近年、人事業務におけるAI活用が拡大しています。本記事では、採用から評価、育成、労務管理など18の具体的な活用事例を紹介。システム導入時の課題やリスク、成功のポイントも詳しく解説します。さらに、先進企業の事例によるAIの効果的な活用方法を掲載。人事業務の効率化と質の向上を目指す企業は、ぜひ参考にしてください。

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人事業務におけるAI活用の現状

AI技術の進化により、人事業務の効率化や精度向上が急速に進んでいます。採用、評価、配置、育成といった幅広い分野でAIが活用され、特にデータ分析や自動化による業務負担の軽減が注目されています。

また、労働人口の減少や多様な働き方への対応が求められる中、AIは公平性の保持や生産性向上のための重要なツールとして期待されています。

従来型AIと生成AIの違い

従来型AIはデータ分析や予測、分類などの効率化に強みを持ち、現在の人事業務では採用や評価の自動化で広く活用されています。一方、生成AIは求人票や研修資料の作成、キャリアパス提案など創造的な業務への活用が広がっています。

例えば、生成AIを活用した求人票の自動生成では、応募者の関心を引く表現を最適化する事例が増えています。

今後は、従来型AIが業務の基盤を支えつつ、生成AIが柔軟性や創造性を補完する形で、両者を組み合わせた活用が進むと予想されます。

【従来型AIと生成AIの比較】

項目	従来型AI	生成AI
主な機能	データ分析、予測、分類	新しい文章や画像、アイデアの生成
活用例	履歴書のスクリーニング、評価の自動化	求人票の作成、研修資料の生成
特徴	過去データに基づく判断のため、大量の学習データが必要	少ない情報でも対応可能で、創造的なアウトプットができる
出力形式	定型的な結果	条件に応じた柔軟な形式の情報

多くのAIソリューションは従来型AIと生成AIを組み合わせて使用されているため、本記事では区別が必要な箇所や企業事例を除いて「AI」と統一した表現を用います。

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人事業務におけるAI活用のメリット

人事業務へのAI導入は、業務効率化から戦略立案まで幅広い成果をもたらします。以下に、4つの主要なメリットを具体的な活用事例とともに解説します。

業務効率化と生産性向上が叶う

AIにより人事業務の自動化が進むことで、時間と労力を大幅に削減できます。例えば、履歴書のスクリーニングや面接スケジュールの調整、勤怠管理の自動化などが挙げられるでしょう。人事担当者は戦略的な業務に集中でき、全体の生産性が向上。また、AIは24時間稼働可能なため、業務のスピードも上がります。

【具体例】

履歴書の自動スクリーニング（採用管理システム）
勤怠管理システムによる打刻データの自動集計
AIチャットボットによる社内問い合わせ対応
採用面接スケジュールの自動調整
社内文書の自動生成（雇用契約書や通知書など）

公正な評価とスピーディーな意思決定ができる

AIは客観的なデータに基づいて評価を行うため、人事評価の公平性と透明性が向上します。営業成績や業務実績だけでなく、360度評価やスキル習得状況なども含めた多角的な評価が可能になり、評価結果への従業員の納得度も高まるでしょう。

【具体例】

AIによる360度評価のデータ分析
営業成績や研修参加率を基にした定量評価
昇進候補者のスキルマッチング分析
評価結果の可視化ツールの活用
AI面接ツールによる公平な採用評価

エンゲージメント向上と離職防止に役立つ

従業員一人ひとりの状況やニーズを分析し、個別最適化されたキャリア支援や研修機会を提供できます。また、モチベーションの変化や離職リスクを早期に察知し、適切なフォローアップを行うことで、従業員の定着率向上につながります。

【具体例】

個別最適化されたキャリア開発プランの提案
健康管理データを活用したストレスケアの実施
1on1面談での対話内容の分析と改善提案
社内コミュニケーションの活性度測定
従業員満足度調査の継続的なモニタリング

データドリブンな戦略立案ができる

AIは膨大な人事データを分析し、事実に基づいた戦略立案を支援します。採用傾向や従業員のスキルデータを活用することで、最適な人材配置や教育プランの策定が可能。勘や経験に頼らない精度の高い意思決定が実現します。

