人事の生成AI活用｜使える業務一覧と任せていい業務・危険業務の判定表

育成領域では、研修設計に生成AIを使えます。ハラスメント研修、情報セキュリティ研修、生成AI利用ルール研修の構成や確認テストを作れます。実在社員の相談事例や懲戒事例は、部署名・役職・時期・本人属性を一般化した架空ケースに置き換えてから入力します。

人事部門で生成AIを導入する手順

導入は5手順に分けます。最初の対象は、求人票1本、面接質問10問、研修確認テスト5問のように成果物を限定します。小さく始めて記録を残します。

手順1. 対象業務を「文章作成」「要約」「判断」に分ける

文章作成は求人票や面接質問、要約は応募書類や規程、判断は合否や昇格です。文章作成と要約は生成AIに向き、判断は人が持ちます。まず文章作成から着手します。

手順2. 入力情報を4種類に分ける

入力情報を「公開情報」「社内情報」「個人情報」「要配慮個人情報」に分けます。公開情報はそのまま可、社内情報は許可と加工が前提、個人情報は削除と匿名化、要配慮個人情報は原則入力しません。健康診断結果や病歴は要配慮個人情報です。

手順3. 最初は低リスク業務から試す

低リスク業務は、求人票のたたき台、面接質問案、研修資料、社内FAQです。中リスクは応募書類要約、評価コメントの表現改善、労務相談の整理です。高リスクは合否判定、昇格・降格判断、懲戒理由の作成、健康情報の分析です。低リスクの成果が出てから中リスクへ広げます。

手順4. 効果を測り、プロンプトを名前付きで保存する

着手前と後で初稿作成の分数を記録し、工数削減表に残します。使えたプロンプトは求人票用・面接質問用・FAQ用と用途で分けて保存します。翌月以降は再利用で作成時間を短縮できます。

手順5. 最終判断者と承認フローを決める

求人票は公開前に人事責任者が確認、評価コメントは面接官と人事が確認します。合否や懲戒は生成AIの出力を根拠にしません。承認者と確認項目を先に決めると、現場が止まりません。

人事で使える生成AIプロンプト例

そのまま使えるプロンプトを5本示します。各プロンプトに「入力してよい情報」と「入れてはいけない情報」を併記します。

求人票作成

あなたは採用広報担当です。以下の職務内容をもとに求人票のたたき台を作成してください。職種は法人営業。業務内容は既存顧客への提案、新規問い合わせ対応、見積書作成、社内調整。必須条件は法人営業経験3年以上、SaaS商材の提案経験。出力形式は「1.仕事内容 2.必須条件 3.歓迎条件 4.この仕事の魅力 5.注意して書くべき表現」。

• 入力してよい情報：公開予定の職務内容、募集条件、制度情報
• 入れてはいけない情報：非公開の給与レンジ、社内事情、退職者名、競合名を含む機密情報

面接質問作成

以下の職務要件に対して面接質問を10問作成してください。質問ごとに「確認したい能力」と「良い回答の観点」も付けてください。職種は人事企画。求める能力は制度設計、社内調整、データ分析、経営層への説明。

• 入力してよい情報：職種、必要スキル、評価項目
• 入れてはいけない情報：候補者の氏名、現職名、生年月日、連絡先

評価コメントの表現改善

以下の評価コメントを、事実ベースで簡潔な表現に直してください。人格評価ではなく、行動と成果に基づく表現にしてください。元のコメント「最近やる気がないように見える。資料提出も遅く、周囲への影響が悪い」。条件は、個人名は使わない、断定しすぎない、改善行動が分かる形にする。

• 入力してよい情報：匿名化した行動事実、期間、成果物
• 入れてはいけない情報：氏名、部署、病歴、家庭事情、メンタル不調の情報

社内FAQ作成

以下の就業規則の抜粋をもとに、従業員向けFAQを作成してください。専門用語を避け、1問1答形式にしてください。対象は有給休暇の取得ルール。出力は「質問」「回答」「人事に確認すべきケース」。

