人事・労務・採用では、書類選考や勤怠チェック、評価フィードバックの文章化など、幅広い場面でAIを使う事例が報告されています。
業務シーンごとに、レポートや文献で実在が確認された事例と、現場で広く報告されている活用パターンを紹介します。
▼全体ガイドの記事
・人事・労務・採用のAI活用 完全ガイド｜進め方・事例・効率化まで体系的に解説
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人事・労務・採用でAI活用が広がる背景
人事部門は長年、高度に反復的な作業と膨大な書類処理を担ってきました。採用シーズンには数百件から数千件の応募書類を選考し、入社後は労務・勤怠管理、評価面談の準備・記録、研修企画など多岐にわたる業務が積み重なります。こうした業務量の多さが、AIへの注目度を押し上げています。
グローバル・国内の導入状況
SHRM（米国人材管理協会）が2025年に実施した調査では、グローバルで約46%の企業がAIを人事業務に積極的に活用しており、前年比で12ポイント超の増加が確認されています。このうち約70%は、採用プロセスへのAI適用を最優先の領域として位置づけているとされます。
日本国内でも、パーソル総合研究所が2025年に行った調査では、約90%の企業が人事領域へのAI活用を「実施済みまたは検討中」と回答しています。ただし、本格的な運用段階に達しているのは20〜30%程度にとどまります。
大企業では専任のAI推進チームを設ける動きが進む一方で、中小企業では具体的なアクションプランが描けていないケースも多いのが現状です。
- 関心と運用の差：検討を始めている企業は多くても、運用段階まで進んでいるのは一部
- 企業規模による差：推進体制を組む大企業に対し、計画を描けていない中小企業が多い
AIが人事業務と親和性が高い理由
人事・採用業務がAIと相性が良い理由は、業務の構造にあります。採用選考や勤怠集計、給与明細の作成など、多くの処理は、決まった手順で処理する繰り返し作業で成り立っているからです。
こうした処理をAIに任せることで、人事担当者は判断が必要な高付加価値業務に集中できるようになります。面接での深掘り、組織設計、人材育成計画が、その代表例です。
加えて、生成AIの登場により、面接フィードバックの文章化や求人票の下書き、社内規程の検索対応が現実的になりました。また、これまで人が時間をかけてきた「文章業務」の自動化も、現実的な選択肢になっています。
定型作業から情報処理・文章生成まで対応できる幅広さも、人事部門でAIを使う動きを後押ししています。
- 定型作業：大量のデータをルールに沿って処理する作業を任せやすい
- 文章業務：面接フィードバックや求人票など、時間のかかる文章の下書きを支える
人事・労務・採用のAI活用シーンの全体像
人事・労務・採用のAI活用は、4つの領域に分けると整理しやすくなります。
1つ目は採用業務で、書類選考・面接・オファーが対象です。2つ目は労務管理・勤怠で、集計やコンプライアンス確認が中心になります。3つ目は人事評価・人材育成で、評価フィードバックの作成やスキルの把握が含まれます。4つ目は社内問い合わせ対応で、規程検索や手続きガイドが該当します。
採用業務でのAI活用シーン
採用業務では、応募書類のスクリーニング、動画面接の分析、面接メモの自動生成など、多くの場面でAIが活躍しています。
エントリーシートや職務経歴書の読み込みから評点付けまでを自動化するシステムは、選考の初期段階にかかる工数を大幅に削減できます。
- 選考の初期段階：書類の読み込みと評点付けを機械に任せ、担当者の工数を減らす
労務管理・勤怠でのAI活用シーン
労務管理では、勤怠データの異常検知や36協定違反の予測警告、シフトの法令遵守チェックなどに、AIが使われています。コンプライアンス関連の確認作業にもAIが投入されています。
これらは手作業では見落としが発生しやすく、AIによる自動検知が特に効果を発揮する領域です。
- 見落としの多い確認：勤怠や規則違反のチェックを、自動検知で補える
採用業務におけるAI活用事例
採用業務は、AIが最も早く、最も広く導入が進んでいる人事領域です。書類選考や動画面接の評価、面接記録の自動化など、各ステップでAIの活用が報告されています。
実際に報告された事例を、業務シーン別にまとめます。
エントリーシート・書類選考の自動化
エントリーシートの大量選考にAIを活用する企業が増えています。LINEヤフー株式会社では、過去の採用データをもとにしたスコアリングにより、エントリーシートの評価時間を約60%削減したと報告されています。