【具体例】

採用データを基にしたターゲット人材の特定
高パフォーマーの共通特性分析による育成計画
部署ごとのスキルギャップ分析と配置最適化
従業員満足度調査データの分析による改善施策
人材育成プログラムの効果測定と最適化

人事業務におけるAI導入の課題とリスク

AIの導入は業務効率化や意思決定の質向上をもたらす一方で、以下のような課題やリスクも存在します。これらを理解し、適切に対処することが必要です。

システム導入・運用にコストがかかる

AIシステムの導入には、初期費用としてのシステム構築費用やハードウェアの購入費用が必要です。クラウドAIやSaaS型ツールの普及で初期費用は低下傾向にありますが、カスタマイズやデータ整備、保守・運用、専門人材の確保など継続的なコストが発生します。特に中小企業にとっては負担が大きく、ROI（投資対効果）の見極めが重要です。

システムの信頼性が完全ではない

AIシステムは学習データに依存するため、データの偏りや不足により不適切な判断を行う可能性があります。また、急激な社会変化や例外的なケースに正しく対応できない場合も。特に生成AIやディープラーニング（※）を用いたシステムでは、誤った情報やバイアスが含まれるリスクがあり、人間による確認と判断が必要です。
※ニューラルネットワークを用いて特徴を学習する技術

ブラックボックス化の可能性がある

AIが判断や提案を行う過程が不透明になり、なぜその結果に至ったのか説明が困難になることがあります。説明可能AI（XAI）の普及で透明性は向上していますが、特に生成AIでは出力内容の妥当性や判断基準の説明が難しい場合も。これは、評価や意思決定の透明性が求められる人事領域では大きな課題です。

【ブラックボックス化の例】

AIが採用候補者を選別する際に、特定の属性（例：性別や年齢）を優遇または排除してしまうケースがあります。この場合、なぜその判断が行われたのか説明できないと、差別や不公平の指摘を受ける可能性があります。

法的・倫理的リスクがある

AIの導入には、個人情報保護法や労働法などの法的リスクが伴います。特にデータの収集や利用方法には慎重な対応が必要です。また、AIが差別的な判断を下した場合、企業の社会的信用を損なう可能性も。さらに、生成AIによる著作権侵害やコンテンツの責任問題も新たな課題として浮上しています。

情報セキュリティのリスクがある

AIシステムは大量のデータを扱うため、情報漏洩やサイバー攻撃のリスクが高まります。特に個人情報や機密情報が流出した場合、企業の信用失墜や法的責任が発生する恐れも。近年では、AIモデル自体を狙った攻撃も増加しており、ゼロトラストセキュリティ（すべてのアクセスを検証するセキュリティモデル）や改ざん防止技術の導入が求められています。

また、生成AIによる個人情報の再現リスクにも注意すべきです。学習データから個人を特定できる情報が生成される可能性があるため、データの匿名化と適切なアクセス制御が不可欠です。

こうした背景から、データプライバシーへの配慮がますます重要視されており、採用面接や人事評価といった機密性の高いデータを扱う場面では、プライベートAIモデルの導入が進んでいます。

人材育成の必要がある

ノーコード/ローコードツールの普及で技術的ハードルは下がっているものの、AIを活用した意思決定にはデータ分析力やAIリテラシーが必要。今後もAI活用の進展が見込まれる中、出力内容を正確に評価し活用できる人材の育成が重要です。また、全従業員へのAIリテラシー教育を通じて、新しい働き方への適応力を高める必要もあります。

人事業務におけるAI活用事例18選

人事業務におけるAI活用事例を、「採用」「評価・配置」「教育・育成」「労務管理」「組織マネジメント」「文書・管理業務」の領域から紹介します。

【採用でのAI活用】

採用業務は、大量の応募者の中から最適な人材を見極める必要があり、人事担当者の負担が特に大きい領域です。AIの活用により、以下のような効率化と質の向上が実現できます。

1. 求人要項の最適化

過去の採用データを分析し、応募者の関心を引く効果的な求人要項を自動生成。DEI（多様性・公平性・包括性）を重視した表現に調整する用途も増えています。応募率の向上や、求める人材像により合致した応募者の獲得につながります。

