AI時代の人事改革をどこから始めるか｜採用・配置・育成・評価を90日間で見直す方法

生成AIを使えば、求人票の作成、応募書類の要約、面接質問の作成、研修資料の下書きなど、人事業務の一部を短時間で処理できます。

しかし、人事部門が従来の業務をAIで速く処理するだけでは、会社に必要な人材を確保し、育成し、事業成長へつなげられるとは限りません。

労働政策研究・研修機構が雇用者2万2,000人を対象に行った調査では、勤務先でAIが使用されていると認識している人は12.9％でした。

一方、AIを使用している企業の労働者に限ると、2年前より利用が拡大したと回答した割合は57.9％に上っています。

AI活用は広がりつつありますが、企業ごとの導入状況や人材育成には大きな差があります。

AI時代に人事へ求められるのは、ツールを導入することではありません。

経営戦略から必要な人材とスキルを逆算し、AIに任せる業務、人が判断する業務、廃止する業務を分け、採用・配置・育成・評価の仕組みそのものを作り直すことです。

この記事でわかること

• AIを導入しても人事機能が強くならない理由
• AI時代に人事部門が担うべき役割
• 採用・配置・育成・評価を見直す方法
• AIへ任せてよい業務と、人が判断すべき業務
• 従業員データや評価でAIを使う際の注意点
• 90日間で人事業務を再設計する進め方

1．人事業務をAIで速くするだけでは会社は変わらない

AI導入によって、人事担当者の事務作業は削減できる可能性があります。

ただし、求人票を早く作成できても、採用要件が曖昧なままでは必要な人材は採用できません。

研修資料を大量に作れても、会社に不足している能力と関係がなければ、人材育成にはつながりません。

まず、人事業務の効率化と、人材戦略の改善を分けて考える必要があります。

1-1．従来業務をAIへ置き換えるだけでは不十分

AIの導入時には、「求人票の作成を30分短縮する」「面接記録を自動で要約する」といった個別作業の効率化に注目しがちです。

しかし、人事の最終的な目的は、人事担当者の作業時間を減らすことではありません。

事業に必要な人材を確保し、適切に配置し、能力を発揮できる状態を作ることです。

作業時間が減っても、採用した人材が早期離職したり、必要な部署へ配置できなかったりすれば、人事機能が改善したとはいえません。

1-2．人数ではなく、業務とスキルを見る必要がある

従来の人員計画では、「営業部に5人必要」「退職者の代わりに1人採用する」といった人数中心の管理が行われてきました。

AIによって業務の一部を自動化できる環境では、職種名や人数だけでは必要な人材を判断できません。

同じ営業職でも、顧客情報の整理や提案書の下書きはAIで支援できる一方、顧客との関係構築、課題の発見、条件交渉には人の経験や判断が必要です。

職種を一つのまとまりとして捉えるのではなく、業務を分解し、それぞれに必要なスキルを整理する必要があります。

1-3．AIの判断を中立だと思い込まない

応募者の順位付け、配属候補の提示、人事評価の分析などへAIを利用すると、判断が客観的になったように見えることがあります。

しかし、AIの出力は、使用するデータ、評価基準、指示内容によって変わります。

過去の採用や評価に偏りがあれば、その傾向を引き継ぐ可能性もあります。

OECDによるアルゴリズムを使った人材管理の調査では、管理者が意思決定の質の向上を感じる一方、判断責任の所在が不明確になることや、結果に至った論理を追いにくいことが懸念として挙げられています。

従来の人事と、これからの人事の違いを整理すると次のようになります。

項目	従来の人事	これからの人事
人員計画	部署ごとの人数を管理する	経営戦略から必要なスキルを逆算する
採用	欠員を補充する	将来必要になる能力を獲得する
配置	経験年数や所属を重視する	スキル、適性、事業課題を組み合わせる
育成	一律の研修を実施する	不足スキルに応じて学習機会を設計する
評価	過去の成果を判定する	成果、能力、成長、協働を確認する
AI活用	事務作業を自動化する	人材戦略と意思決定を支援する

AI時代の人事改革は、人事担当者をAIへ置き換えることではありません。

人事部門が事務処理の担当から、経営戦略を実行するための人材設計を担う部門へ変わることです。

2．これからの人事は経営戦略から必要な人材を逆算する

人材戦略は、採用市場や研修メニューから作るものではありません。

会社が今後どの事業を伸ばし、そのためにどの業務と能力が必要になるかを整理したうえで、採用、育成、配置、外部人材の活用を組み合わせます。

経済産業省が公表している人的資本経営の考え方でも、経営戦略と連動した人材戦略を策定し、実践することが重視されています。

2026年3月に公表された「人的資本可視化指針」の改訂版でも、企業価値向上につながる人的資本投資を行うため、経営戦略と人材戦略を結び付ける必要性が示されています。