ソフトバンク株式会社では、IBM Watsonを活用して600字の自己PR文を自動解析し、評価工数を680時間から170時間（約75%削減）に圧縮した事例が公開されています。
AIによる書類選考は、過去の採用実績（入社後のパフォーマンスデータ等）と応募書類の記述を照合し、優先度の高い候補者をリストアップする仕組みが一般的です。最終判断は必ず採用担当者が行い、AIは「優先度付け」までを担う設計が重要です。不合格判定を受けたファイルを人手で再確認する運用をとる企業もあります。
- 照合の仕組み：入社後の実績データと応募書類の記述を突き合わせ、候補者に優先度を付ける
- 人の再確認：不合格と判定されたファイルを、人が見直す運用を置く企業もある
動画面接・面接記録の自動化
キリンホールディングス株式会社では、動画による一次面接にAIを導入し、その工数を約50%削減した事例として紹介されています。
面接記録の自動化も進んでいます。株式会社日立製作所では、面接内容の自動書き起こしと記録生成をAIで行い、面接後の記録作業の工数を大幅に削減しています。これにより面接担当者は会話に集中できるようになり、面接の質の向上にもつながると報告されています。
松屋フーズホールディングス株式会社では、店長昇格選考に「SHaiN」と呼ばれるAI面接システムを活用し、集合型選考から自動評価へと移行しています。
- 一次面接：回答内容や声のトーン、表情を分析し、遠隔地の候補者も同じ基準で見る
- 面接記録：書き起こしと記録生成をAIに任せ、面接担当者が会話に集中する
社内公募・配属マッチングのAI化
採用後の配属や社内公募にもAIが活用されています。テルモ株式会社は2025年3月、グローバルな社内タレントマーケットプレイス「Terumo ONE Connect」を立ち上げました。
研究開発・人事・IT・財務の約7,000名（FY2026末までに10,000名規模へ拡張予定）のスキルと経歴をAIが分析し、最適なポジションや短期プロジェクトを推薦する仕組みです。試行期間中には、3件の部門異動支援、33のプロジェクトチーム組成、841件の社内ネットワーキング接続が実現されました。
株式会社サイバーエージェントでは、2023年春の新卒入社時に、約170名の新卒社員を100以上の事業部門に配属するAIマッチングシステムを導入しました。本人の希望、認知テストの結果、性格特性を組み合わせて最適な配属先を割り出し、長期的な定着率と成果向上を目指す取り組みです。
- 社内公募：社員のスキルと経歴を見て、社内の機会をAIが提案する
- 新卒の配属：希望・認知テスト・性格特性を合わせ、定着と成果を狙う
労務管理・勤怠管理におけるAI活用事例
労務管理・勤怠管理の現場では、月末の勤怠集計ミスの修正や36協定違反リスクの確認など、細かな確認作業が担当者の負荷になりがちです。
AIエージェントを活用することで、こうした確認業務を自動化し、コンプライアンスの質と効率を高める取り組みが広がっています。
勤怠データの自動確認・修正依頼
製造業の現場では、未入力の勤怠データの確認から従業員への連絡まで、AIが担う例が報告されています。
AIによる勤怠データの自動検出を導入した事例では、月末の勤怠締め作業の工数が30時間から18時間程度に削減（約40%削減）できたことが確認されています。
小売・サービス業では、シフトと実績の比較をAIが自動で行います。休憩時間の不足や連続勤務日数の超過などの法令違反候補を、リアルタイムで管理者に通知するシステムが活用されています。
小売・サービス業の事例では、1店舗あたり週2.5時間程度のコンプライアンス確認作業が省力化できたと報告されています。
- 勤怠締め：打刻漏れの検出から修正依頼、修正フォームまでを一連で担う
- 店舗の確認作業：休憩不足や連続勤務の超過を、リアルタイムで管理者に知らせる
36協定遵守の予測・警告と給与計算前チェック
IT・情報サービス系企業では、月途中の段階でAIが週次の残業時間の推移を分析します。36協定の上限を月末に超えると予測される従業員を、あらかじめフラグ付けする仕組みが導入されています。
この予測的なアプローチにより、四半期あたりの36協定違反件数が約35%削減された事例が報告されています。
医療・介護分野では、夜勤明け後の最低休息時間など複雑なシフト規制を、AIが草案段階でチェックしています。スケジュールの差し戻し率が22%から12%に改善した取り組みも確認されています。
複数拠点を抱える企業では、給与締め日の前にAIが未承認の残業や控除ミスなどのエラーを自動で検出しています。月次で5時間程度の修正作業を削減したとする報告もあります。
- 残業の予測：月途中で上限超えの見込みを捉え、月末の前に手を打てる