2. スカウトメール作成の効率化

候補者の経歴やスキルを分析し、個別最適化されたスカウトメールを自動的に生成。パーソナライズされたメッセージにより、返信率と採用成功率が向上します。返信内容の自動解析や次のアクション提案（例：「この候補者には面接日程を提案」など）もAIで行われるケースが増えています。

3. 履歴書・エントリーシートの自動スクリーニング

AIが応募者の経歴やスキルを分析し、求める人材要件との適合度を自動で判定。応募者の自己PR文などの内容を解析する機能も活用されています。膨大な応募書類を効率的に選考でき、採用担当者の工数を大幅に削減できます。

4. AI面接システムの導入

応募者の表情や声のトーン、発言内容を分析し、より一貫性のある評価の補助を行います。また、グローバル採用における言語の障壁を軽減し、自然なコミュニケーションを支援します。

【評価・配置でのAI活用】

人事評価や配置は公平性と効果の両立が求められ、膨大なデータと複雑な要素を考慮する必要があります。AIは、この課題に対して客観的な判断材料を提供します。

5. タレントマネジメント

従業員のスキル、経験、適性をAIが総合的に分析し、個人の強みや成長可能性を可視化。キャリアプラン提案やスキルギャップ分析などにより、組織全体の人材活用を最適化できます。

6. 人事評価の意思決定支援

営業成績や業務実績、360度評価など多角的なデータをAIが分析し、公平性を高めるための参考材料を提供。評価者の主観に左右されない公平な評価を実現することで、従業員の納得感を高め、モチベーションや組織全体の信頼性向上につながります。

7. 昇進・昇格の判定支援

AIが分析する客観的データに基づき、昇進・昇格の判断基準を可視化・体系化。結果として、透明性と公平性の高い人事制度の構築・運用が可能になります。従業員は自身のキャリアパスに必要なスキルや経験値を具体的に把握でき、計画的なキャリア開発を進めることができます。

8. 最適な人材配置

部署のニーズと個人の能力をAIがマッチングし、組織全体の生産性を最大化する配置案を提案します。さらに、従業員の希望やキャリア目標を「対話型」で収集するAIの活用も進んでいます。個人の希望も考慮した、より柔軟な人材配置が可能です。

【人材教育・育成でのAI活用】

従業員一人ひとりの成長段階や学習スタイルが異なる中で、効果的な教育機会を提供することは容易ではありません。AIは、個別最適化された学習体験を実現します。

9. 研修プランの作成

個人の習熟度や目標に応じて、最適な研修内容と学習ペースを提案。一人ひとりの成長段階に合わせた効果的な学習機会を提供できます。また、AIが従業員の学習履歴を分析し、次に学ぶべきスキルや具体的な研修内容を提案するケースも増えています。

10. オンライン学習コンテンツの提供

AIが個人の理解度に合わせて学習コンテンツを自動生成し、効率的なスキルアップを支援。さらに、従業員がAIと直接対話しながらスキルを習得する事例も増えています。これらのサポートにより、一人ひとりの学習ペースや理解度に最適化された学習体験を実現します。

11. メンター・メンティーのマッチング

キャリア目標やスキルセットの相性を分析し、最適なメンターとメンティーの組み合わせを提案。効果的な知識・経験の共有を促進します。

【労務管理でのAI活用】

労務管理は法令遵守と従業員の健康管理の両面で、きめ細かな対応が必要な業務です。AIによる自動化と予防的なケアで、より確実な管理体制を構築できます。

12. 勤怠管理の効率化

AIが勤怠データを自動で集計・分析し、労働時間の適正管理や有給休暇の取得状況を可視化。シフト作成の自動化や勤務実績の分析により、働き方改革の推進と業務効率化を実現します。

13. 健康管理・メンタルヘルスケア

AIが従業員の勤務パターンや残業時間、休暇取得状況などを分析し、心身の健康リスクを早期に発見。ストレスチェックデータと組み合わせることで、メンタルヘルスケアの必要な従業員を把握し、適切なサポートを提供できます。

14. 社内問い合わせ対応

AIチャットボットが24時間体制で従業員からの問い合わせに対応し、給与や福利厚生、就業規則などの一般的な質問に自動で回答。人事部門の業務負荷を軽減しながら、従業員の利便性も向上します。