2-1．事業計画を人材要件へ変換する

例えば、今後3年間で法人向けサービスを拡大する場合、「営業職を増やす」と決めるだけでは不十分です。

新規開拓、既存顧客への追加提案、提案資料作成、顧客データ分析、契約管理など、必要な業務を分解します。

そのうえで、自社に不足している能力を特定し、採用で補うのか、既存社員を育成するのか、AIや外部委託で代替するのかを判断します。

2-2．業務を「AI・人・廃止」に分ける

業務を分解した後は、誰が担当するべきかを見直します。

分類	適した業務	人事での例
AIに任せる	定型的で、誤りを発見しやすい作業	求人票の下書き、日程調整、議事録要約
AIと人が共同で行う	情報整理はできるが、判断が必要な業務	応募書類の要約、配置候補、研修案の作成
人が最終判断する	個人への影響が大きく、説明責任がある業務	採否、昇給、降格、懲戒、退職勧奨
廃止・統合する	目的が重複し、成果に結び付かない業務	二重入力、使われていない定例資料

AIを導入する際は、従来業務へ工程を追加するだけではなく、不要になる確認や入力作業も同時に廃止します。

特に、採否や人事評価など、本人の雇用や処遇へ大きな影響を与える判断では、AIの提案をそのまま結論にせず、判断基準と責任者を明確にする必要があります。

2-3．スキルを一覧化して人材ポートフォリオを作る

従業員の所属、役職、年齢だけではなく、経験した業務、保有スキル、習熟度、今後取り組みたい仕事を整理します。

精密な人材管理システムを最初から導入する必要はありません。

まずは、事業上重要な業務に限定し、必要なスキルと対応できる従業員を一覧化します。

不足するスキルが分かれば、採用すべき人材と、社内で育成できる人材を区別できるようになります。

3．採用・配置・育成・評価を一体で見直す

AI時代の人事では、採用だけを変更しても十分ではありません。

新しい能力を持つ人材を採用しても、適切な仕事へ配置されず、評価や育成の仕組みが従来のままであれば、能力を発揮できないためです。

採用から入社後の配置、育成、評価までを一続きの仕組みとして見直します。

3-1．採用では選考速度と判断品質を分ける

AIは、求人票の下書き、応募書類の整理、候補者への連絡、面接質問の作成などに活用できます。

一方、応募者を自動的に不採用にする、人柄や将来性をAIだけで判定するといった使い方は避けるべきです。

採用基準を事前に文章化し、AIが整理した情報に誤りや抜けがないかを確認したうえで、人が採否を決定します。AI導入後も、書類通過率や採用者の属性が大きく変化していないかを定期的に確認します。

3-2．配置では現在の能力だけを見ない

配置を検討するときは、現在できる仕事だけでなく、本人の希望、学習状況、今後伸ばせる能力も確認します。

AIが過去の経験だけをもとに配置案を出すと、似た仕事へ固定され、新しい業務へ挑戦する機会を失う可能性があります。

AIは候補を整理するために使い、本人との面談や現場責任者の判断を含めて配置を決めます。

3-3．育成ではAIツールの操作方法だけを教えない

AI研修というと、プロンプトの書き方やツールの操作方法に偏りがちです。

必要なのは、安全な利用方法に加え、業務知識、出力内容を検証する能力、AIでは判断できない例外へ対応する能力です。

JILPTの調査では、AIを使用する企業の労働者のうち、会社からAI活用の訓練や資金支援を受けた割合は25.3％でした。

一方、AI利用者の60.6％はAIについてさらに学びたいと回答しています。

OECDの国際比較でも、日本で会社からAI関連の訓練を受けた利用者の割合は約30％にとどまり、調査対象国の中で低い水準にあると報告されています。

研修は、全社員向けの基礎教育、職種別の実務教育、管理者向けの確認・判断教育の三段階に分けると実務へつなげやすくなります。

3-4．評価ではAIの利用回数を成果にしない

AIを多く利用していることと、会社への貢献が大きいことは同じではありません。

評価するのは、AIを使った回数ではなく、業務時間、成果物の品質、顧客への価値、チームへの貢献、学習した内容です。

人事領域	AI導入後に確認する指標
採用	選考期間、採用基準との一致率、入社後定着率
配置	配属後の成果、本人の納得度、異動後の定着
育成	研修受講率ではなく、実務でできるようになった業務
評価	成果の質、再作業、顧客評価、チームへの貢献
人員計画	必要スキルの充足率、社内で代替できる業務

AI活用の有無で従業員を単純に分けるのではなく、AIを利用してどのような成果を生み出したかを評価することが重要です。

4．人事領域のAI利用にはガバナンスが必要になる

人事が扱う履歴書、面接記録、評価、給与、健康情報などは、従業員や応募者にとって影響の大きい情報です。

効率化を急ぐあまり、利用目的や保存先を確認せずに外部のAIサービスへ入力すると、情報管理や説明責任の問題が生じます。

4-1．利用業務をリスク別に分類する

AIの利用を一律に許可・禁止するのではなく、本人への影響度で分類します。

リスク	人事業務の例	必要な管理
低い	一般的な求人文案、研修資料の下書き	担当者による内容確認
中程度	履歴書要約、面接質問、配置候補	入力情報の制限、複数人での確認
高い	採否、給与、評価、懲戒、退職判断	AIだけで決定しない、責任者の承認、記録保存

