欠席者でも組織のおおまかな方向性などを迅速につかみやすくなるはずです。
ただし、たとえば会社独自の共通言語や専門用語、音声が聞き取りにくい箇所は、人による加筆修正が必要となります。しかし、それでもAIは作成時間の大幅な削減に役立つことが多いといえます。
活用例(5)AI搭載チャットボットによる問い合わせ対応
AIは、人事担当者の問い合わせ対応にかかる時間の削減に役立ちます。
たとえばある大手企業では、AI搭載型のチャットボットを使うことで、1,000時間もの問い合わせ対応時間を削減しているといいます。
また、AI搭載型のチャットボットは、これまでの問い合わせ内容から学習をして回答精度を向上させていくため、自社のナレッジマネジメントとしても役立つことが多いでしょう。
なお、近年のHRテックでは、チャットボットの機能を搭載したサービスも増加傾向にあります。
たとえば、年末調整のITツールにチャットボット機能があると、10月頃～12月にかけて集中する従業員からの問い合わせ対応が減り、人事担当者は本来やるべき企画業務などに注力しやすくなるでしょう。
活用例(6)人事異動の最適化
従業員側に納得感があり、組織にとっても効果的な人事異動・配置を行ううえでも、AIは非常に役立ちます。
たとえば、ある地方自治体では、AIツールを使うことで職員データの分析～異動候補者の抽出を容易に行えるようになったといいます。また、各職員を配属した場合のシミュレーションを行うことで、人と組織のニーズおよび適性に合った異動や配置につなげやすくなったという例もあります。
人事異動・配置におけるAIの活用は、作業時間の削減はもちろんのこと、人と組織の両方における“異動満足度”を高める役割を担うのです。
活用例(7)人事評価項目・基準の洗い出し
近年のビジネス環境では、終身雇用＆年功序列制度が崩壊するなかで「成果を重んじる人事評価制度」への見直しを図る企業が多くなっています。
AIを使うことで、別部門のことや業務の中身がわからない人事担当者でも、たとえば「営業職の業績評価・能力評価・情意評価項目を、それぞれ5つずつ提案してください」といったプロンプトを作成することで、人事評価項目のたたき台を作成できるでしょう。
たたき台をAIで作成したら各部門の管理職に確認してもらい、自社の理念に合う内容への微調整を行えば、人事評価制度の見直しにかかる時間は大幅に削減可能となるはずです。また、管理職側でもAIを活用すれば、評価内容や評価項目の比重について効果的なブラッシュアップを行えるでしょう。
なお、人事評価については以下の記事でも詳しく解説しています。ぜひ参考にしてください。
【関連記事】人事評価とは？ 効果を最大化する最新トレンド手法や成功事例、導入ポイントを解説
活用例(8)エントリーシートの分析
人事担当者の経験や勘に依存した人事運用から脱却して自社の採用精度を高めるうえでは、エントリーシートの作成や分析の部分でAIを活用するのも一つの方法です。たとえば、エントリーシートによる一次選考でAIの自然言語認識を活用すると、担当者の確認時間を大幅に削減できます。
また、最近では、AIエンジンを搭載したエントリーシート診断ツールも登場しています。こうしたツールを活用すると、志望予測度やマッチング度の分析を応募者のエントリー直後から行えるでしょう。
なかには、応募者が提出した内容が自社のホームページからのコピー＆ペーストになっていないかを確認する“剽窃チェック機能”を搭載したツールも登場しているようです。
活用例(9)オンボーディングの自動化・効率化
AIは、従業員を早く組織に馴染ませ戦力化する“オンボーディング”でも活用できます。オンボーディングの施策は組織ごとに異なりますが、一般的には以下のような事項にAIを活用できるケースが多いでしょう。
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なお、オンボーディングについては以下の記事でも詳しく解説しています。ぜひ参考にしてください。
【関連記事】オンボーディングとは？実施のメリットと注意点、導入ステップや成功事例もご紹介
人事領域におけるAI導入の基本ステップ
ここまで紹介したとおり、人事領域に導入できるAIツールやその使い方には、さまざまな種類があります。そのため、「汎用型のChatGPTを活用する」といっても、人事評価と採用活動では作成すべきプロンプトの中身や作業時間、得られる効果も大きく変わってくるでしょう。
そんななか、適切なAIツールを選んで導入効果を最大化するためには、基本ステップにしたがって比較検討や準備を進める必要があります。それぞれのステップを見ていきましょう。
ステップ（1）目的の明確化
最初に行うべきことは、AIの導入目的を明確にすることです。
目的は、「我々はAIを使ってどうなりたいか？」という“あり方”や、どちらかといえば定性的な要素が中心になります。具体的には、以下のようなものでしょう。
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（1）MVVの達成に向けて、成長が促進される組織をつくりたい （2）人事労務領域の手続きで、
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AIツールは、今後もさらなる進化を遂げていきます。そうしたなかで自社の方向性を見失わないためには、「自分たちがAIを使ってどこを目指すのか？」を明確にしておく必要があるでしょう。
