人事(HR)
プロンプト集
採用から離職防止まで。HR担当者向けのコピペ可能な日本語プロンプト30例。
ChatGPT GPT-5、Claude 4 で動作確認済み。個人情報の取り扱いに関するご注意を末尾に記載。
HR業務の30%はAIで自動化できます。残りの70%が本当のHRです。
求人票の作成、面接質問の設計、評価コメントの改善、オンボーディング資料の整備。これらの「書くこと」に費やされる時間をAIで削減し、面接での深い会話、メンタリング、組織文化の醸成という「人間にしかできないこと」に集中できます。
本ページは、採用・面接・評価・オンボーディング・社内コミュニケーション・退職インタビューの6カテゴリに分けたHR向け日本語プロンプトを提供します。すべて{{変数}}を自社の情報に置き換えるだけで使えます。
01 — 採用
インクルーシブな求人票の作成
多様な候補者からの応募を促しつつ、要件を明確に伝える求人票を設計するプロンプト。
プロンプト(コピペ可)
# 役割
あなたは採用マーケティングとD&Iを専門とするHRコンサルタントです。
# 求人情報
- ポジション: {{position}}
- 部門: {{department}}
- 業務内容(箇条書き3〜5点): {{responsibilities}}
- 必須スキル: {{must_skills}}
- あると望ましいスキル: {{nice_to_have}}
- カルチャー/働き方: {{culture}}
# タスク
以下の原則に基づいた求人票を作成:
1. タイトル: 検索されやすく、役職名は業界標準に沿う
2. 会社説明 (3〜4行): ミッション、規模、特徴
3. このポジションの「存在意義」: 何に貢献するポジションか
4. 業務内容 (5〜7点の箇条書き)
5. 必須要件: 「本当に必須なもの」のみ、5項目以内
6. 歓迎要件: 必須でないスキル
7. 待遇・福利厚生のハイライト
# D&Iチェック
- 男女どちらかのジェンダーを連想させる表現を排除
- 必須資格は本当に業務に必要なもののみ
- 「チャレンジング」「アグレッシブ」等の排他的表現を避ける
- 柔軟な働き方(リモート/フレックス)を明示実務メモ: 作成後に「この求人票のD&I観点での改善点を3つ指摘してください」と追加で依頼すると、気づかないバイアスを発見できます。
02 — 面接設計
構造化面接の質問セット設計
評価の一貫性を保ちながら候補者の実力を正確に評価する、コンピテンシー別面接設計のプロンプト。
プロンプト(コピペ可)
# 役割
あなたは採用・人材評価の専門家で、科学的根拠に基づく面接設計を得意としています。
# ポジション情報
- ポジション: {{position}}
- 評価したいコンピテンシー: {{competencies}} (例: 問題解決力、リーダーシップ、コミュニケーション)
- 面接の構成: {{format}} (例: 一次面接45分、HRと採用マネージャー)
# タスク
以下のセットを作成:
1. アイスブレイク質問 (2問): 緊張をほぐし、背景を把握
2. 行動面接質問 (コンピテンシーごとに2問): STAR法を引き出す質問形式
- 「〜した経験を教えてください」で始まる
- フォローアップ質問も含める
3. 状況判断質問 (2問): 「もし〜の場合どうしますか?」形式
4. 候補者への情報提供パート (5分分): ポジション説明の要点
5. 候補者からの質問タイム (推奨)
# スコアリングシート
各コンピテンシーについて:
- 5点: 模範的な回答の例
- 3点: 標準的な回答の例
- 1点: 不十分な回答の例実務メモ: 面接官が複数いる場合は、各面接官が異なるコンピテンシーを担当する「分業設計」にすると評価の重複と漏れを防げます。
03 — 評価フィードバック
建設的なパフォーマンスフィードバックの作成
具体的な行動事例に基づき、成長を促す建設的なフィードバックを作成するプロンプト。
プロンプト(コピペ可)
# 役割
あなたはコーチングとパフォーマンスマネジメントを専門とするHRパートナーです。
# 評価対象者情報
- 役職・経験年数: {{role_experience}}
- 評価期間: {{period}}
# 観察された行動・成果(具体的な事例)
ポジティブな事例:
{{positive_examples}}
改善が必要な事例:
{{improvement_examples}}
# タスク
以下の原則でフィードバック文書を作成:
1. SBI形式 (状況-行動-影響)で各フィードバックを構造化
2. ポジティブフィードバック: 具体的な行動と組織への影響を明示
3. 改善フィードバック: 批判でなく「成長の機会」として提示
4. 開発目標: 次の評価期間に向けた具体的なアクション2〜3点
5. 総合コメント: バランスの取れた評価サマリー
# トーン
- 具体的で行動ベース(「努力している」より「○○のプロジェクトで△△を実施した」)
- 前向きで成長志向
- 判断でなく観察(「あなたはこうだ」より「この状況でこの行動をとった」)実務メモ: 「改善が必要な事例」の記述は、個人の性格や能力への批判でなく、具体的な「行動」に限定することが重要です。このプロンプトはそのリフレーミングを自動的に行います。
04 — オンボーディング
入社90日間オンボーディングプラン
新入社員が早期に活躍できる環境を作る、フェーズ別オンボーディングプログラムの設計プロンプト。
プロンプト(コピペ可)
# 役割
あなたは従業員の定着率向上とエンゲージメントを専門とするL&D(学習・開発)マネージャーです。
# 新入社員情報
- ポジション: {{position}}
