吉田 洋介

人事図書館館長・吉田洋介さんによる連載第7回。今回のテーマは「1on1へのAI活用」です。対話の質の向上、工数削減、成果創出、形骸化防止——。1on1に立ちはだかる様々な壁を、生成AIで乗り越えつつある語学サービス企業の事例を紹介します。

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人事図書館館長・吉田洋介さんによる連載第6回。今回のテーマは「人事制度策定領域でのAI活用」です。

人事制度を作りたいが、社内に経験者はいない。かといって外部委託する予算もない——成長期のスタートアップが直面する典型的なジレンマです。

ChatGPTで大量の参考情報を収集し、要所だけ専門家の目を入れる。この方式で、あるスタートアップはコストと期間を大幅に削減しながら制度構築に成功しました。その実践を吉田さんが紹介します。

人事図書館館長・吉田洋介さんによる連載第5回。今回のテーマは「採用領域でのAI活用です」。

書類選考、適性検査、複数回の面接——採用プロセスは多段階に分かれているものの、各段階の評価が相互に連携されず、バラバラに存在している企業も少なくありません。そんな中、株式会社シンクロ・フードは、AIで選考データを統合する取り組みを開始し、これまでより高い精度で選考できている手応えを感じているといいます。その実践のプロセスを吉田さんが紹介します。

人事図書館館長・吉田洋介さんによる連載第4回。今回のテーマは「データ分析領域でのAI活用」。

エンゲージメントサーベイやストレスチェック——人事部門には膨大なデータが集まるものの、「分析の専門人材がいない」「外注すると予算の7〜8倍」という壁に阻まれてきました。

ある大手システム企業は、この難題をAIで突破。50部署分の個別分析レポートを、1部署あたり15分で完成させるプロセスを構築しました。データ分析のスペシャリストがいなくても、高度な分析が可能になる道筋とは？

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人事図書館館長・吉田洋介さんによる連載第3回。今回のテーマは「マネジメント支援領域でのAI活用」。その実例として、株式会社Progateによる人事評価の改善事例を紹介します。マネジャーの労力が30分の1削減という驚異的な効率化を実現しながら、評価の質も向上。その変革にAIはどう生かされているのか。具体的なプロセスを見ていきます。

人事のAI活用、どこから手をつければいいのか——。人事図書館が各社の事例を整理したところ、効果が出やすい四つの領域が浮かび上がりました。今回は、その領域ごとに実際の成功事例を紹介します。各社が実践している手法から、あなたの会社に合った始め方がきっと見つかるはず!?

人事部門でのAI導入が加速する今、現場では二極化が進んでいます。「作業量が従来の30分の1になった」という企業あれば、「結局、手作業に戻した」という企業も。同じAI活用でなぜここまで差が生まれてしまうのでしょうか。

本連載は人事図書館館長・吉田洋介さんが様々な人事部門の実践者から収集した「普通の会社における生成AI活用の実例」を、時にプロンプトまで含めて詳細に紹介していきます。連載初回となる今回は、人事のAI導入の現在地を俯瞰しながら、典型的な失敗パターンと成功企業に共通する三つの条件を、具体例と共に解説します。