「人事でChatGPTを使いたいが、社員の情報を扱う部門だからこそ、どこまで使っていいのかわからない」「採用の書類選考に使えるのか」。人事部門の担当者から、この2つの質問が続きます。人事は、会社の中で最も多くの個人情報を扱い、最も「判断」の責任が重い部門です。
結論から言えば、人事部門でChatGPTが効くのは、採用の募集文、面接の質問の設計、研修の教材、社内の制度の文書、労務の問い合わせの案内といった「文書と設計」の領域です。一方で、採用の合否、評価、配置、処遇といった「人に関する判断」をChatGPTに任せることは、OpenAIの利用ポリシーが、雇用を含む高リスクの領域での人の確認を経ない自動判断を禁じている点からも、労働法の観点からも、避けるべき使い方です。社員の情報は会社のワークスペース（Business以上）で扱い、評価や健康や家族に関わる情報は入力しない線引きを、部門の規程で先に決めておく必要があります。OpenAIが公開している大成建設の事例では、人事が導入を主導して全社に展開し、週次の利用率90%を達成しており、人事は「使う部門」であると同時に「広げる部門」でもあります。
この記事では、ChatGPTコンサル編集部が、人事で効く用途、使ってはいけない判断、社員の情報の線引き、採用・研修・労務・制度設計それぞれの使い方、人事が全社の展開を主導する形、部門の規程に入れることまでを解説します。
⚠️ 機能とポリシーは更新されることがあります。本記事は2026年9月27日時点の情報です。最新の内容はOpenAIの利用ポリシーと大成建設の公式事例でご確認ください。労働法や個人情報保護法の解釈は、法務や専門家にご確認ください。
人事で効く用途と、使ってはいけない判断
最初に、人事の業務を「文書と設計」と「人に関する判断」に分けます。
| 効く用途（文書と設計） | 使ってはいけない判断 |
|---|---|
| 募集要項、求人票、スカウトの文面の下書き | 応募者の合否の判定 |
| 面接の質問の設計、評価の観点の整理 | 面接の評価そのものをChatGPTに出させること |
| 研修の教材、確認問題、eラーニングの台本 | 社員の評価や昇進の判断 |
| 就業規則や制度の文書の下書き、平易な説明 | 配置や異動の決定 |
| 労務の問い合わせへの規程に基づく案内 | 個別の労務の相談への判断 |
| アンケートの自由記述の分類と要約 | 特定の社員の心理や適性の推定 |
OpenAIの利用ポリシーは、「人の力を高める」の柱の中で、雇用、住宅、教育、金融と与信、法律などの機微な領域で、人の確認を経ない高リスクの判断の自動化を禁じています。採用や評価をChatGPTの出力で決めることは、この禁止に直接あたります。加えて、労働法や個人情報保護法の観点でも、説明責任を果たせない判断は避ける必要があります。
ChatGPTの役割は、人事の担当者が「文書を作る時間を減らし、判断に使う時間を増やす」ことです。判断そのものは、人が行います。
💬 さとしさん（編集長）
人事のAI活用は「判断させない」が出発点です。書類を作る時間が減った分を、人と向き合う時間に回すのが正しい使い方ですよ！
社員の情報の線引き
人事が扱う情報は、扱いの重さで3段階に分けると整理できます。
| 段階 | 情報 | 扱い |
|---|---|---|
| 段階1 | 個人を含まない情報（制度の文書、募集要項、研修の教材、統計） | 会社のワークスペースで扱えます |
| 段階2 | 個人を含むが機微でない情報（氏名と所属の一覧、アンケートの回答の集計） | 匿名化や集計の形にしてから扱います |
| 段階3 | 機微な情報（評価、給与の個別の金額、健康、家族、傷病、懲戒） | 入力しません |
段階3の情報は、法人プランで学習に使われないとしても、入力しないと決めるのが現実的です。理由は、会話の記録が残ること、担当者の入力ミスで意図しない相手に見える可能性があること、そして「人事はAIに社員の機微な情報を入れている」と社員に受け取られたときの信頼の損失です。
