--- title: "人事・労務の事務でのAIの使い方｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-hr-admin/ description: "人事・労務の事務では、規程にもとづく社内の質問への回答や、通知・案内文の下書きなど、個人の情報を使わない作業からAIを使うと始めやすくなります。健康情報やマイナンバーなど扱いに注意が要る情報の線引きとあわせて、進め方を整理しました。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- はじめる[柱：ユースケースと効果](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) # 人事・労務の事務でのAIの使い方 執筆：[桐谷彰人](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#kiritani)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 4件[図解 1点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 人事・労務の事務では、規程にもとづく社内の質問への回答や、通知・案内文の下書きなど、個人の情報を使わない作業からAIを使い、健康情報やマイナンバーなど扱いに注意が要る情報はAIに入力する対象から外して線を引くと、安心して始められます。 自社の「ユースケースと効果」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) 人事・労務の事務は、手続きの案内、書類の作成、社員からの質問への対応など、くり返しの作業が多い仕事です。その一方で、社員の個人情報を多く扱います。この記事では、AIを使いやすい作業と、扱いに注意が要る情報の線引きを整理します。 この記事でわかること - 人事・労務の事務でAIが手伝いやすい作業 - 個人の情報を「使わない作業」から始める進め方 - 健康情報・マイナンバー・評価で確かめたい決まり ## 人事・労務の事務のどこにAIが役立ちますか？ 人事・労務の事務をAIの使い方で分けると、次のようになります。 | 作業 | AIの使い方の例 | 個人の情報 | |---|---|---| | 社内の質問への回答 | 就業規則や手続きの資料から、休暇や手当の手続きの質問に答える | 原則として使わない | | 案内文・通知文の作成 | 年末調整や健康診断の案内、制度の変更のお知らせの下書き | 使わない | | 資料・マニュアルの作成 | 入社の手続きの説明資料、手順書の下書き | 使わない | | 求人の原稿の作成 | 仕事の内容や条件をもとに、求人の文章の下書きを作る | 使わない | | 面談の記録の整理 | 面談のメモを要約し、話した内容を整理する | 使う（注意が要る） | | 評価のコメントの整理 | 上司が書いた評価のコメントの言い回しを整える | 使う（注意が要る） | 表の上の4つは、個人の情報を入力しなくても進められる作業です。まずはここから始めると、個人情報の扱いの心配が少なく、効果も見えやすくなります。 下の2つは、社員の個人情報を扱うため、使う目的、入力してよい情報、使うサービスの設定を決めてから進めます。 ## 何から始めればよいですか？ 次の順番で進めると、安心して広げられます。 ① **社内の質問を集める。** 社員から人事・労務に届く質問を1〜2か月分集め、多い質問を整理します。休暇の取り方、各種の届出、手当の条件など、規程を見れば答えがわかる質問が多いはずです。 ② **答えのもとになる資料を整える。** 就業規則、各種の規程、手続きの案内を最新の状態にそろえます。AIが参照する資料が古いと、古い答えを返してしまいます。 ③ **担当者の下書きから使う。** まずは担当者が、社員への回答や案内文の下書きにAIを使い、内容を確かめてから送ります。規程の解釈に迷う質問は、これまでどおり担当者が判断します。 ④ **社員が直接聞ける仕組みを検討する。** 答えの質が確かめられたら、社員が規程についてAIに直接質問できる仕組みを検討します。個別の事情によって答えが変わる質問は、担当者につなぐようにします。 ⑤ **個人の情報を使う作業は、決まりを作ってから。** 面談の記録などに広げるときは、次の節で説明する線引きを決めてから進めます。 人事・労務の事務でのAIの始め方 - **社内の質問を集める**：1〜2か月分の質問を集め、多い質問を整理する - **答えのもとになる資料を整える**：就業規則・各種の規程・手続きの案内を最新にそろえる - **担当者の下書きから使う**：回答や案内文の下書きにAIを使い、内容を確かめてから送る - **社員が直接聞ける仕組みを検討する**：答えの質が確かめられたら。個別の事情で答えが変わる質問は担当者へ - **個人の情報を使う作業は、決まりを作ってから**：面談の記録などは、**情報の線引きを決めてから**進める 健康情報や個人番号を含む情報は、生成AIに入力する対象から外しておくと安心です。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「ユースケースと効果」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## 個人の情報は、どこで線を引けばよいですか？ 人事・労務の情報には、扱いの決まりが異なるものが含まれています。AIに入力してよいかを考えるときは、情報の種類ごとに分けておくとわかりやすくなります。 ### 一般の個人情報（氏名・所属・連絡先など） 個人情報保護委員会は、2023年6月2日の「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」で、個人情報を含む指示（プロンプト）を生成AIに入力する場合は、特定した利用目的を達成するために必要な範囲内かを十分に確かめるよう求めています。