人事業務をClaude Codeで効率化｜採用・労務の自動化例

人事業務こそ生成AI活用の効果が出やすい理由

結論から言うと、人事は社内でも特に生成AIの活用効果が出やすい部門です。理由は、人事の仕事の多くが「形式は決まっているのに、毎回中身が少しずつ違う」業務だからです。応募者ごとに内容の違う書類、入社者ごとに変わる手続き、毎回設問の違うアンケート。単純なマクロでは対応しきれず、かといって人がやるには時間がかかりすぎる——この中間地帯こそ、文章とデータの両方を扱える生成AIの得意領域です。

Claude Codeは、Anthropic社のAI「Claude」に言葉で指示すると、ファイルの処理や表の作成、簡単な業務ツールづくりまで対話で進めてくれるツールです。チャット型のAIと違い、手元のExcelやCSV、フォルダの中のファイルを直接扱えるのが特徴で、人事が日々向き合う「ファイルとリストの山」と相性が良いのです。人事以外も含めた部門別の事例はAIで作れる業務ツールの実例9つにまとめているので、全体像をつかみたい方はあわせてご覧ください。

Claude Codeで自動化できる人事の定型業務5つ

ここからは、人事の現場でよくある定型業務を5つ取り上げ、それぞれClaude Codeでどう自動化するかを、実際にAIへ伝える指示の例文つきで紹介します。例文は自社の状況に合わせて言い換えて使ってください。

1. 応募者情報の整理

求人媒体ごとにバラバラの形式でダウンロードされる応募者データを、1つの管理表に手作業で転記する——採用担当の代表的な消耗業務です。Claude Codeなら、ファイルを渡して次のように頼むだけで統合できます。

「求人媒体からダウンロードした応募者CSVが3種類あります。氏名・応募日・応募職種・選考ステータスの列に統一して、1つの管理表にまとめてください。同じ人が複数媒体から応募している場合は印を付けてください」

一度この処理の仕組みを作ってもらえば、翌週からはファイルを置いて実行するだけになります。さらに選考ステータスの更新や面接評価の記録まで一元化したい場合は、採用応募者管理ツールの作り方で手順を詳しく解説しています。

2. 面接日程調整の下準備

面接官の空き時間と候補者の希望日時を突き合わせる作業は、人数が増えるほど組み合わせ地獄になります。Claude Codeに両方のリストを渡せば、候補日の組み合わせ表と案内メールの下書きまで一気に用意できます。

「面接官3名の空き枠一覧と、候補者5名の希望日時一覧を渡します。全員分の面接候補日を割り当てた表を作り、候補者ごとに日程案内メールの下書きも作成してください。社名と面接形式（オンライン）は本文に入れてください」

送信そのものは人が確認してから行う前提でも、「考えて組む」部分がなくなるだけで負担は大きく減ります。

3. 入社手続きチェックリストの自動生成

入社手続きは、雇用形態や入社日によって必要な書類・手配が微妙に変わるため、抜け漏れが起きやすい業務です。自社の手続き一覧を一度Claude Codeに覚えさせれば、入社者ごとのチェックリストを自動で作れます。

「当社の入社手続き一覧（正社員用・契約社員用）を渡します。来月入社する3名の氏名・雇用形態・入社日のリストから、1人ずつ期限つきのチェックリストを作ってください。入社日の2週間前までに済ませる項目を上に並べてください」

4. 労務書類の確認補助

従業員から提出される書類の記入漏れチェックや、届出の期限管理も、定型なのに神経を使う仕事です。Claude Codeには「確認の一次スクリーニング」を任せられます。

「このフォルダにある提出書類のファイル名と中身を確認して、必須項目が空欄のもの、記載内容がリストと食い違うものを一覧にしてください。問題のない書類はOKフォルダに移動してください」