【組織マネジメント・組織開発でのAI活用】

組織の状態を正確に把握し、適切な施策を打つことは、経営判断の要となります。AIは、様々なデータから組織の状態を可視化し、意思決定をサポートします。

15. 組織診断・分析

AIが組織内の様々なデータを分析し、組織の健全性や生産性を評価。部署間の連携状況、情報共有の効率性、業務プロセスの課題などを可視化し、より効果的な組織運営のための施策立案をサポートします。

16. エンゲージメント分析

AIが従業員の業務データ、コミュニケーションパターン、アンケート結果などを総合的に分析し、組織全体のエンゲージメント状況を把握。低下傾向にある部署や個人を特定し、早期の対策立案が可能になります。

【文書・管理業務でのAI活用】

文書作成やデータ集計などの管理業務は多くの時間を費やしがちです。AIによる自動化で、より戦略的な業務に注力できる環境を整えます。

17. 各種文書の自動生成

AIが雇用契約書、辞令、評価シートなどの人事関連文書を自動で作成。テンプレートと個別データを組み合わせることで、正確かつスピーディーな文書作成が可能になり、人事部門の事務作業を大幅に効率化できます。

18. データ分析・レポーティング

AIが人事データを自動で収集・分析し、経営層向けの報告資料や各種統計レポートを作成。採用コスト、離職率、人材育成の効果測定など、多角的な分析結果を分かりやすく可視化し、戦略的な意思決定をサポートします。

人事業務におけるAI導入のポイント

人事部門へのAI導入を成功させるためには、現場の理解を得ながら、効果測定と改善を重ねることが必要です。以下のポイントを参考にしてください。

成果を最大化する目標設定を行う

人事部がAI導入を進める際、目標設定が曖昧では現場での活用が進まず、効果が見えにくくなります。そのため、目標は具体的かつ測定可能なことが重要。また、AI導入の目的は効率化だけでなく、従業員体験の向上や人材の定着率向上など、現場の課題解決に直結するものが適切です。

【具体例】

書類選考の工数を月40時間削減
入社時研修の質問対応をAIチャットボットで24時間対応化
人事部内の定型業務（各種証明書発行など）の自動化率30％達成

スモールスタートで成果を積み上げる

AIを導入する際は、いきなり大規模なシステムを構築するのではなく、小規模なプロジェクトから始めましょう。まずは特定の課題に絞り、AIの効果を検証しながら徐々に適用範囲を広げることで、リスクを抑えつつ成功事例を積み上げられます。実際の検証を基に、適用範囲を拡大していきましょう。

【具体例】

人事部内の定型業務（給与計算補助、勤怠管理等）から着手
新卒採用の書類選考など、特定の採用プロセスに限定して効果を検証
残業時間や業務負荷の分析を対象部署を限定して実施

推進体制を整えて組織力を高める

AI導入が「人事部だけのプロジェクト」と見なされると、現場の協力が得られず失敗するケースも。そのため、経営層のコミットメントを得ることや、現場の声を反映する仕組みを作ることが重要です。また、AI導入に対する不安を解消するため、現場への説明やトレーニングは丁寧に行いましょう。

【具体例】

経営層がAI導入の目的や期待効果を全社に向けて発信し、理解を促進
人事部門とIT部門の担当者で構成されるAI推進チームを設置し、定期的な進捗会議を実施
各部署からAI活用推進リーダーを選出し、現場の声を収集する体制を構築

データに基づく改善サイクルを確立する

AIシステムを「導入して終わり」とならないよう、導入後も定期的に効果を測定し、改善を続ける仕組みを作りましょう。また、AIの判断に対する現場の信頼を得るため、データの透明性や説明可能性（XAI）を確保することも必要。さらに成功事例をナレッジ化し、組織全体で共有することで、AIの活用効果を最大化します。

【具体例】

採用プロセスでのAI活用効果を、採用時間短縮率や採用成功率で定期的に測定
部門間でAI活用のベストプラクティスを共有し、活用レベルを向上
人事担当者へのアンケートを実施し、AIの使い勝手や課題を把握

