人事の仕事は採用や評価など、従業員の処遇に直接関わる業務が多いため、AIへの判断の委ね方に迷いが生じるのは自然なことです。まずは、AIのタイプごとの特性を理解しておきましょう。従来型AIは蓄積データに基づくパターン学習・予測・分類を得意とし、生成AIはコンテンツの作成を得意とします。例えば、離職リスクの予測には従来型AIが、求人票やスカウト文の生成には生成AIが適しています。本記事では、人事業務でAIを導入できる領域や解決可能な組織課題、主要なサービスを分かりやすく解説します。
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本資料では、少数精鋭・非エンジニアで構成される当社バックオフィス部門が実際にAI活用を進める中で直面した5つの失敗と、そこから生まれた3つの対策をご紹介しています。きれいな成功談ではなく、泥臭い現場のリアルな試行錯誤をお届けします。
▼本資料でわかること
・経理・総務・人事労務領域における業務へのAI活用事例/詳細
・実際に起きた5つの失敗と、そこから生まれた3つの対策
・非エンジニアでも安全にAIツールを内製・運用するための仕組みづくり
人事といっても業務範囲は広く、AIが有効な場面とそうでない場面があります。ここでは実際にサービスとして提供され、企業で成果が出ている五つの領域を取り上げます。自社のどこから着手できそうか、照らし合わせながら読んでみてください。
最も導入が進んでいるのが採用領域です。応募者が多いほど、書類選考や日程調整に時間を取られます。ここは定型的な処理が多く、AIとの相性が良い部分です。
具体的には、次のような業務が対象になります。
評価のばらつきに悩む人事担当者は少なくありません。評価者によって基準が異なれば、従業員の納得感は下がります。AIはこのばらつきを埋める補助役として機能します。
評価の場面では、次のような使い方が現実的です。
いずれも点数そのものを決めるものではありません。評価者が根拠を言語化しやすくなる点に価値があります。面談での説明が具体的になれば、被評価者の受け止め方も変わるでしょう。
配置の面でも同じことがいえます。スキルや経歴、過去の異動履歴を突き合わせれば、これまで候補に挙がらなかった人材が浮かび上がります。担当者の記憶や印象に頼っていた候補者選びを、データを起点にしたものへ切り替えられるのです。
育成計画は本来、一人一人違うはずです。しかし全員分の面談記録や経歴を読み込む時間はありません。結果として画一的な研修になりがちでした。
AIによる要約機能は、この課題に有効です。経歴や面談記録、評価履歴を横断して読み込み、その人の強みや経験の傾向を短くまとめてくれるからです。人事担当者は全文を追わずとも、育成方針を検討する材料を手にできます。
具体的には、次のような場面で使えます。
社内では、休暇や経費などの申請、マニュアルへの質問など同じ質問が繰り返し届く状況もあります。これは、人事の大きな負担です。一件当たりは数分でも、積み重なれば相当な時間になります。
ここで役立つのが、生成AIを使った問い合わせ対応です。就業規則やマニュアルといった社内文書を読み込ませておけば、AIが該当箇所を探して回答します。従来のチャットボットのように、質問と回答のパターンを何百通りも用意する必要はありません。
特に効果が出やすいのが、店舗や工場を抱える企業です。社用パソコンを持たない従業員も、スマートフォンから自分で調べられるようになります。夜間や休日でも回答が得られるため、現場の管理職が代わりに答える負担も減るでしょう。
退職の意思表示があった時点では、多くの場合すでに手遅れです。だからこそ、兆候を早くつかむ仕組みに価値があります。
サーベイやアンケートの自由記述は、その手がかりの宝庫です。カオナビのAIアンケート分析では、従業員満足度調査や研修アンケートから頻出キーワードをランキングやワードクラウドで表示し、集計に時間をかけずに傾向を特定できます。
注意したいのは、予測結果の扱い方です。「離職リスクが高い」と表示された従業員に、いきなり引き留め面談を行えば逆効果になりかねません。データはあくまで対話のきっかけとして使いましょう。
AIの導入は、単なる時短では終わりません。人事部門が長く抱えてきた構造的な課題にも手が届くようになります。ここでは、AI活用によって解決を目指せる三つの課題を取り上げます。
人事の時間は、書類確認やデータ入力に多く費やされてきました。履歴書や職務経歴書をAI-OCRで自動的に読み取り、システムへ入力する機能を使えば、手作業の手間が省けます。
浮いた時間を何に使うかが本題です。制度設計や現場との対話といった、人にしかできない仕事に振り向ける。そこまで設計して初めて、導入の意味が生まれます。
評価に不満が出る理由の多くは、結果そのものより説明の不足にあります。AIが過去データを参照して根拠を示せば、面談での説明が具体的になります。
一方で、AIの出力をそのまま結論にしてはいけません。任せる範囲と人が判断する範囲を、あらかじめ整理しておきましょう。
業務 | AIに任せられる範囲 | 人が判断すべき範囲 |
書類選考 | 要件との適合度の算出、要約 | 合否の決定、例外の見極め |
人事評価 | 評価コメント案、記述の整合性チェック | 最終評価、処遇への反映 |