また、本人の同意なく入力した個人データが応答の出力以外の目的で扱われると法律に違反するおそれがあるため、サービスの提供者が機械学習に使わないことなどを入力の前に十分に確かめるよう求めています。 社員の個人情報を入力する場合は、使うサービスで入力内容が学習に使われない設定や契約になっているか、入力が利用目的の範囲内かを確かめます。 ### 健康情報 厚生労働省のWebサイトに掲載されている「雇用管理分野における個人情報のうち健康情報を取り扱うに当たっての留意事項」は、健康情報の多くは要配慮個人情報に当たり（当たらない場合も同じように扱うことが望ましいとしています）、取り扱いに特に配慮が要るとしています。取得には法令にもとづく場合などを除いて本人の同意が必要であること、第三者への提供には原則として本人の同意が必要であること、労働者の健康の確保に必要な範囲を超えて扱わないことなどが示されています。 健康診断の結果や、休職・復職に関わる情報は、生成AIに入力する対象から外しておくと安心です。扱う必要がある場合は、目的と扱う人を限り、専門家にも相談して決めます。 ### マイナンバー（個人番号） 個人情報保護委員会の「特定個人情報の適正な取扱いに関するガイドライン（事業者編）」によると、個人番号は、源泉徴収票の作成や社会保険の届出など、法律で決められた事務でしか使えず、本人の同意があっても原則としてそれ以外には使えません。外部に扱いを委託する場合は、委託先が適切な安全管理の措置を取るよう監督することも求められています。 個人番号を含む書類は、生成AIに入力する対象から外します。給与や社会保険の事務で使うシステムに個人番号を扱う機能がある場合は、そのシステムの契約と安全管理の措置を確かめます。 ## 人事評価や採用にAIを使うときの注意は？ 評価や採用は、社員や応募者の将来に関わる判断です。AI事業者ガイドラインは、AIの利用者に対し、AIの出力を事業で使う判断を責任をもって行うこと、AIの結果に頼りすぎないことを求めています。あわせて、AIを使って特定の個人や集団を評価する場合は、対象者にAIを使っていることを伝え、求めに応じて説明することを挙げています。 評価のコメントの言い回しを整えるなど、文章の下書きに使うことはできますが、評価の内容そのものは上司が決めます。採用でのAIの使い方は「[採用選考にAIを使うときの公平性と注意](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-in-hiring-fairness/)」、評価やモニタリングの注意は「[AI活用と労務管理の注意](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-labor-management/)」もご覧ください。 ## チェックリスト ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [入力してはいけない情報の一覧](https://www.ai-ready.jp/templates/prohibited-input-list/) - [社内データの分類ルール](https://www.ai-ready.jp/templates/data-classification-rules/) ガイド - [AI活用と労務管理の注意（評価・モニタリング）](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-labor-management/) - [採用選考にAIを使うときの公平性と注意](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-in-hiring-fairness/) - [生成AIと個人情報の扱い：個人情報保護法と注意喚起から確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/personal-data-and-generative-ai/) - [メール・社内文書の作成へのAIの使い方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-business-writing/) - [研修資料・業務マニュアルづくりへのAIの使い方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-training-materials/) - [社内のナレッジベースの作り方](https://www.ai-ready.jp/guide/knowledge-base-building/) - [社内データの分類ルールの作り方](https://www.ai-ready.jp/guide/data-classification-policy/) 用語 - [要配慮個人情報](https://www.ai-ready.jp/glossary/sensitive-personal-information/) - [個人データ](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-data/) - [利用目的の特定](https://www.ai-ready.jp/glossary/purpose-specification/) - [ヒューマン・イン・ザ・ループ](https://www.ai-ready.jp/glossary/human-in-the-loop/) ## よくあるご質問 Q社員の健康診断の結果をAIで整理してもよいですか？ A健康情報の多くは要配慮個人情報に当たり、取り扱いに特に配慮が必要とされています。労働者の健康の確保に必要な範囲を超えて扱わないことなどが求められるため、AIで扱う前に、目的、扱う人、使うサービスの契約と設定を確かめ、必要に応じて専門家に相談します。 