会社のワークスペース（BusinessかEnterprise）で扱うことは前提です。個人契約のアカウントで人事の情報を扱うことは、規程で禁じます。
採用での使い方
募集要項と求人票
職務の内容、求める経験、働き方の条件を渡して、求人票の下書きを作ります。「専門用語を減らして」「応募者が自分ごとにできる表現に」といった調整が短時間でできます。差別的な表現や、法令で禁じられる条件（年齢や性別の制限など）が入らないよう、人が確認します。
面接の設計
職務に求める能力から、面接の質問と評価の観点の候補を出させます。「この能力を確かめる行動面接の質問を5つ」といった依頼です。面接官ごとの質問のばらつきを減らし、評価の観点をそろえる効果があります。面接の評価そのものは、面接官が観点に沿って行います。
書類選考の補助
応募書類の要約や、募集要項との対応の整理には使えますが、合否の判定はさせません。「この応募者は要件のうちどれを満たしているか、書類の記載を根拠に整理して」という形で、判断の材料をそろえるところまでです。応募者の書類は個人情報のため、扱う範囲と保持を規程で定めます。
応募者とのやり取り
日程の調整、選考の結果の連絡、内定後の案内といった定型の文面の下書きに使えます。不採用の通知は、表現に配慮が必要なため、人が最終の文面を確かめます。
研修での使い方
研修は、人事でChatGPTの効果が最も早く出る領域です。
- 教材の作成：研修の目的と対象者を渡し、テキスト、確認問題、ケーススタディの下書きを作ります
- eラーニングの台本：動画やスライドの台本を、時間の配分つきで作ります
- 研修の効果の分析：受講後のアンケートの自由記述を分類し、改善の候補を挙げます。ENEOS マテリアルの事例では、人事が研修の分析にカスタムGPTを導入して、手作業で1〜2時間かかっていた分析を20秒に短縮し、さらに人事の担当者がコーディングの経験がないままデータ集計の道具を自作して、集計の時間を約90%減らしています
- 個別の学習の支援：社員が研修の内容を自分のペースで確かめられる、共有プロジェクトを作ります
大成建設の事例では、人事がChatGPT Enterpriseの導入を決め、研修、社内イベント、コミュニティ、ハッカソンを重ねて全社に展開し、週次の利用率90%、社員1人あたり週5.5時間以上の時間の削減を報告しています。研修の設計が、AIの定着そのものを担った形です。
💬 あやさん（副編集長）
研修の教材づくりは、人事が最初に効果を実感できる領域です。ここで慣れた人事が、全社の「教える人」になっていくんですよ！
労務での使い方
規程に基づく問い合わせの案内
就業規則、休暇の制度、各種の手続きの文書を共有プロジェクトに入れ、社員からの問い合わせに規程の該当箇所を示して答えさせます。個別の相談（体調、家族、ハラスメントなど）は答えさせず、担当につなぐ指示にします。
文書の作成
社内の通知、制度の改定の説明、雇用契約書の条文の下書きを作ります。法令に関わる条文は、社労士や法務が最終の確認をします。
法令の確認の補助
法改正の概要を要約させたり、確認すべき条文の候補を挙げさせたりできます。解釈と適用の判断は専門家が行い、ChatGPTの答えを根拠にはしません。OpenAIの利用ポリシーも、資格が必要な助言（法律や医療など）を、資格を持つ専門家の関与なしに個別に提供することを禁じています。
制度設計での使い方
- 他社の制度の調査：Deep Researchで、公開されている他社の人事制度の事例を集め、比較の表にします
- 制度の案の比較：複数の案の利点と欠点、想定される社員の反応を整理させます
- 説明資料の作成：経営会議向けの説明と、社員向けの平易な説明を、同じ内容から作り分けます
- Q&Aの作成：制度の改定で想定される質問と回答の下書きを作ります
判断と決定は人事と経営が行い、ChatGPTは検討の材料と文書の下書きを担います。
人事が全社の展開を主導する形
大成建設の事例が示すように、人事はChatGPTを「使う部門」であると同時に、「全社に広げる部門」になれます。理由は3つあります。
- 研修の設計と実施の機能を持っていることです