人員配置 | 候補者リストの抽出、シミュレーション | 異動の決定、本人との合意形成 |
問い合わせ対応 | 規定に基づく一次回答 | 個別事情を含む相談への対応 |
この線引きを社内で共有しておけば、従業員から「AIが決めているのか」と問われても説明できます。透明性の確保が、納得感につながるのです。
人材データが一元化されると、これまで見えなかった組み合わせが見えてきます。タレントパレットは、従業員一人一人の能力や性格特性といったデータを基に、「科学的人事」を掲げ、経営層や人事部門の意思決定を支援しています。
三菱重工業ではグループ横断での人材可視化と人材公募による最適配置を進め、インターネットイニシアティブはスキルマップを構築して戦略的な人材育成に取り組んでいます。規模の大小を問わず、データを起点にした配置は再現性を持ちます。
ここからは、人事領域で実績のある四つのサービスを紹介します。得意領域がそれぞれ異なるため、自社の課題と照らして選ぶことが重要です。まずは全体像を整理しておきましょう。
採用・人事領域に特化したAIプラットフォームです。求人票作成、AIスカウト、書類選考、面接の議事録作成と評価まで、採用プロセス全体をAIエージェントが引き受けます。公式サイトでは、採用業務の工数を40%以上削減しつつ、選考基準の標準化も実現できるとしています。
新卒採用、中途採用、人事管理といった用途別の構成が用意されている点も特徴でしょう。必要な機能から段階的に導入でき、最短で約1週間から利用を開始できます。
タレントパレットは、人材管理から分析・活用までを網羅したタレントマネジメントシステムです。従業員のスキル、評価、適性、異動履歴などの情報を一元管理し、データに基づいた『科学的人事』を実現することで、適材適所の配置や戦略的な人材育成を支援します。
人材管理から分析・活用まで、人事に必要な機能をオールインワンで備えたタレントマネジメントシステムです。従業員のスキル、評価、適性、異動履歴などを一元管理し、「人事DX」による業務効率化と、データに基づく「科学的人事」の両立を掲げています。
AI機能も幅広く搭載されています。AIプラストーク、AIスキル自動生成、AIコーチング、AIスカウト、AI評価アドバイス、AIインサイトなどです。人材の見える化や最適配置、エンゲージメント向上といった従来機能と組み合わせて使えます。
導入法人数は4,800社以上、継続率は99.6%と公表されています（2026年3月末時点）。数百人規模の成長企業から数万人規模の大企業まで、幅広い規模で採用されています。
人材情報の可視化を得意とするタレントマネジメントシステムです。データ入力から分析まで、AIが人事業務を支える構成になっています。
搭載されているAI機能は次の通りです。
特にダッシュボード診断は、何から手をつけるべきか迷う場面で役立つでしょう。ワンクリックで課題点が示され、次の一手を検討できます。データの収集から分析、施策への反映までを一連の流れで進められる点が強みです。
労務管理を軸に、タレントマネジメントや従業員ポータルまでカバーするサービスです。AI活用の中心となるのが、従業員ポータルに搭載されたAIアシスタントでしょう。
就業規則やマニュアルをアップロードするだけで、AIが文書を検索して質問に回答します。質問と回答のパターンを事前に用意する必要がないため、導入の手間を抑えられます。社用パソコンを持たない従業員も、スマホアプリから24時間365日利用できる点が特徴です。
情報管理の設計も明確です。文書ごとに公開範囲を設定でき、役員や正社員、契約社員といった雇用形態に応じて回答内容を制限できます。アップロードした情報がAIモデルの学習に使われることもありません。
年末調整のように質問が集中する業務で、一次対応を任せる使い方も紹介されています。繁忙期の負荷分散に有効です。
ここまで見てきたように、人事のAI活用は「判断を委ねること」ではありません。判断の材料を増やし、説明できる状態を保ったまま業務を軽くすることが本質です。
進め方としては、まず問い合わせ対応や定型処理から始めるのが現実的でしょう。効果を確認した上で、採用や評価の補助へと範囲を広げていくという順序であれば、社内の理解も得やすくなります。
多くの企業がつまずくのは導入の入り口です。設定や開発に情報システム部門を巻き込む必要があり、「どのツールが自社に合うかも判断しづらい」「社内情報をAIに入力してよいのか」という不安もあります。結果として、検討だけが続いてしまうケースは珍しくありません。
こうした導入のハードルに応えるのが、TUNAG AXです。社内AIヘルプデスク、タスク自動化エンジン、プライベートAI環境という三つの機能で、現場と管理部門の負荷を減らします。
人事の実務では、次のような使い方ができます。
AIで業務を効率化し、生まれた時間を組織づくりに使う。その両輪が回り始めたとき、人事部門は本来の戦略機能を発揮できるはずです。まずは自社のどの業務から任せられるか、線引きの整理から始めてみてはいかがでしょうか。
人と組織に働きがいを高めるためのコンテンツを発信。
TUNAG（ツナグ）では、離職率や定着率、情報共有、生産性などの様々な組織課題の解決に向けて、最適な取り組みをご提供します。東京証券取引所グロース市場上場。
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