人事の仕事はAIでなくなるのか

「人事の仕事は、AIでなくなってしまうのだろうか」

評価・採用・労務といった実務を担う人事担当者の方だけでなく、人事部門をどう再設計するか考える経営層・管理部門役員の方からも、この問いはよく聞かれるのではないでしょうか。先に当社の結論をお伝えすると、人事という職種そのものが消えるとは考えていません。作業のうち手順が決まっている部分がAIに寄っていく一方で、人に関する意思決定と、その説明責任は人事の仕事として残る、というのが実際にAI化を進めた当社の実感です。

はじめに

「人事 AI なくなる」と検索すると、AIに代替される業務の一覧や、これから人事に何が起きるかを外側から予測した記事が多く見つかります。当社もひととおり目を通しましたが、いずれも「これから起きること」の予測であり、実際に何が起きたかという当事者の話ではありませんでした。

当社malna(マルナ)は2026年からAIエージェント「Claude Code」を全社に導入し、経理・総務だけでなく人事に関わる業務の一部もAIに任せる形へ切り替えてきました。専任の情報システム部門を持たない社員十数名の規模の会社です。本記事では、一般論としての「AIに奪われる仕事ランキング」ではなく、実際にAI化を進めた当社の中で何が無くなり、何が新しく生まれたのかを、当事者としての観察としてご紹介します。

なお本記事は、人事担当者としてキャリアの不安を抱えている方だけでなく、社内の推進側として人事のAI化を考える方に向けて書いています。転職やキャリアチェンジの話ではなく、今いる組織の中でAI活用側に回るための考え方を中心にお伝えします。

人事の仕事はAIでなくなるのか、当社の結論

人事の仕事がAIでなくなるとは、人事という職種が消滅することではなく、これまで人事担当者が担っていた業務のうち、手順や規程で答えが決まっている部分が人の手を離れ、残った業務の比重が「人に関する意思決定」と「その説明責任」に寄っていくことだと当社は考えています。

人事が扱う業務には、もともと「規程に沿って処理する」定型部分と、「個別の事情を踏まえて判断する」部分が混在しています。当社の経験では、AI化が進むほどこの2つの境界がはっきり見えるようになってきました。次の章から、実際に何が無くなり、何が新しく生まれたのかを具体的にご紹介します。

実際にAI化を進めて、人事から無くなった作業

まず、以前は人が時間をかけて対応していたのに、今は仕組みとして自動で回るようになった作業からご紹介します。

• 社内問い合わせへの一次回答：「有給休暇の残数を知りたい」「育児休業の申請方法を知りたい」といった、社内規程やマニュアルを見れば答えが決まっている問い合わせは、以前は担当者が一件ずつ規程を確認しながら回答していましたが、今は規程を参照した一次回答の下書きをAIが作成し、担当者が確認して送る形に切り替わっています
• 応募者対応・オンボーディング資料の下書き：選考の一次対応文面や、入社後のオンボーディング資料・チェックリストの作成も、フォーマットが決まっている部分はAIが下書きを作るようになりました
• 勤怠・労務データの集計：勤怠データの集計や、労務関連の定型レポート作成といった、フォーマットが決まっている集計作業も自動化が進んでいます
• 評価・配置データの整理：評価コメントの傾向整理や、複数部署からの異動希望・スキル情報の一覧化といった、判断の前段階にあたるデータ整理も、AIに任せやすい部分から置き換わってきました

これらに共通しているのは、「規程やフォーマットに沿って処理すれば答えが一つに定まる」という点です。逆に言えば、答えが一つに定まらない業務、つまり合否・評価・処遇・異動といった最終的な決定そのものは、当社では今も人が担っています。

