人事(HR)
プロンプト集

主に3点です。第一に、採用における「無意識のバイアス」です。AIは学習データに含まれるバイアスを再現する可能性があるため、性別、年齢、出身校などの属性に基づく評価には使わないことが原則です。第二に、個人情報保護です。社員の評価データや給与情報をChatGPTなどのパブリックAPIに入力する際は、機密事項が含まれないようにしてください。第三に、最終判断は人間が行うことです。AIの提案は参考情報として扱い、採用・評価・昇格の最終決定は必ず人間の判断で行ってください。

適切に使用すれば、多様な候補者からの応募増加につながります。研究によると、「必須スキル」の項目数を多くすると(特に女性の)応募が減少する傾向があります。ChatGPTに「インクルーシブな求人票のレビュー」を依頼すると、不必要に応募者を絞り込む表現を特定し、より多様な応募を促す文言に改善できます。また、求人票のD&I(多様性・公正性・包摂性)観点での改善も効果的です。

評価そのものにAIを使うのは推奨しませんが、評価文書の「書き方」改善には非常に有効です。「この評価コメントを、具体的な行動事例を含め、建設的かつ公正な表現に改善してください」のような使い方が適切です。AIは特定個人の評価を行うのではなく、評価者がより明確で公正な文書を書くためのサポートに留めることが重要です。

一般的な情報収集や論点整理には使えますが、法的アドバイスとしては使わないでください。就業規則の作成、解雇・退職勧奨の手続き、労働時間管理など、法的リスクが伴う問題は必ず社会保険労務士や弁護士に相談してください。ChatGPTは「確信を持って間違いを言う」場合があるため、労働法関連では特に一次ソース(厚生労働省の指針等)での確認が必要です。

構造化面接の質問設計にはClaude 4が優れています。「STAR法(状況・課題・行動・結果)に基づいた行動面接の質問」「コンピテンシー別の評価シート」「面接官が複数いる場合のスコアリング基準」など、論理的で一貫性のある面接設計に強みを発揮します。ChatGPT GPT-5はブレインストーミングや複数の質問バリエーション生成に向いています。

非常に効果的な用途です。「入社初日から90日間のオンボーディングチェックリスト」「職種別のキャッチアップガイド」「新入社員向けのWelcomeメール」「最初の1on1のアジェンダ」などをAIで設計することで、オンボーディングの標準化と質の向上が図れます。自社の文化や価値観は人間が追加する必要がありますが、構造的な骨格はAIが効率的に作成できます。