- 給与計算前：未承認の残業や控除ミスを、締め日の前に見つける
人事評価・人材育成・社内問い合わせのAI活用事例
採用・労務に続き、人事評価・人材育成・社内問い合わせ対応の分野でもAI活用が進んでいます。
特に評価フィードバックの文書化や社内規程の検索対応など、生成AIが得意とする「文章系の業務」との相性が良く、現場の負担軽減に貢献しています。
評価フィードバックの文章化と人材データの可視化
人事評価の場面でも、生成AIを使った活用が広がっています。
定性コメントのバラつきを平準化でき、評価者が一人ひとりに丁寧なフィードバックを届ける時間を確保できる点がメリットです。
SmartHR株式会社が提供するクラウド人事システムでは、蓄積された従業員データをAIが分析し、最適な人材の選定や配置を支援する機能が開発されています。
この分野では、スキルマップの自動生成や人材データのダッシュボード化など、従業員の能力を見える形にして活用するためのAI機能が実用化されつつあります。
- フィードバック作成：メモや箇条書きの評価コメントを、本人に渡せる文章にまとめる
- 人材データの活用：従業員データの分析が、人材の選定や配置を支える
社内問い合わせ対応の自動化（就業規則・福利厚生・手続き案内）
人事部門への社内問い合わせでは、育児休業の取得条件や有給休暇の申請方法、各種手当の対象要件などが目立ちます。
これらの対応に、RAG（検索拡張生成）技術を組み込んだ社内チャットボットを導入すると、問い合わせの一次対応を自動化できます。大手製造業や情報サービス系企業を中心に、社内規程・就業規則・手続きフローをナレッジとして読み込ませた専用のAIチャットボットの導入が進んでいます。
こうした仕組みを導入すると、人事担当者は問い合わせ対応の工数を減らし、付加価値の高い業務に時間を充てられるようになります。また、夜間や休日の問い合わせにも自動で対応できるため、従業員の利便性向上にもつながります。
- 問い合わせの中身：休暇や手当の条件など、同じ質問が繰り返し届く
- 対応の範囲：規程・就業規則・手続きフローを読み込ませ、一次対応を任せる
人事異動・配置転換計画へのAI活用
NECソリューションイノベータ株式会社（福島市）では、年次の公務員人事異動（約2,000名規模）にAIを活用した人事異動推薦エンジンを導入しました。
在職年数・性別比率・資格・過去の配属履歴などを複合的に考慮した推薦を自動で生成します。候補者選定時間を25%、異動計画の草案作成工数を17%、条件確認作業の工数を92%それぞれ削減したと報告されています。
- 推薦の材料：在職年数や資格、過去の配属履歴を組み合わせて候補を挙げる
人事・労務・採用のAI活用で得られる効果
AI活用では、工数削減のほか、選考の客観性向上、コンプライアンスリスクの低減、従業員エクスペリエンスの改善といった効果が報告されています。
業務工数の削減と人事担当者のリソースシフト
書類選考・勤怠チェック・社内問い合わせ対応といった定型業務を自動化すると、人事担当者は繰り返し作業から解放されます。採用領域では、書類選考の工数を50〜75%削減した事例が複数報告されています。
労務領域でも、月次の勤怠集計・修正作業が30〜40%程度短縮された取り組みが確認されています。こうした工数削減の恩恵として重要なのが、人事担当者のリソースシフトです。
繰り返し作業から解放されることで、人事担当者はコンプライアンス対応の高度化や研修企画といった付加価値の高い業務に時間を使えるようになります。
- 採用の時間：深掘り面接や候補者との関係構築に回せる時間が増える
- 労務・人材開発の時間：制度設計や個別のキャリア支援に使える
選考の客観性向上とコンプライアンスリスク低減
AIによる標準化されたスコアリングを使うことで、選考担当者の疲労や無意識のバイアス（学歴・性別・外見への先入観など）が最終評価に影響しにくくなります。
ただし、AIシステム自体が過去のバイアスを学習してしまうリスクもあります。そのため、採用AIの公平性検証と、人事部門・法務・情報セキュリティによる継続的なガバナンスが欠かせません。
労務管理においては、AIによる予測的な違反検知により、36協定超過やシフトの法令違反などのコンプライアンスリスクを未然に抑えられます。
問題が起きてから対処するより、発生前に警告・是正を促す「予防型の労務管理」へ移れる点が大きな価値です。
- 選考の公平性：標準化された採点により、担当者の状態や先入観の影響を抑える
- 予防型の労務管理：違反が起きる前に警告し、是正を促す仕組み
自社でAI活用を始めるための進め方