高リスクな業務では、AIを判断者ではなく、情報を整理する補助者として使います。

4-2．利用目的と責任者を明確にする

経済産業省の「AI事業者ガイドライン第1.2版」では、企業がAIを適切に活用するためのチェックリストとワークシートが公開されています。

AIを使用する目的、リスク、関係者、対応策を整理する際の参考にできます。

人事部門では、少なくとも次の内容を決めます。

• どの業務でAIを使用するか
• どの情報を入力してよいか
• 誰が出力を確認するか
• 最終判断と説明の責任を誰が持つか
• 誤りや不利益が生じた場合にどう見直すか

ルールは人事部門だけで作らず、経営者、情報システム担当者、必要に応じて法務や専門家を交えて決めます。

4-3．従業員への説明と話し合いを行う

AIによる評価や業務管理が突然導入されると、従業員は「自分の行動がどこまで監視されているのか」「AIだけで評価されるのではないか」と不安を感じます。

JILPTの調査では、AIを使用している職場で、新しい技術の導入について労働者と話し合いを行った割合は32.0％でした。

OECDも、従業員との協議は、アルゴリズムを用いた管理のリスクを抑え、新しい仕組みへの理解と受容を高める可能性があるとしています。

AIを使う目的、利用するデータ、判断へ与える影響、人が確認する範囲を説明し、従業員から質問や異議を受け付ける仕組みを設けます。

4-4．従業員データの取扱いを確認する

応募者情報や人事評価などの個人データをAIで処理する場合も、個人情報保護法に基づく適切な取扱いが必要です。

個人情報保護委員会の「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン」では、個人データを扱う際の規律整備、組織的・人的・技術的な安全管理措置などが示されています。

外部AIサービスを利用する場合は、データが学習に使われるか、どこに保存されるか、いつ削除されるか、ベンダーがどの範囲まで取り扱うかを確認します。

5．AI時代の人事改革を90日間で始める

全社の人事制度を一度に変える必要はありません。

まずは、対象業務を一つ選び、現在の時間、品質、問題点を測定したうえで、小さく試すことが重要です。

期間	実施内容	成果物
1～30日	人事業務、使用データ、判断責任を洗い出す	人事業務一覧、AI利用台帳
31～60日	低・中リスクの業務で試行する	業務手順、確認基準、試行結果
61～90日	効果測定、ルール整備、研修を行う	利用ルール、教育計画、継続判断表

5-1．1～30日目：業務を分解する

採用、配置、育成、評価の業務について、誰が、どの情報を使い、何を判断しているかを整理します。

各工程を「AIへ任せる」「AIと人で行う」「人が判断する」「廃止する」に分類します。

5-2．31～60日目：影響の小さい業務から試す

最初から採否や人事評価へAIを使うのではなく、求人票の下書き、面接記録の要約、研修資料の作成などから始めます。

導入前後の所要時間だけでなく、確認・修正時間、誤り、担当者や利用者の評価を記録します。

5-3．61～90日目：継続・改善・停止を判断する

作業時間が減っても、修正や確認が増えた業務は利用方法を見直します。

人事担当者だけが使える状態にせず、管理者と従業員へ利用目的とルールを説明し、職種別の研修を実施します。

最終的には、次の指標を確認します。

評価領域	主な指標
効率	総所要時間、確認時間、再作業
品質	誤り、差し戻し、判断基準との一致
人材成果	採用後定着、スキル充足、配置後の成果
従業員	納得度、相談件数、研修参加、利用格差
リスク	個人情報事故、誤判断、異議申立て

AIの利用人数や生成回数ではなく、人材に関する意思決定の質と、事業成果が改善したかを判断します。

まとめ｜これからの人事は「人を管理する部門」から「仕事と能力を設計する部門」へ変わる

AI時代に人事部門が不要になるわけではありません。

求人票の作成、情報整理、日程調整などの作業はAIで効率化できます。

一方で、どの事業に、どの能力が必要かを判断し、本人が能力を発揮できる仕事や環境を設計する役割は、これまで以上に重要になります。

これからの人事に必要なのは、AIを使える人を増やすことだけではありません。

経営戦略から必要なスキルを逆算し、採用・配置・育成・評価を一体で見直すこと。

AIへ任せる業務と人が責任を持つ判断を分けること。従業員へ目的を説明し、学習機会を用意することです。

最初に、採用や評価など、現在の人事業務を一つ選んでください。

その業務を開始から完了まで分解し、各工程へ「AI」「AIと人」「人」「廃止」の印を付けます。

さらに、使用する個人情報、最終判断者、従業員への説明方法を記入します。

この一枚の業務整理表を作ることが、AIを導入するだけで終わらず、人事機能そのものを変える第一歩です。