• 入力してよい情報：社内で利用許可された規程文
• 入れてはいけない情報：特定社員の勤怠履歴、休職理由、健康情報

研修テスト作成

以下の研修テーマについて、理解度確認テストを5問作成してください。各問に正解、解説、よくある誤答を付けてください。テーマは生成AI利用時の個人情報保護。対象者は人事部門の初任者。

• 入力してよい情報：研修テーマ、対象者、公開情報
• 入れてはいけない情報：実在社員の相談事例、事故の詳細、社外秘資料

入力してよい情報と入れてはいけない情報をセットで社内共有すると、担当者ごとの判断ぶれをなくせます。

生成AIに入力してはいけない情報｜要配慮個人情報の切り分け

人事が扱う情報のうち、要配慮個人情報は最優先で除外します。個人情報保護法が定める要配慮個人情報には、病歴・健康診断結果・障害・犯罪歴などが含まれます。これらは取得や提供に本人同意が原則必要な機微情報です。

個人情報保護委員会は2023年6月2日に「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」を公表しています(個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」)。確認した論点は、要配慮個人情報、利用目的の範囲、個人データの第三者提供です。応募者情報の入力可否は、この資料の第三者提供と利用目的の規律を根拠に判断します。

危険度が高い順に並べた人事のNG情報

• 健康診断結果・ストレスチェック・病歴・服薬情報(要配慮個人情報)
• 障害者手帳の有無、休職理由に関わる診断名
• 氏名付きの人事評価・懲戒・降格の理由
• 給与・賞与・査定スコアの個人明細
• 応募者の氏名・連絡先・現職を含む書類原本
• NDA対象の他社資料、ID・パスワード

要配慮個人情報は「匿名化すれば入れてよい」ではなく、原則入れない前提で運用します。健康情報は他の属性と結び付くと再識別されやすく、加工の判断が難しいためです。相談整理が必要なら、症状や属性を一般化した抽象表現に置き換えます。

ファイルを渡すときは最下層フォルダだけを指定する

AIにファイルを読ませる時は、上位フォルダごと渡さないでください。フォルダ指定は配下を全読みするため、並列に置いた人事・顧客の機密まで一緒に渡ります。デスクトップ全体や「仕事」フォルダの指定は禁止にします。

運用は、プロジェクト単位の最下層ディレクトリを都度指定する形に固定します。社内資料を渡す前提条件は「社内ルール順守・学習オフ設定・個人情報の匿名化」の3点です。

人事評価・採用データの匿名化手順と送信前チェックリスト

匿名化は「難しい」で止めず、段階手順に落とします。単純なマスキングだけでは、他情報との組み合わせで再識別される点に注意します。氏名を消しても、部署・年齢・入社年・役職が揃えば個人は特定できます。

今日からできる置換ルール(5段階)

1. 氏名・連絡先を削除し、A氏・B氏に置換する
2. 部署名・拠点名をX部・Y拠点に一般化する
3. 評価スコアを1〜5などの粗い区分に丸める
4. 特異値(唯一の役職・突出した年齢)を範囲表現に一般化する
5. 日付を年月まで、または四半期単位に丸める

この手順は個人情報保護委員会の匿名加工情報制度が示す加工の考え方を実務化したものです(個人情報保護委員会「匿名加工情報制度について」)。特定の個人を識別できる記述の削除、特異な記述の削除、他情報との照合防止が基準です。単純置換だけでは正式な匿名加工情報の要件は満たしません。

匿名化の例｜応募書類要約に使う場合

入力してはいけない原文と、生成AIに入れる形を比べます。何を削り、何を一般化したかを一緒に記録します。

入力してはいけない原文：山田太郎。1992年生まれ。東京都在住。株式会社ABCでSaaS営業を5年経験。現職では医療機関向けCRMを担当。2024年にうつ病で3か月休職。

生成AIに入れる形：A氏。30代。首都圏在住。SaaS営業を約5年経験。法人向けCRMの提案・既存顧客対応を担当。