人事・労務・採用でAI活用を検討するなら、段階を踏んで進めることが成功の鍵になります。実際の取り組みから見えてきた基本ステップを、順に見ていきます。
ステップ1: 課題・ボトルネックの棚卸し
まず、人事・労務・採用業務のどこに工数がかかっているか、どこでミスや漏れが起きやすいかを洗い出します。
「月末の勤怠集計に毎回10時間かかっている」「書類選考シーズンに1人で200件以上を処理している」など、数字で現状をつかむことが出発点です。
AIが得意とするのは、大量・反復・ルールが明確な業務です。こうした特性と自社の課題を照合し、最初に取り組む領域（採用書類選考、勤怠チェック、社内問い合わせ対応など）を一つに絞ることが推奨されます。
- 数字で把握：工数と件数を書き出し、作業ごとの負担を比べられる形にする
- 最初の領域：大量・反復・ルールが明確な業務の中から、取り組みやすいものを選ぶ
ステップ2: セキュリティ・ガバナンス体制の整備
人事データには、応募者の個人情報、従業員の評価情報、給与情報など、極めて機微な情報が含まれています。
AI導入の際は、エンタープライズ向けのセキュアな環境（プライベートクラウドや企業向けSaaS）を選ぶ必要があります。あわせて、入力したデータが外部のモデル学習に使われない仕組みかどうかを確認することが必須です。
こうした体制のもとで、利用ガイドライン、個人情報保護への対応、AIの出力に対する最終的な人間の判断の担保などを明文化することが推奨されます。
採用AIについては、個人情報保護委員会の行政指導事例（リクルートキャリアの事例）に見られるように、候補者の同意なく予測スコアを外部に提供することは認められていません。そのため、コンプライアンスの確認を丁寧に行う必要があります。
- 委員会の構成：人事・情報セキュリティ・法務・コンプライアンスの担当者で組む
- 外部提供の制限：候補者の同意がない予測スコアの外部提供は認められない
ステップ3: 小規模PoC（実証実験）からスタート
まずは、1つの業務領域・1部門に絞った90日程度のPoC（概念実証）を行います。
PoCでは、工数削減の効果に加えて、AIの出力精度、人事担当者の利用定着率、候補者からの受け止め方なども評価します。
面接要約のAI出力におけるハルシネーション（事実と異なる記述）の発生率を5%未満に抑えるなど、品質基準をあらかじめ設定しておくことが重要です。
PoCで効果を確認できた領域から、順次本格展開へ移ります。そのうえで横展開の際は、RAG（社内ナレッジ連携）やシステム連携（HRIS・ATSなど）を加えた高度な活用へ発展させていくのが一般的な進め方です。
- 評価の観点：工数の削減に加え、精度・利用定着・候補者の受け止め方を見る
- 品質基準：AI出力の誤りの発生率など、合格ラインを事前に決めておく
まとめ：人事・労務・採用のAI活用事例から見えるポイント
人事・労務・採用の各領域で、AI活用の事例が積み重なってきています。書類選考の工数を大幅に削減したLINEヤフーやソフトバンクの採用AI、社内人材の最適配置を支援するテルモの「Terumo ONE Connect」などがあります。
公務員人事異動の効率化を実現したNECソリューションイノベータの事例も含め、実践的な取り組みが国内でも着実に広がっています。
これらの事例に共通するのは、「AIが最終判断を下すのではなく、人間の意思決定を支援する」という設計思想です。採用・評価・異動のいずれにおいても、最終的な判断は人事担当者や採用担当者が行い、AIはデータ分析、文章化、ルールチェックなどの前処理を担うのが標準的な役割分担です。
個人情報保護、採用の公平性、36協定の遵守など、人事領域特有のコンプライアンス要件を押さえておく必要があります。そのうえで、課題の洗い出し、セキュリティ体制の整備、小規模PoCの順に進めると、リスクを抑えながら成果を確認し、本格展開へつなげることができます。
工数削減の効果を生かして、人事担当者が戦略的な業務と人に向き合う業務に集中できる組織づくりを目指してください。
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会社紹介
株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。
また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。
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株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。