人事業務におけるAI活用の企業事例

採用、配属、メンタルケアなど、各社が独自の視点でAIを活用し成果を上げています。先進企業の取り組みを参考にしてみてください。

日立製作所｜生成AIを活用し「パーソナライズ採用」を強化

株式会社日立製作所は2026年度の新卒採用において、一部ジョブを対象とした採用面談支援システムの試験導入を発表しました。

この取り組みでは、候補者との採用面談の内容を要約して自動生成するシステムを試験導入。人事担当者は定型的な業務から解放され、社員一人ひとりとのコミュニケーションにより多くの時間を充てることができます。

【取り組み内容】

面談内容の自動要約・文書生成による業務効率化
面談者の管理業務負担の大幅な軽減
候補者とのより深い対話時間の創出
より精度の高いジョブマッチングの実現

個々人のキャリアニーズや適性を深く理解することで、質の高い配属マッチングの実現を目指しています。

参考：人的資本の充実に向けた 2026 年度採用計画について｜株式会社日立製作所

サイバーエージェント｜配属マッチングシステムで適材適所を実現

株式会社サイバーエージェントは、AIを活用した配属マッチングシステムを開発・導入。一部部署の新卒社員配属に活用し、新入社員がより良いキャリアを築けるよう支援しています。

このシステムでは、安定的なマッチングを導くとされるゲール・シャプレーアルゴリズム（GSアルゴリズム）を適用せず、「一般化割当問題（社員を順位付けせずに柔軟な配属を可能にする手法）」を活用。自社らしさを保ちながら、現場に即した実用的な配属を可能にしています。

【取り組み内容】

AIを活用した配属マッチングシステムを導入
各事業のニーズに応じた柔軟な人材配置を実現
内定者のコンディションやキャリア志向、課題などを毎月ヒアリングするシステムも併用

また、AIをあくまでも意思決定を支援するツールとして活用している点も特徴。従来通り全員との配属面談を実施した上で、最終的な配属判断は人事担当者が行います。データと人の判断を効果的に組み合わせ、より精度の高い配属プロセスを実現している例です。

参考：【新卒配属×DX】事業と人材を伸ばす「適材適所」 | CyberAgent Way サイバーエージェント公式オウンドメディア

ソフトバンク｜全社的な生成AI活用とガバナンス体制で「日経Smart Work大賞2025」受賞

ソフトバンク株式会社は、全社員約2万人を対象に生成AIを導入し、業務効率化や新規事業開発を推進しています。並行してAIガバナンス推進室を設置し、学習コンテンツやメルマガを整備して啓発から実装までをサポート。さらにガイドラインの整備や相談窓口の開設により、攻めと守りの体制を構築している点が特徴です。

またコールセンターでは、AIが通話音声からオペレーターのストレスをリアルタイムで把握。高ストレス時には休憩を促す仕組みを導入するなど、メンタルケアにもAIを活用。これらの総合的な取り組みが評価され、「日経Smart Work大賞2025」のテクノロジー活用力部門賞を受賞しました。

【取り組み内容の一例】

全社員約2万人を対象とした生成AI導入
AIガバナンス推進室による包括的なサポート体制
コールセンターでのAIによるストレス管理とメンタルケア

さらに、社内の生成AI活用コンテストでは累計提案件数が19万件を超えるなど、国内でも類を見ない規模で展開。今後のAI活用が注目されています。

参考：「日経Smart Work大賞2025」のテクノロジー活用力部門賞を受賞 | 企業・IR | ソフトバンク

人事業務でAIを活用して効率化と質の向上を実現しよう

人事業務へのAI導入は、業務効率化から戦略的な意思決定支援まで、幅広い領域で進展しています。AIが定型業務を効率化することで、人事担当者はより本質的な対話や判断に専念できるでしょう。

ただし、AIはあくまでも支援ツール。AIがデータ分析による示唆を提供しつつも、最終判断は人事担当者が行う原則を守ることが重要です。

成功のカギは、AIと人間それぞれの強みを活かした協働にあります。AIによる業務の自動化と人間ならではの総合的判断を組み合わせることで、より質の高い人事施策が実現するでしょう。今後も、「人間＋AI」による新しい働き方の発展が期待されています。

※本記事で掲載した企業事例は、公式サイト、プレスリリース、企業が発信するオンラインプラットフォーム等で公開されている情報（2025年3月時点）を参考にしています。