Qマイナンバーを含む書類をAIで読み取ってもよいですか？ A個人番号は、源泉徴収票の作成や社会保険の届出など、法律で決められた事務でしか使えません。外部のサービスで扱う場合は委託にあたることがあり、委託先の監督も求められます。個人番号を含む書類は、生成AIに入力する対象から外しておくと安心です。 Q人事評価の文章をAIに書かせてもよいですか？ A評価のコメントの言い回しを整える下書きには使えますが、評価そのものは上司が責任をもって決めます。AI事業者ガイドラインは、AIを使って特定の個人を評価する場合は、対象者にAIを使っていることを伝え、求めに応じて説明することを挙げています。 ## この記事に出てくる用語 - [要約](https://www.ai-ready.jp/glossary/summarization/) - [個人情報保護委員会](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-commission/) - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [プロンプト](https://www.ai-ready.jp/glossary/prompt/) - [個人データ](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-data/) - [機械学習](https://www.ai-ready.jp/glossary/machine-learning/) - [要配慮個人情報](https://www.ai-ready.jp/glossary/sensitive-personal-information/) - [AI事業者ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-guidelines-for-business/) - [公平性](https://www.ai-ready.jp/glossary/fairness/) - [分類（機械学習）](https://www.ai-ready.jp/glossary/classification/) - [ナレッジベース](https://www.ai-ready.jp/glossary/knowledge-base/) - [委託先の監督](https://www.ai-ready.jp/glossary/contractor-supervision/) - [利用目的の特定](https://www.ai-ready.jp/glossary/purpose-specification/) - [ヒューマン・イン・ザ・ループ](https://www.ai-ready.jp/glossary/human-in-the-loop/) ## 「ユースケースと効果」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) [広げる／ユースケースと効果AIの効果の測り方：時間・費用・品質の指標桐谷彰人2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/guide/measuring-ai-impact/)[定着させる／ユースケースと効果AIの効果を測り続ける：全社に広げた後の指標の見直しと、続ける・広げる・やめるの判断嵐保憲2026-10-26](https://www.ai-ready.jp/guide/sustaining-ai-impact/)[はじめる／ユースケースと効果AIを使う業務の選び方：業務の棚卸しから優先順位まで石田誠2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/guide/choosing-ai-use-cases/) ## 出典 1. [個人情報保護委員会「特定個人情報の適正な取扱いに関するガイドライン（事業者編）」](https://www.ppc.go.jp/legal/policy/my_number_guideline_jigyosha/) 2. [「雇用管理分野における個人情報のうち健康情報を取り扱うに当たっての留意事項」（厚生労働省のWebサイトに掲載）](https://www.mhlw.go.jp/content/001170632.pdf) 3. [個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」（2023年6月2日）](https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/230602_AI_utilize_alert/) 4. [総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」（2026年3月31日）](https://www.soumu.go.jp/main_content/001099163.pdf) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. 人事・労務の事務のどこにAIが役立ちますか？ 2. 何から始めればよいですか？ 3. 個人の情報は、どこで線を引けばよいですか？ 4. 人事評価や採用にAIを使うときの注意は？ 5. チェックリスト 6. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「ユースケースと効果」 [ユースケースと効果の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「人事・労務の事務でのAIの使い方｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-hr-admin/