ステップ（2）AI導入業務の洗い出し
次は、AIを活用できる業務範囲をリスト化します。ここでポイントになるのが、ステップ（1）の“目的”です。
たとえば先ほどの「成長が促進される組織を作りたい」という目的の場合、人事評価制度の見直しや配属配置、教育などの優先度が高くなるでしょう。さらには、『目的から落とし込んだ領域の課題』×『定型的・繰り返し・データ量が多いタスク』の組み合わせで優先すべき業務領域・タスクを絞り込んでいきます。
具体的には、人事評価制度の見直しを行う際に不可欠となる「評価基準・項目の洗い出し」は、まさに『定型的・繰り返し・データ量が多い』に該当するタスクです。また、エントリーシートの確認や議事録作成も、AI導入しやすいタスクでしょう。
ステップ（3）業務フローの詳細を確認する
AIの導入業務を絞り込んだら、実際の業務フローを詳細に整理していきます。たとえば、人事評価制度の見直しで、評価基準・項目の作成にAIを取り入れる場合、以下のような項目を整理しながら「どの部分でAI活用できるのか？」を考えていきます。
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項目を整理する際には、下記のような5W1Hのフレームワークを使うとよいでしょう。
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ステップ（4）適切なAIツールの選定
AIツールの選定においては、まず汎用型と人事特化型のどちらにするかを検討します。
ChatGPTなどの汎用型は、無料版から手軽に使い始めやすい種類です。ただし、汎用型を活用して目的に合った成果を出すとなれば、適切なプロンプトを作るスキルや作業時間が必要となります。
これに対して特化型は、各ベンダーが提供するサービスを利用することが多いでしょう。大企業では、自社で独自のシステムを開発しているケースもあります。
特化型を使う場合、導入と運用のコスト・導入までの期間・拡張性・ユーザビリティ・セキュリティ水準・導入後のサポート体制……といった多くのポイントから比較検討しなければなりません。
また、たとえばチャットボットに特化したAIツールを使う場合、最初にセットアップするFAQの洗い出しやデータ作成について、「部分的に汎用型を活用する」といったように併用するケースもあるでしょう。
ステップ（5）パイロットプロジェクトの実施
パイロットプロジェクトとは、新規事業やシステム導入などを行う際に、限定された条件のもとで暫定版の運用を行うプロジェクトの総称です。パイロットプロジェクトの内容や実施の可否は、使うAIツールの影響を受けるものとなります。
たとえば、評価制度の見直しをするなかで、汎用型のAIツールを使うと仮定します。この場合、評価項目・基準が最もシンプルな営業部門から新しい人事評価シートを作成してみて「どのAIツールの提案が自社に合っているか？」や、「AIツールによる提案で人事評価の課題解決はできそうか？」などを見ていくとよいでしょう。
また、チャットボットのAIツールを導入する場合、人事担当者への問い合わせが最も多い年末調整からデータ整備を行い、効果や課題を見ながら他の業務領域に範囲を広げていく形でもよいでしょう。
パイロットプロジェクトを最初に実施すると、AI導入や新たな運用によるリスクを最小限におさえられます。また、プロンプトや運用方法の見直しによるリソースを減らし、全社への浸透を自然に進めるうえでも、パイロットプロジェクトは有効なアプローチ方法となるはずです。
ステップ（6）定期的な効果測定と見直し
人事領域におけるAI活用は、導入がスタートラインであり、そこからの継続的な改善が求められるプロジェクトです。
改善をするためには、AIツールによる以下のような効果を定期的に測定し、問題があれば運用方法や使用ツールの見直しを図る必要があります。
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効果測定をする際には、「幅広い従業員の声」や「ネガティブな意見」に耳を傾ける姿勢も必要です。AIなどの新しいツールは、人事担当者が従業員の不満や違和感と向き合ってこそ、本当の意味で会社全体に浸透していくものでしょう。
人事へのAI導入におけるリスクと課題
AIは、ここまで紹介したとおり人事業務の多くにさまざまなメリットをもたらすものです。ただし、AIツールの使い方や選定・運用方法を誤ると、その導入が逆に会社のリスクになることがあります。
この章では、人事部門がAIツールを導入する際に注意すべきリスクと課題を見ていきましょう。
課題(1)データプライバシーとセキュリティの懸念
AIは、入力・蓄積されたデータから学習していく仕組みです。もし人事担当者が従業員の個人情報や顧客情報といった機密性の高いデータを汎用型AIに入力した場合、大事な情報が自社とはまったく関係のないユーザーの回答に利用されるリスクがあります。
また、特化型のAIツールを使う場合、そのツールを開発・管理するベンダーに情報を渡すこともあるでしょう。渡した先でのサイバー攻撃や情報漏洩などを防ぐためには、ベンダー側が実施するセキュリティ対策にも関心を持ち、安全性が高いサービスを選ぶ必要があります。