注意したいのは、労務書類は法令に関わるため、AIの指摘はあくまで下調べと捉え、最終判断は必ず担当者が行うことです。それでも「全件を人が目視する」状態から「AIが挙げた要注意分だけ人が見る」状態に変わるだけで、確認時間は大幅に短縮できます。

5. 社内アンケート集計

エンゲージメント調査や研修後アンケートの自由記述欄は、読むだけで何時間もかかります。Claude Codeなら、分類・集計・要約までまとめて任せられます。

「社内アンケートの回答CSVを渡します。自由記述をテーマ別に分類して件数を集計し、テーマごとに代表的な意見を3つずつ引用した報告書の下書きを作ってください。ネガティブな意見も省略せず含めてください」

研修の現場でも、人事の受講者が最初に作るツールとして選ぶことが多いのがこのアンケート集計です。個人を特定する情報を含まないデータで試せるため、最初の練習台としてちょうどよいのです。

人事部門での始め方（3ステップ）

始め方はシンプルで、次の3ステップをおすすめしています。

• ステップ1：繰り返し業務を書き出す——毎週・毎月くり返している作業を10個ほど書き出します。「どのファイルを開いて、何をして、どこに出すか」まで書けると、そのままAIへの指示になります。
• ステップ2：個人情報を含まない業務から1つ選ぶ——最初の1本は、匿名化済みのアンケート集計や、自分用のチェックリスト生成など、個人情報リスクのない題材を選びます。
• ステップ3：状況をそのまま言葉で伝える——完璧な指示を考える必要はありません。「このファイルがあって、毎回こうしていて、こうなったら嬉しい」と説明し、出てきた結果に「ここが違う」と返しながら仕上げます。

研修でつまずきやすいのは、最初から「採用管理システムを丸ごと作ろう」と大きく構えてしまうケースです。小さな1業務に絞るほど早く完成し、成功体験が次の自動化につながります。作る手順の全体像はClaude Codeで業務ツールを作る5ステップで詳しく解説しています。

個人情報の取り扱いで必ず守ること

人事の生成AI活用で絶対に外せないのが、個人情報の扱いです。応募者・従業員のデータは個人情報保護法の対象であり、「便利だから」と無造作にAIへ渡してよいものではありません。最低限、次の4点を守ってください。

• 会社のAI利用ルールを先に確認する——AIへの入力が許されるデータの範囲を、情報システム部門や法務と確認してから始めます。ルールがまだ無い場合は、利用範囲を決めてから着手します。
• 渡すデータを最小限にする——氏名を社員番号や仮名に置き換える、不要な列を削ってから渡すなど、業務に必要な最小限の情報だけを扱います。多くの作業は実名がなくても成立します。
• 学習に使われない設定・契約を確認する——法人利用では、入力データがAIの学習に使われない設定やプランを選ぶことが前提です。利用しているプランの規約を必ず確認してください。
• 出力の保存先とアクセス権を決める——AIが作った応募者一覧なども個人情報です。保存先のフォルダとアクセスできる人を、元データと同じ基準で管理します。

裏を返せば、この4点を整えてしまえば、人事は安心して自動化を進められます。「ルールがないから禁止」で止めるのではなく、ルールを作って活用に進むことが、これからの人事部門の競争力になります。

まとめ：人事の定型業務は「言葉で指示」して手放せる

本記事の要点を整理します。

• 人事は「形式は定型、中身は毎回違う」業務が多く、生成AI活用の効果が出やすい部門
• 応募者整理・日程調整・入社手続き・労務確認・アンケート集計は、Claude Codeへの言葉の指示で自動化できる
• 最初の1本は、個人情報を含まない小さな業務から始めるのが成功のコツ
• 個人情報は「ルール確認・最小化・学習利用の確認・保存先管理」の4点を必ず守る
• 労務など法令に関わる確認は、AIを下調べ役にして最終判断は人が行う

採用も労務も、本来の仕事は「人と向き合うこと」のはずです。転記と集計をAIに手放して、その時間を取り戻すところから始めてみてください。