企業の人事部門では、採用活動の高度化や人材情報の適切な管理が求められる一方で、日常業務の多くが手作業や属人化に依存しているのが現状です。異動情報の整理、アンケート設計、面談記録の作成、社内向け告知文の作成など、重要でありながら工数のかかる業務が数多く存在します。
近年、ChatGPTやGeminiはこうした人事業務の負担を軽減し、業務の質とスピードを同時に高める手段として注目されています。本記事では、実際の企業現場で活用されているChatGPT/Geminiの事例をもとに、採用・人事業務を効率化する具体的な活用方法を紹介します。
第1章 人事データ管理を効率化するChatGPT/Gemini活用
課題
人事部門では、異動情報や組織変更などのデータをCSVやスプレッドシートで管理することが一般的です。しかし、一人の社員の異動が「旧部署の削除」「新部署の追加」といった複数行で表現されるなど、データ構造が複雑になりやすく、現場のマネージャーにとっては直感的に理解しづらい状況が生まれがちです。
その結果、人事担当者が手作業でデータを加工・整理し、部署ごとに共有用の資料を作成する必要があり、確認や展開に多くの時間を要していました。加えて、共有範囲の調整や権限管理も人手に依存しやすく、運用負荷が高い点も課題となっていました。
解決策
人事データの整理そのものをAIに丸投げするのではなく、設計と実行を分離した運用を行います。
まず、異動情報をどの単位で整理し、どの部署にどの形式で共有するかといった方針を生成AIで検討します。データ構造の把握や加工ロジックの設計といった「考える工程」をAIが支援することで、人事担当者は方針決定に集中できます。
一方で、実際のデータ加工や出力は、スプレッドシートと自動化スクリプトによって処理します。日常的な更新作業を仕組みとして自動化することで、属人化を防ぎ、安定した人事データ管理を実現します。
使用ツール
- ChatGPT/Gemini
人事データの構造把握および加工方針の検討に利用。
CSV形式の異動データをどの単位で再構成するか、部署別・権限別の出力設計を行う際の設計支援として活用。 - Google スプレッドシート
人事マスタおよび加工後データの格納先。
部署別シートや閲覧専用シートを分離し、表示内容を制御。 - Google Apps Script（GAS）
CSV取込処理、異動情報の再構成、部署別データへの自動展開を実装。
トリガー設定により定期実行を行い、人事データ更新を自動化。 - Google ドライブ
スプレッドシートの保管およびアクセス権管理。
部署や役職単位で閲覧権限を制御し、情報漏えいリスクを抑制。
期待できる成果
人事データの加工や整理にかかる手作業が大幅に削減され、異動情報の共有までに要していた時間を短縮できます。
また、権限管理された形で情報を展開できるため、セキュリティを確保しつつ、必要な人が必要な情報だけを確認できる運用が可能になります。結果として、人事担当者はデータ処理ではなく、判断や調整といった本来注力すべき業務に時間を割けるようになります。
第2章 採用・アンケート業務を支えるChatGPT/Gemini
課題
採用活動や社内アンケートでは、設問の分岐条件が多く、想定すべき回答パターンも複雑になりがちです。とくに、対象者の属性や設問ごとの条件分岐を考慮した動作確認は、人手で行うと抜け漏れが発生しやすく、担当者の経験に依存する傾向があります。
その結果、アンケート公開後に設問ミスや想定外の分岐が見つかり、修正や再配信が必要になるなど、採用や人事施策全体に影響を及ぼすケースも少なくありません。
解決策
アンケートや採用フォームの設計段階に生成AIを取り入れ、設問構造の整理とテスト観点の洗い出しを行います。設問文や分岐条件を生成AIに入力し、「どのような属性の回答者が存在するか」「どのような回答パターンを想定すべきか」を整理させることで、人が見落としがちなテストケースを網羅的に抽出できます。
実際のアンケート作成や配信は既存のツールで行い、ChatGPTやGeminiはあくまで設計・検証フェーズを支援する役割にとどめることで、現行の業務フローを大きく変えずに導入できます。
使用ツール
- ChatGPT/Gemini
アンケート設問の構造整理、分岐条件の洗い出し、テスト観点の抽出に利用。
年齢、性別、職種、デバイスなどの条件を組み合わせたペルソナパターン生成を支援。 - Google スプレッドシート
設問一覧、分岐条件、テスト用ペルソナの管理。
生成AIが整理した内容を一覧化し、関係者間でレビュー・共有。 - 採用管理ツール／アンケートツール（既存システム）
応募管理やアンケート配信を担当。
生成AIはツールを置き換えるのではなく、設計・検証工程を補完。
期待できる成果
アンケート設計や動作確認にかかる工数を削減しつつ、チェックの網羅性を高めることができます。