課題(2)AIの判断に対する透明性と信頼性
出力結果について「エビデンスは明確にあるか？」「信頼できるか？」という要素は、AIツールによる運用を社内に浸透させるうえで非常に重要です。
たとえば、出力結果について以下のような疑問が生じたとします。
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それに対して根拠・理由を誰も説明できなかったり、誤った内容のままでリリースを行ってしまったりした場合、AIだけでなくその仕組みを導入した人事担当者への信頼も低下してしまう可能性があるでしょう。
なお、AIが行った最終的な判断・出力に対して、その理由や根拠を自ら説明できる性質を「説明可能性」と呼びます。
たとえば、出力結果について出典を細かく明記していれば、「説明可能性が高いAIである」といえるでしょう。
AIの判断に対する透明性や信頼性を高めるためには、担当者による出典の確認が必要です。また、細部まで情報をチェックできるだけの知識を身に付け、AIに丸投げしない姿勢を持つことも重要になります。
課題(3)従業員へのAI教育の必要性
AIツールの種類や使い方によって変わる部分でもありますが、人事領域にAIを導入する場合、以下のいずれかの教育が求められることが多くなります。
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【AIリテラシー教育】
【AIツールの使い方教育】
【AIを用いた新しい業務に関する教育】
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商用サービスの場合であれば、ユーザーの大事な情報を守るために「入力情報を他ユーザーの学習に利用しない」といった設定ができることも多いです。人事担当者がこの設定を行い、安全にAIを使っていくためには、AIリテラシー教育が不可欠となるわけです。
また、AIの導入効果を最大化するためには、各種ツールの使い方はもちろんのこと、「なぜ本業務にAIを取り入れたのか？」という目的の理解が必要な場合もあるでしょう。たとえば、人事評価制度の見直しにともなってAIツールを導入し、「これまでとは異なる視点で評価を行いたい」という場合には、評価者・被評価者の両方への教育も求められます。
AIと人事の未来展望
人事部門がAI導入を検討する場合、「人事とAIに関して予測される未来」について着目することも重要です。こうした“未来展望”に触れておくと、目先の課題を解決するだけでなく、人事業務の中長期的な大転換に向けて、より良いツール選定や運用設計を行いやすくなるでしょう。
この章では、AIが人事領域にもたらす2つの未来展望を紹介します。
展望（1）AIと人間が共生・協働する未来
多くの専門家が予測しているのが、「人間とAIがそれぞれの強みを活かし合い、共生・協働する未来」です。
たとえば、従業員データをAIツールに蓄積して、配置・評価・離職などの観点から分析を続けていくと、以下のような提案がどんどん最適化されていきます。
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過去のデータからこうした提案・判断を行えるAIは、人事担当者が効果的な人材マネジメントを行ううえで欠かせない相棒となるでしょう。また、AIを使った採用活動や人材教育、評価などが、自社の競合優位性を高めるうえで不可欠になることを意味します。
展望（2）新たな人事戦略を構築できる未来
AIによる分析結果は、企業に「戦略的な人事活動」を提供します。それはつまり、担当者の勘と経験に頼っていた「感覚的な人事活動」の脱却を意味するでしょう。
感覚的な人事活動には、「彼は声が大きいから営業に向いているだろう」とか「◯◯大学卒だから優秀なはずだ」といった管理職の固定概念や直感に依存する部分が多くありました。その結果として、一部の人材に違和感を覚えさせる採用や評価が当たり前に行われてきたわけです。
そこでAIを導入すれば、自社に蓄積されたデータにもとづく客観的かつ戦略的な人事活動が実現しやすくなります。また、データにもとづく人事により多くの効果が生じると、AIを使うことの説得力も増すはずです。
近年のビジネス環境は、労働人口の不足や転職が一般化したことにより、採用難や人手不足が生じやすくなっています。そんななかで自社に合う人材を効率よく獲得し、経営戦略にもとづく配置・育成などを進めていくためには、AIツールの活用による人事戦略の大転換が必要となるでしょう。
人事労務のアウトソーシングならラクラスへ
本記事では、人事領域でAIを活用できる業務領域と一般的な導入事例を紹介してきました。基本的な導入ステップやAI導入の課題についても解説してきましたが、AIを活用するためにも「今の人事業務を効率化しなければ」と感じている方は多いのではないでしょうか。
もし現状の人事業務における業務効率化をお考えであれば、ラクラスにお任せください。ラクラスなら、クラウドとアウトソーシングを掛け合わせた『BpaaS』により、人事のノンコア業務をアウトソースすることができコア業務に集中できるようになります。
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