大量データ整理支援：AIの得意分野
例：面談ログやアンケート結果の整理
- 新卒採用のとき、学生との面談メモやアンケートが大量に集まります。
- 人がひとつひとつ目を通してまとめると膨大な時間がかかる。
- そこでAIに内容をまとめさせると、要点や特徴がすぐに整理され、「この学生はこういうタイプ」といった分類まで自動で行えます。
- 人事担当者は、AIがまとめたデータをもとに、最終判断や詳細チェックに専念できるようになりました。
2. 定型チェックの効率化：AI＋人のダブルチェック
例：社内規則や契約書の一次レビュー
- 例えば新しい規則や契約書をチェックする場合、「こういう表現はNG」など、ルールが明確な業務はAIに一度やらせます。
- AIが自動で気になる部分をリストアップしたり、基準から外れていないかチェックします。
- その後、人間がAIの結果を確認し、本当に問題がないかどうかを最終判断します。
- これにより「ミスの見落としが減り、確認にかかる時間も短縮できた」とのことです。
3. 人間の判断の価値維持：共感や空気を読む仕事は人が主導
例：組織変更の相談対応やキャリア面談
- 部署の異動やキャリアパスに悩む社員からの相談対応は、「相手の気持ち」や「社内の空気感」など、数値化できない要素が重要。
- AIだけに任せると、細かい気持ちや本音、場の空気まで汲み取れず、逆にトラブルのもとになりかねません。
- こういった業務は、AIを情報整理や案出しのサポートとして使うだけで、最終的な対応や判断は必ず人事担当者が行っています。
- AIは「大量の情報をまとめたり、ルール通りのチェック」を得意とするサポート役
- 「気持ちを読む」「社内の空気を察する」など、人間的な判断が大切な仕事は、今後も人が主導
- なんでもかんでもAIではなく、この“すみ分け”を明確にしながらAIを日常業務に取り入れ、効率と品質の両立を図る