設問や分岐条件の抜け漏れが減ることで、採用や人事施策に必要なデータを安定して取得できるようになり、結果として意思決定の精度向上につながります。また、担当者ごとのスキル差を吸収できるため、業務の属人化防止にも効果を発揮します。
第3章 面談・会議記録を自動化するChatGPT/Gemini活用
課題
人事部門では、採用面談や評価会議、1on1ミーティングなど、多くの対話情報を扱います。これらの内容を議事録として整理し、関係者へ共有する作業は重要である一方、作成や要約に時間がかかり、担当者の負担になりがちです。
また、議事録の書き方や要点のまとめ方が担当者ごとに異なり、情報の粒度や質にばらつきが生じる点も課題となっていました。
解決策
会議や面談の内容をまず文字起こしデータとして取得し、その後の整理・要約工程に生成AIを活用します。文字起こしされたテキストをChatGPTやGeminiに渡し、要点抽出や論点整理、決定事項のまとめを行うことで、議事録作成の負担を大幅に軽減できます。
さらに、整理された内容をナレッジとして蓄積し、必要に応じて検索・参照できる状態にすることで、単なる記録にとどまらない活用が可能になります。実際の会議運営や共有フローは既存ツールを活かしつつ、AIは情報整理を担う役割に限定する点がポイントです。
使用ツール
- オンライン会議ツールの文字起こし機能
面談や会議の音声を自動でテキスト化。
人手による書き起こし作業を不要にし、一次データを安定して取得。 - ChatGPT/Gemini
文字起こしデータをもとに、要点抽出、論点整理、決定事項のまとめを支援。
議事録の粒度を一定に保ち、担当者ごとの差を吸収。 - ナレッジ管理ツール
整理された議事録や面談記録を蓄積。
過去の会話内容を検索・参照できる形で管理し、引き継ぎや振り返りに活用。 - 社内コミュニケーションツール
要約結果や共有用の議事録を関係者へ展開。
会議後の情報共有をスムーズに実施。
期待できる成果
議事録作成にかかる工数を大幅に削減でき、人事担当者は会議内容の整理ではなく、判断やフォローといった本来の業務に集中できるようになります。
また、記録の粒度や品質が安定することで、情報共有の精度が向上し、認識のズレや伝達漏れを防ぐことができます。さらに、面談や会議の記録がナレッジとして蓄積されることで、評価や育成、採用活動の継続的な改善にもつなげられます。
第4章 人事文書・社内告知を標準化するChatGPT/Gemini活用
課題
人事部門では、制度変更の案内、社内向け告知、採用関連の連絡など、日常的に多くの文章を作成します。しかし、文章の書き方や表現は担当者ごとに異なりやすく、内容の分かりやすさやトーンにばらつきが生じがちです。
その結果、確認や修正の工数が増えたり、同じ内容であっても受け手の理解度に差が出たりするなど、コミュニケーションコストが高くなるという課題がありました。
解決策
人事文書の作成を個人のスキルに任せるのではなく、文章作成の型を定義し、生成AIを用いて標準化します。
あらかじめ「告知文」「制度説明」「注意喚起」といった用途別に文章の構成やトーンを整理し、その型に沿って生成AIが文章案を作成する仕組みを整えます。担当者はゼロから文章を考える必要がなく、生成された案を確認・調整するだけで済むため、作成とチェックを同時に進められます。
既存の配信手段や社内ツールはそのまま活用し、AIは文章生成と表現チェックを担う補助的な役割に限定します。
使用ツール
- ChatGPT/Gemini
人事文書のたたき台生成、表現の統一、冗長表現や誤解を招きやすい表現のチェックに利用。
用途別に定義した文章テンプレートに沿って出力を行う。 - 文章テンプレート（プロンプト・ガイドライン）
社内告知や制度説明の構成、トーン、注意点を明文化。
生成AIと組み合わせることで、誰が使っても一定品質の文章を作成可能。 - 社内ポータル／メール／チャットツール
完成した文章の配信先。
AIは配信経路を置き換えず、既存の運用を維持。
期待できる成果
人事文書の品質が安定し、担当者ごとの表現差や確認工数を削減できます。文章作成にかかる時間が短縮されることで、人事担当者は内容の妥当性確認や問い合わせ対応といった、より重要な業務に集中できるようになります。また、社内への情報伝達が分かりやすくなることで、制度理解の向上や問い合わせ削減といった副次的な効果も期待できます。
まとめ 人事部門でChatGPT/Geminiを活かすためのポイント
採用・人事業務における生成AI活用は、単なる省力化にとどまらず、業務の質そのものを高める可能性を持っています。重要なのは、すべてをChatGPTやGeminiに任せるのではなく、定型作業や整理業務をAIに任せ、人が判断すべき部分に時間を使うことです。また、最終確認を人が行う前提で運用することで、安心して業務に取り入れられます。人事部門こそ、生成AIを実務に組み込むことで、より戦略的な役割へと進化できる分野だと言えるでしょう。