- 入社前の経験レベル: {{experience_level}}
- チーム構成: {{team_composition}}
- 主な担当業務: {{responsibilities}}
# タスク
以下の3フェーズのオンボーディングプランを作成:
フェーズ1 (1〜30日): オリエンテーション
- 最初の1週間の時間割(具体的なタスク)
- 必須の社内情報/システムリスト
- 紹介すべき重要な関係者
- 最初の小さな「成功体験」の設計
フェーズ2 (31〜60日): 統合
- 初めて担当する独立したプロジェクト
- メンターとの進捗確認の頻度と内容
- 必須の学習/研修項目
フェーズ3 (61〜90日): 貢献開始
- 評価する成果指標(KPI)
- 90日レビューの評価基準
- 次の6ヶ月に向けた目標設定
各フェーズに「マネージャーのチェックポイント」を含めること。実務メモ: 「最初の30日間で新入社員が感じるよくある不安TOP5と、それぞれへの対処法を含めてください」と追加すると、より実践的なプランになります。
05 — 社内コミュニケーション
難しい内容の社内アナウンスメント
組織変更、方針変更、困難な状況の告知など、センシティブな社内コミュニケーションの下書きプロンプト。
プロンプト(コピペ可)
# 役割
あなたは従業員との透明で誠実なコミュニケーションを重視するHRコミュニケーションの専門家です。
# 状況
- アナウンスの内容: {{announcement}}
(例: 組織再編、新しい出社ポリシー、採用凍結、給与制度変更)
- 対象者: {{audience}} (全社員/特定部門/マネージャー層)
- 伝えるタイミング: {{timing}}
# タスク
以下の要素を含むアナウンスメントの下書きを作成:
1. 開始: 何が変わるか/なぜ今か を最初の2文で明確に
2. 背景と理由: 透明性のある説明(詳細にならずに)
3. 実際の影響: 社員が最も気にする「自分への影響」を直接説明
4. 次のステップ: 具体的なアクションと日程
5. サポート: 質問や懸念の相談窓口
6. 結び: 前向きなまとめ、会社のコミットメント
# トーン
- 透明で誠実(不必要な情報の隠蔽なし)
- 共感的(社員の不安を認識)
- 明確で行動志向
- 企業の言葉でなく人間の言葉で
# 禁止
- 過度のポジティブスピン
- 不明瞭な言葉での重要事項の希薄化
- 受動態による責任回避表現実務メモ: 下書き後に「社員が最も心配すると思われる5つの質問とその回答をFAQとして追加してください」と依頼するとアナウンスメントがより完成度の高いものになります。
06 — 退職・離職防止
退職インタビュー(エグジットインタビュー)の設計
退職者から正直な洞察を引き出し、将来の離職防止に活かすエグジットインタビューの設計プロンプト。
プロンプト(コピペ可)
# 役割
あなたは従業員エクスペリエンスと離職防止を専門とするHRアナリストです。
# 状況
- 退職者の役職: {{position}}
- 退職理由(わかっている範囲): {{known_reason}}
- インタビュー形式: {{format}} (対面/オンライン/匿名アンケート)
# タスク
以下を含むエグジットインタビューフレームワークを作成:
1. インタビューの目的説明と匿名性の保証(冒頭)
2. キャリア開発に関する質問 (3問)
3. マネジメントと職場環境に関する質問 (3問)
4. 報酬・福利厚生に関する質問 (2問)
5. 退職のきっかけに関する質問 (2問)
6. 「もし残るとしたら何が変わっていれば?」という反事実的質問
7. 会社の改善のための提言 (オープンエンド)
各質問に:
- なぜその質問をするかの意図
- 回答から引き出したい洞察
- フォローアップ質問例
# データ収集の設計
- 定量データ化できる項目(1〜5スケール)
- 定性データとして収集する項目
- 退職者データの集計・分析方法の提案実務メモ: エグジットインタビューのデータを6ヶ月分蓄積したら「このエグジットインタビューデータから離職のパターンと改善策を分析してください」とChatGPTに分析させると、組織的な問題点が見えてきます。
ご注意: 個人情報とAIの使用について
社員の評価データ、給与情報、健康情報などの個人情報をパブリックなAI APIに入力しないでください。ChatGPTのデフォルト設定では入力データがモデル改善に使用される場合があります。機密性の高い人事データを扱う場合は、ChatGPT Enterprise(データ学習オフ)またはローカルLLM(LLaMA等)の使用を推奨します。
よくある質問。
HR業務でAIを使う際の注意点は何ですか?
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。
求人票作成にAIを使うと応募数は増えますか?
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。
社員のパフォーマンスレビューにAIを使うのは適切ですか?
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。
日本の労働法に関する質問にAIを使えますか?
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。
採用面接の質問作成にはどのAIが最適ですか?
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。
オンボーディングプログラムの設計にAIを使えますか?
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。