法人向け AI 研修プログラム
講義の半分は、貴社の人事業務を題材にしたワークショップ。
採用・評価・労務・育成・組織調査まで、人事部門で「使える状態」に。
ISSUE
AI活用を進めたいが、どの業務から着手すべきか判断できない
ツールは契約したものの、人事部門の実務に落ちずライセンスが使われていない
社員のAIリテラシー差が広がり、使う人と使わない人の分断が生まれている
採用・育成・評価の現場で、AIを使える会社かどうかが人材獲得力に影響し始めている
個人情報・評価情報・労務情報の扱いが不安で、部門展開に踏み切れない
経営層に対して、AI研修の投資対効果や優先順位を説明しきれない
人事部門がAI活用を推進したいが、業務フローや運用ルールまで設計できていない
忙しい現場に「学んでください」と言っても、実務に接続しない研修では定着しない
DIFFERENCE
題材が人事業務ではない。営業メールや議事録だけでは、採用・労務・評価に接続できない
リスクの線引きがない。候補者情報・従業員情報・評価情報をどこまで扱えるかが曖昧
人事判断に踏み込みすぎる。合否・配置・評価をAIに決めさせるように見えてしまう
運用資産が残らない。評価フォーマット、匿名化ルール、業務フローに組み込まれない
| 比較軸 | 一般的なAI研修 | 人事業務特化のAI研修 |
|---|---|---|
| 題材 | 汎用的な文書作成や議事録作成が中心 | 求人票、面接記録、規程、評価コメント、サーベイを扱う |
| ゴール | AIツールの基本操作を理解する | 人事業務で使う成果物を研修内で作成する |
| リスク対応 | 一般的な注意事項に留まりやすい | 個人情報、評価情報、労務情報の扱いを業務別に決める |
| 研修後 | 受講者個人の活用に任される | プロンプト、レビュー基準、運用ルールを部門に残す |
人事業務で必要なのは、AIの使い方だけではありません。
「何をAIに任せるか」「何を人が判断するか」「どの情報は渡さないか」を、業務フローごとに決めること。
この研修では、便利なプロンプトだけでなく、人事部門で運用できるルールと成果物まで作ります。
人的資本経営、採用、組織開発、AIエージェント開発の実務知をもとに、研修内容を人事部門の業務フローへ接続します。
山永 航太
Kota Pon YamanagaCEO
楽天グローバル人事部で新卒採用・人事企画を担当。LabBaseでは採用コンサルティング部門の立ち上げ責任者として、採用戦略設計からコンサルティングまでを支援。株式会社コテラスを創業し、人的資本経営×AIの事業を推進。
村上 嵩大
Kodai MurakamiCTO
大学院で機械学習を活用した研究開発を行い、ソフトバンクで社内セキュリティ向上のDXプロジェクトやPayment系開発に従事。コテラスではCTOとして、AIエージェントを含むプロダクト開発全般を担当。
LEVEL
すべての受講者を同じ内容に揃える必要はありません。対象者の現在地に合わせて、5段階で設計します。
AIに触る
個人情報を避けながら、求人票・案内文などの下書きを作れる。
定型業務で使う
採用・入社・退社などの定型文書をテンプレート化できる。
評価・分析に使う
面接評価、サーベイ、人材データを会議・報告の材料にできる。
業務フローに組み込む
評価フォーマット、Q&A、Knowledgeなどをチーム運用にできる。
部門運用を設計する
AI化優先順位、利用ルール、改善サイクルを設計できる。
MAP
採用から人事企画まで、AIが入る余地を業務単位で整理します。
採用要件、求人票、スカウト、採用KPI分析
面接質問、評価コメント、バイアスチェック、合否会議準備
入社案内、提出書類リマインド、オリエン、マニュアル
規程差分、法改正チェック、社員説明、労務Q&A
目標設定、評価コメント、評価者研修、制度説明
スキルマップ、育成案、1on1、配置検討の材料整理
自由記述分類、課題優先順位、90日アクションプラン
学習目標、カリキュラム、教材、アンケート改善
業務棚卸し、AI化優先順位、利用ルール、ロードマップ
AIに任せるのは、下書き・分類・整理・構成案まで。
合否、配置、評価、労務判断、ハラスメント認定などの最終判断は人が行います。
PROGRAM 01
対象者のレベル・担当業務・課題に応じて、必要なモジュールを選定。単発1回から全6回のシリーズまで対応します。
生成AIの基礎と人事プロンプト入門
生成AIの特徴と、人事業務で使いやすい依頼の型を学びます。
目指す成果：求人票・案内文・説明文の下書きを安全に作れる人事情報のセキュリティと個人情報の扱い
候補者情報、従業員情報、要配慮情報、匿名化、本人同意を整理します。
目指す成果：AIに渡してよい情報/渡してはいけない情報を判断できる主要AIツールの特徴と人事業務での使い分け
ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot等を人事業務別に比較します。
目指す成果：自社の業務に合うツール選択の基準を持てる採用要件・求人票・媒体別原稿作成
採用要件、職務内容、必須/歓迎要件、媒体別求人票を作成します。
スカウト文・候補者コミュニケーション
実績訴求、共感訴求、カジュアル案、日程調整、リマインド文を作ります。
面接質問設計と公正な採用選考
コンピテンシー、STAR法、聞いてよい質問/避ける質問を整理します。
文字起こしを使った評価コメント作成
会議AIの文字起こしから、5軸スコア、根拠発言、強み/懸念を整理します。
バイアスチェックと合否会議準備
評価コメントの点検、面接官別評価の統合、追加確認事項を抽出します。
人事規程・就業規則の骨子と差分整理