- 全社員に接点があることです
- 規程（就業規則、情報の扱い）の所管に近いことです
人事が主導する場合、情シス（管理と安全）、法務（規程）、現場の代表（用途）と組み、人事は「教える」と「定着させる」を担います。三菱UFJ銀行の事例のように各部門にAIチャンピオン（推進役）を置く形や、ENEOS マテリアルのように部門を横断する有志のチームが先に習熟する形も、人事が設計しやすい仕組みです。
部門の規程に入れること
- 採用の合否、評価、配置、処遇の判断にChatGPTの出力を使わないと定めます
- 評価、給与の個別の金額、健康、家族、傷病、懲戒に関する情報を入力しないと定めます
- 応募者の書類を扱う範囲と、会話の削除の時期を定めます
- 人事の業務は会社のワークスペースで行い、個人契約のアカウントを使わないと定めます
- 法令に関わる文書は、社労士や法務が最終の確認をすると定めます
- 社員に対して、人事がChatGPTを何に使い、何に使わないかを説明します
最後の項目が、人事にとって最も重要です。社員が「人事がAIで自分を評価している」と誤解すれば、制度への信頼が崩れます。使い方と線引きを、先に社員に示してください。
よくある質問（FAQ）
Q. 採用の書類選考にChatGPTを使えますか？
A. 書類の要約や、要件との対応の整理には使えますが、合否の判定はさせません。OpenAIの利用ポリシーは、雇用を含む高リスクの領域で人の確認を経ない自動判断を禁じています。
Q. 社員の評価の文章を書かせてもいいですか？
A. 評価の判断そのものは人が行います。評価者が決めた内容を、文章として整える補助に限る形なら使えますが、評価や給与の個別の情報を入力しない線引きと矛盾するため、多くの会社では避けています。
Q. 社員からの労務の問い合わせに答えさせられますか？
A. 就業規則などの規程に基づく案内はできます。体調、家族、ハラスメントなどの個別の相談は答えさせず、担当につなぐ指示にしてください。
Q. 人事の情報はどのプランで扱うべきですか？
A. 会社のワークスペース（BusinessかEnterprise）です。入力は既定で学習に使われません。それでも、評価や健康などの機微な情報は入力しないと決めるのが現実的です。
Q. 人事がAIの導入を主導している会社はありますか？
A. OpenAIの公式の事例では、大成建設が人事の主導でChatGPT Enterpriseを全社に展開し、週次の利用率90%を報告しています。
まとめ
人事部門のChatGPT活用について、要点を5つにまとめます。
- 効くのは募集要項、面接の設計、研修の教材、制度の文書、労務の案内といった「文書と設計」で、合否、評価、配置、処遇の「判断」には使いません
- 社員の情報は3段階に分け、評価、給与の個別の金額、健康、家族、傷病、懲戒は入力しません
- 研修は効果が最も早く出る領域で、ENEOS マテリアルでは人事が研修の分析にカスタムGPTを使い、自作の集計の道具で集計の時間を約90%減らしています
- 人事は「使う部門」であると同時に「広げる部門」で、大成建設では人事の主導で週次の利用率90%を達成しています
- 使い方と線引きを部門の規程に書き、社員に先に説明することが、制度への信頼を守ります
まずは、次の研修の教材を1つ、ChatGPTで下書きしてみてください。人事が最初に効果を実感し、全社に教える立場になる入口です。
💬 さとしさん（編集長）
人事のAI活用は「判断させない」「機微な情報を入れない」「社員に先に説明する」の3つで、安全に始められますよ！
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ChatGPTやClaudeをはじめとした生成AIの活用を、研修とコンサルティングで支援しています。これまでPower BIやDX支援など、30社以上・のべ数千名の支援に携わってきました。「人事部門の使い方と線引きを整えたい」「人事主導で全社の研修を設計したい」といったご相談も承っています。まだ情報収集の段階でも構いません。お気軽にお問い合わせください。