一方で、人事に新しく生まれた仕事もある

無くなった作業がある一方で、以前は存在しなかった、あるいは後回しにされていた仕事が新しく生まれたことも正直にお伝えする必要があります。

一つは、AIの出力を検証する仕事です。AIが作った問い合わせ回答の下書きや、整理された評価データがそのまま使えるかどうかを人が確認する工程は、AI化以前には存在しなかった業務です。当社では、AIが作成した下書きを人事担当者が必ず確認・修正してから送る、という工程を崩さないようにしています。

もう一つは、データ整備とルール整備の仕事です。人事が扱うデータには、氏名・給与・評価・健康状態といった個人情報が多く含まれます。AIに何を渡してよく、何を渡してはいけないかという社内ルールの整備、氏名や識別情報をマスキングしてから入力する運用の設計、利用しているAIサービスが法人向けプランで学習利用のオプトアウトに対応しているかの確認といった作業は、AI化が進むほど比重が増えていく感覚があります。

そしてもう一つ、AIエージェントの運用に関わる仕事です。当社では、こうした自動化の仕組みそのものは、開発・自動化の設計に明るい社内の推進担当者が構築し、人事担当者はSlack通知や確認済みの下書きといった「できあがった成果物」を日々の業務で使う、という構造にしています。人事担当者全員がAIツールのターミナルを直接操作する必要はありませんが、「この業務はAIに任せられるか」を判断し、推進担当者に要件を伝える役割は、以前には無かった仕事です。

なくなる作業となくならない仕事を分けているもの

当社の経験から言うと、なくなる作業となくならない仕事を分けているのは、業務の難しさというより「答えが一つに決まるかどうか」と「誰が責任を負うか」の2点だと感じています。

規程を確認して回答する、決まったフォーマットでデータを集計する。これらは正解がほぼ一つに定まるため、AIに任せやすい領域です。一方で、「この候補者を採用するか」「この評価をどう最終決定するか」「この異動を実行するか」といった問いには、唯一の正解がありません。過去の経緯、本人の個別事情、組織内の関係性といった、AIが直接観測できない情報をもとに判断する必要があるからです。

さらに人事特有の事情として、こうした決定には説明責任が伴います。不採用にした理由を説明できない状態を作らない、評価の根拠を本人に説明できる形にしておく、異動の判断が不当な取り扱いに当たらないようにする。こうした説明責任は、AIに判断を委ねたとしても人事担当者・経営者が最終的に負うものであり、この点が人事の仕事を「AIでなくなる」と単純には言えない理由だと当社は考えています。

なくなった作業・生まれた仕事・変わらない責任の整理

この表からも分かるように、「情報を集めて整理する」前半部分はAIに寄っていき、「何を最終的に決め、どう説明するか」という後半部分に人事の役割が集約されていく傾向があります。

社労士の仕事はどうなるか

人事に隣接する専門領域として、「社労士の仕事もAIでなくなるのか」という懐疑も検索されています。当社はこの領域の専門家ではないため断定は避けますが、労務手続きの定型部分がAIによる支援で効率化される一方、法改正への対応や個別の労務相談といった専門判断は、引き続き社会保険労務士など専門家の確認が必要な領域だと考えています。労務のAI活用そのものについては、当社が扱う範囲でいずれ別記事で詳しく取り上げる予定です。

人事担当者が今からできること

ここまでの内容を踏まえて、人事担当者個人として何から手をつければよいか、当社の考え方をご紹介します。転職やキャリアチェンジを勧める趣旨ではなく、今いる組織の中でAI活用側に回るための入り口としてお伝えします。

1. 自分の業務を作業単位で棚卸しする：「人事業務」とひとくくりにせず、問い合わせ対応・データ集計・面談・最終判断のように作業を分解します。「規程やフォーマットに沿えば答えが決まる作業はどれか」という軸で分類すると、AIに任せる優先順位が見えやすくなります
2. AIの出力を検証する目を養う：AIが作った下書きや整理済みのデータが妥当かどうかを判断できなければ、結局その作業を手放せません。規程との整合性を確認する習慣、個人情報が適切にマスキングされているかを確認する習慣が、この「検証力」の中身になります
3. データ整備・ルール整備に関わる：人事データの取り扱いルールや、AIに渡してよい情報の範囲を決める議論には、規程を理解している人事担当者自身が関わることが欠かせません。ここに関わることが、AI活用側に回る最初の一歩になります
4. 最終判断と説明責任を担う自覚を持つ：AIが整理した情報をもとに、最終的な判断とその説明責任を担うのは人事担当者自身です。この自覚を持つことが、単なる「AIの管理役」ではない専門性につながると当社は考えています

