人事・採用業務のAI活用パターンを実践する

あなたの会社で「求人票を書いて」「面接の質問を考えて」と頼まれたとき、ゼロから考えるのは大変ですよね。料理にたとえると、毎回レシピなしで冷蔵庫の中身だけで献立を考えるようなもの。でも「今日はカレーを作ろう」とレシピがあれば、材料を揃えて手順どおりに進められます。

AIは、人事・採用の業務における「レシピ集」のような存在です。あなたが「何を作りたいか」を伝えれば、AIが下書きや叩き台を素早く用意してくれます。この Atom では、採用と人事の代表的な3つの場面でAIに指示を出し、実際に使える書類の下書きを作るところまで体験します。

人事・採用の仕事には「文章を書く」「条件を整理する」「候補をリストアップする」といった作業が多くあります。これらはAIが特に力を発揮できる領域です。

以下の3つのパターンを、この Atom で実践します。

この Atom では、ChatGPT または Claude のどちらかを使います。どちらでも手順は同じです。

• ChatGPT を使う場合: ブラウザで ChatGPT を開き、新しいチャットを始めます
• Claude を使う場合: ブラウザで Claude を開き、新しい会話を始めます

どちらのツールも、無料プランで今回の内容は十分に対応できます。

まず、AIに求人票の下書きを頼んでみましょう。大事なのは「どんな情報を渡すか」です。

良い指示の例

以下のプロンプト（＝AIへの指示文）をコピーして、AIチャットに貼り付けてください。

あなたは採用担当のアシスタントです。以下の条件で求人票の下書きを作ってください。

【職種】カスタマーサポート担当
【雇用形態】正社員
【必須条件】
- 電話・メール対応の実務経験1年以上
- 基本的なPC操作（Excel、メール）
【歓迎条件】
- SaaS製品のサポート経験
【会社の魅力】
- リモートワーク週3日OK
- 研修制度が充実

求人媒体に掲載する想定で、読みやすく親しみやすいトーンで書いてください。

悪い指示の例

求人票を書いて

このように情報が少ないと、AIは一般的すぎる内容を返してしまいます。「どんな職種か」「どんな条件か」を具体的に伝えることが、良い結果を得るコツです。

結果を確認するポイント

AIが出力した求人票を読んで、以下をチェックしましょう。

• 職種名と雇用形態が正しく反映されているか
• 必須条件・歓迎条件が漏れなく含まれているか
• 会社の魅力ポイントが盛り込まれているか
• 読みやすいトーンになっているか

修正したい点があれば「必須条件の部分をもう少し具体的にしてください」のように追加で指示します。

次に、面接で使う質問リストをAIに作ってもらいます。

良い指示の例

カスタマーサポート職の一次面接で使う質問リストを作ってください。

【評価したいスキル】
- コミュニケーション力
- 問題解決力
- ストレス耐性

【面接形式】行動面接（過去の具体的な経験を聞く形式）
【質問数】各スキルにつき2問、合計6問
【補足】各質問に「この質問で何を見ているか」の評価ポイントも添えてください

悪い指示の例

面接の質問を考えて

評価したいスキルや面接の形式を伝えないと、的外れな質問リストになりがちです。

最後に、新入社員の受け入れ準備リストを作ります。

良い指示の例

新入社員のオンボーディングチェックリストを作ってください。

【対象者】カスタマーサポート職、中途入社
【入社日】来月1日
【期間】入社前1週間〜入社後1ヶ月
【含めてほしい項目】
- IT環境の準備（PC、アカウント）
- 社内ルールの共有
- 研修スケジュール
- 配属先チームとの顔合わせ

時系列順に並べて、担当者（人事/IT/現場マネージャー）も記載してください。

3つのパターンで作った下書きのうち、一番よくできたものを選んでください。それを以下の手順で仕上げます。

1. AIの出力をコピーして、普段使っているドキュメントツール（Google ドキュメント、Word など）に貼り付ける
2. 自社の情報に合わせて、固有名詞や数字を修正する
3. 上司や同僚に見せて、内容に問題がないか確認してもらう

完成した書類のスクリーンショットを撮って保存してください。 これがこの Atom の成果物です。

この Atom では、人事・採用業務の3つの場面でAIを活用する方法を実践しました。

• 求人票の下書き: 職種・条件・魅力を具体的に渡すと、すぐに使える原稿が手に入る
• 面接質問の設計: 評価スキルと面接形式を伝えると、構造化された質問リストが作れる
• オンボーディングチェックリスト: 対象者と期間を伝えると、時系列のタスク表が完成する

共通するコツは「AIに渡す情報を具体的にすること」です。条件や背景を箇条書きで整理してから指示するだけで、出力の質が大きく変わります。