規程の章立て、旧規程/新規程の追加・削除・変更を整理します。
法改正チェックと社員向け説明
法改正要旨からチェックリスト化し、社員が読める文章へ変換します。
労務Q&Aナレッジとエスカレーション設計
過去Q&AをKnowledge化し、判断が必要な質問を人事/専門家へ渡す設計を作ります。
従業員データ・スキルマップ分析
匿名化CSVから部署別集計、強み、不足領域、採用/育成の初期判断を出します。
キャリア開発・1on1・配置検討の材料整理
育成案、1on1質問、配置検討表を、本人合意と最終判断の線引きつきで作ります。
サーベイ分析と組織施策の優先順位付け
定量傾向、自由記述分類、90日アクションプランを作ります。
入社・オンボーディングの標準化
入社案内、初日オリエン、オンボーディングマニュアル、FAQを作ります。
退社対応・退職前面談・アルムナイ対応
退社案内、退職前面談、回答分析、関係維持の文面を設計します。
社内研修設計と教材・アンケート作成
学習目標、カリキュラム、ワークシート、確認テスト、アンケートを作ります。
人事AI活用ロードマップ作成ワークショップ
人事業務を棚卸し、AI化候補を優先順位付けし、90日実行計画を作ります。
目指す成果：自社の人事AI活用ロードマップが手元に残る140分ダイジェストにも対応
採用・面接評価・労務・タレントマネジメント・サーベイ・入退社・研修設計の7領域を通しで体験し、自社で深掘りすべきテーマを見つけます。
HOW IT WORKS
業務課題
AIに任せてよい範囲を確認
注意点
個人情報・法務・評価判断を整理
実演
講師画面で標準プロンプトを確認
共通演習
全員が同じ手順を体験
自社素材
業務素材に置き換えて成果物を作成
運用設計
レビュー基準と次のアクションを整理
PROGRAM 02
全6回を標準に、人事業務の棚卸し、安全ルール、重点領域のプロンプト・評価フォーマット・レビュー基準、運用フローまで整備します。
採用・選考標準化
求人要件、候補者対応、面接記録、評価会議までを一連の採用オペレーションとしてAI化します。
採用職種別プロンプト、面接評価フォーマット、候補者連絡文面、合否会議準備テンプレート
対象：人事・採用チーム、現場面接官、採用責任者
労務・制度・社内Q&A
就業規則、社内制度、福利厚生、休職・勤怠などの問い合わせ対応を、AI下書きと専門家確認に分けて設計します。
労務Q&Aプロンプト、社員向けFAQ、専門家確認チェックリスト、問い合わせ分類ルール
対象：労務・制度担当、人事労務責任者、社内問い合わせ窓口
人材開発・組織開発
スキル、評価、サーベイ、研修履歴をもとに、組織課題の整理から育成施策の企画までを支援します。
スキルマップ雛形、サーベイ分析プロンプト、育成施策企画書、90日アクションプラン
対象：人事企画、HRBP、組織開発、人材開発担当
集合研修の前後に、基本知識・社内論点・事例をインプット。研修当日は実務ワークに集中できます。
一般的な知識
AIの基本、プロンプト、安全な使い方
社内論点
ルール・制度・個人情報の扱い
事例
採用・労務・育成での活用例
FLOW
実施テーマが未確定でも問題ありません。初回相談で、人事業務のどこから始めるかを整理します。
初回相談
課題・対象者・時期を確認
業務棚卸し
採用・労務・育成から候補を整理
テーマ決定
研修で作る成果物を決める
研修実施
6回研修とeラーニングを実施
成果物レビュー
現場で使える形に調整
運用化
ルール・手順・改善ログを残す
FEATURES
実務フローを題材にする
求人票、面接記録、規程、サーベイ、入社案内など、実際に扱う素材を題材にします。
境界線を先に決める
候補者名、社員番号、健康情報、評価情報などの扱いを明確にします。
入力の品質を揃える
文字起こしや共通フォーマットを入力にし、評価軸・出力形式・レビュー基準を固定します。
運用資産が残る
プロンプト集、評価フォーマット、匿名化ルール、業務フロー、改善ログを残します。
DELIVERABLES
人事領域AI利用ルール
匿名化/マスキングルール
安全なレビュー基準
採用業務プロンプト集
面接評価フォーマット
規程改定チェックリスト・社内Q&A
サーベイ分析レポート
90日アクションプラン
人事AI活用ロードマップ
SAFETY
AIの出力は下書き・判断材料。
合否・配置・評価・労務判断の最終決定は人が行います。
個人情報は渡す前に加工。
イニシャル化、抽象化、伏字化を前提にします。
要配慮個人情報は原則扱わない。
健康情報、病歴、家族情報などはAIに渡しません。
法令・規程の正確性は専門家が確認。
AIは整理と下書きに使い、判断は人と専門家が担います。
PRICE
500,000円
人材開発支援助成金の対象となる場合があります。
全6回
1回120分
研修間に視聴
知識・社内論点・事例
業務に残す
プロンプト・運用ルール
FAQ
可能です。Lv.1ではAIの基本操作と安全な使い方から扱い、求人票や入社案内など低リスクな題材から始めます。
そのまま入れる前提ではありません。候補者名・社員番号・学校名・前職名などは、イニシャル化や区分への抽象化を行います。健康情報などの要配慮個人情報は原則として扱いません。
任せません。AIは評価コメントや比較表などの判断材料を整理する役割です。合否、配置、評価、労務判断の最終決定は人事・現場・専門家が行います。
可能です。ただし、事前に利用範囲を確認し、必要に応じて匿名化・マスキングを行います。持ち出しが難しい場合は、構造だけを模したダミーデータで実施できます。
可能です。まず140分のダイジェストで全体像を掴み、その後、採用・労務・サーベイなど必要領域に絞って伴走型へ進む構成が組めます。