経営層・人事責任者が体制設計で考えるべきこと

個人の備え方だけでなく、組織としてどう受け止めるかという問いも欠かせません。当社の経験から言えるのは、AI化を「ツール導入」ではなく「役割の再設計」として位置づけない限り、確認漏れや責任の所在が曖昧なまま運用が進んでしまうということです。

具体的には、AIが作った下書き・整理済みデータを人が確認する工程を必ず残すこと、そして「最終判断は誰が負うか」を業務ごとに明確にしておくことが出発点になります。この2点を曖昧にしたまま現場にAIツールだけを配ると、効率化はできても確認漏れや説明責任の空白が生まれやすくなる、というのが当社の実感です。人事業務のどこにAIを使い、どこで人が締めるかという全体設計については、人事のAI活用とはで業務別に整理しています。

よくある質問

Q1. 人事の仕事は本当にAIでなくなりますか。 職種としての人事が消えるとは考えていません。当社の経験では、規程・フォーマットに沿って答えが決まる「作業」の部分から無くなっていき、合否・評価・処遇・異動といった最終判断と、その説明責任は人事の仕事として残る傾向にあります。

Q2. AIによって人事担当者に新しく生まれる仕事はありますか。 あります。当社の経験では、AI出力の検証、人事データの取り扱いルール整備、AI運用に関する要件整理といった仕事が新しく生まれています。工数削減の分だけ、この種の仕事が増える感覚があります。

Q3. 社労士の仕事もAIでなくなりますか。 当社はこの領域の専門家ではないため断定は避けますが、労務手続きの定型部分は効率化が進む一方、専門判断が必要な領域は残ると考えています。最終的な判断は社会保険労務士などの専門家にご確認ください。

Q4. 人事担当者はAI化にどう備えればいいですか。 転職を考える前に、自分の業務を作業単位で棚卸しし、どこから任せられるかを見極めることから始めるのがよいと当社では考えています。AIの出力を検証できる目を持つこと、データ整備・ルール整備の議論に関わることも欠かせません。

Q5. 中小企業の人事部でもAI化は進みますか。 規模の大小は分かれ目にならないと当社では考えています。当社自身が専任の情報システム部門を持たない社員十数名の規模でありながら、人事に関わる業務の一部を自動化の仕組みに置き換えています。

さいごに

「人事の仕事はAIでなくなるのか」という問いに、当社なりの答えを一次観察ベースでご紹介しました。規程やフォーマットに沿って答えが決まる作業は無くなっていき、AIの出力を検証する仕事やルール整備の仕事が新しく生まれ、そして合否・評価・処遇といった最終判断と説明責任は、人事の仕事として残る。これが、実際にAI化を進めてみた当社の実感です。

人事業務のどこにAIを使えるかの全体像は人事のAI活用とは、エージェント型AIに任せられる範囲と任せられない範囲の線引きは人事業務でAIエージェントに任せられることで詳しく扱っています。なお、マーケティング職におけるAI化の実感についてはマーケティングの仕事はAIでなくなるのかでご紹介していますので、あわせて参考にしていただけますと幸いです。

自社の人事業務のどこから見直せばよいか、AI活用側に回れる人材をどう確保すればよいかお悩みの方がいらっしゃいましたら、AI人材の業務委託活用ガイドやAI導入を任せられる人がいない問題もご参照ください。

自社のAI導入・AI活用について相談したい場合は、企業からのご相談もご検討ください。