2025年は採用×A
I元年！具体的な生成AI活用法をご紹介
なぜいま採用×生成AIなのか
- 「採用ブランディングや求人票の作成で生成AIを使うと、具体的にどう効率化できるのか？」
- 「応募者とのコミュニケーションや面接の質を上げるヒントはないか？」
- 「オンボーディングにも応用できるって本当？ 実例が知りたい」
まさに2025年に入りここ数カ月で一気に増えた相談内容です。しかし、実際のところ「ただAIに丸投げするだけ」では、思ったほどの効果が出なかったり、コンプライアンスや著作権の問題でヒヤッとしたりすることもしばしば。そこで本記事では、私自身がコンサルの現場で得た実践知や成功事例を交えて、採用活動〜オンボーディングにおける生成AIの具体的活用法を徹底解説したいと思います。
後半ではすぐに使えるプロンプト集をご紹介します。これは単なる「こんな文面を作ると便利ですよ」ではなく、企業風土や採用課題の本質と向き合いながらAIを最大限使い倒すノウハウを詰め込んだものです。
人事担当者の方はもちろん、経営者の方にも「これなら自社に落とし込める！」と感じていただけるはずです。
【このシリーズを読んでほしい人！】
・採用活動にAIの導入を考えている経営者、人事責任者
・業務を効率化し、少ない人手で採用活動をしたい経営者、人事担当の方
・採用活動の質の向上を考える人事責任者
【このシリーズを読むことでのベネフィット】
・AIを活用することで採用業務の効率化と時間短縮する方法がわかる
・AIを採用活動に使うことのメリットとデメリットがわかる
・自社にAIを取り入れるヒントが得られる
目次
- なぜいま採用×生成AIなのか
- 「採用活動の変革」と「AI活用」のリアル
- 採用活動〜オンボーディングの主要フェーズと生成AI活用マップ
- 生成AI活用時の注意点
- 悩み別・具体的プロンプト集
- 生成AIだけで終わらせない！「すごい人事」で解決できる根本課題
- まとめ
「採用活動の変革」と「AI活用」のリアル
200社以上支援して見えた潮流
筆者自身は過去10年以上にわたり、スタートアップや中堅ベンチャー、大手企業の新規事業部門などを中心に、200社を超える採用・人事コンサルに携わってきました。とりわけIT業界やテクノロジー系サービス企業の支援が多かったこともあり、採用の在り方がドラスティックに変わる瞬間を数多く見てきました。
たとえば5〜6年前、SNSを使った採用やリファラル採用がまだ「一部の先進企業のみ」で本格的に導入されていた時期には、
「そんなもの、本当に効くのか？」
「口コミ採用だなんてリスクがありそうじゃないか？」
と懐疑的な声も多かったのですが、今や学生の就活アカウント、社会人の副業探し、そしてダイレクトスカウト型のプラットフォームなどがどんどん普及。応募チャネルが増えた結果、人事担当者の悩みはむしろ「たくさん集まりすぎてスクリーニングが大変」という方向にシフトしていったのです。
そこへ今回の「生成AIブーム」です。ChatGPTなどの登場により、文章作成や情報整理といった“頭を使う事務作業”が爆速化する可能性が一気に開かれました。これが採用の世界に与えるインパクトは計り知れません。
生成AIがもたらす3つの恩恵
- 文章作成とリライトの効率化
- 求人票を複数媒体向けに書き分ける
- 候補者とのメール・チャット対応のテンプレ作成
- 面接官マニュアルや研修資料作成の下書き
- 要約・スクリーニング作業の高速化
- 大量の履歴書・職務経歴書の要点をまとめる
- 面接録画や文字起こしデータの要約
- 面接官コメントの集約・比較
- アイデア発想・新たな企画立案の支援
- 採用ブランディングのためのキャッチコピーや動画シナリオ
- 内定者向けイベント・研修プログラムの立案
- 社内勉強会やワークショップのアイデア出し
ただし、生成AIは魔法の杖ではありません。コンプライアンスやセキュリティ、そして企業独自の評価基準やカルチャーを踏まえた上で、正しく扱う必要があります。しかも生成AIの活用が上手くいく企業は、実はもともと採用の戦略やフローが整っている場合が多いのです。
この点が重要で、いくらAIに頼っても、「誰を採りたいか」や「採用判断の軸」が曖昧なままでは、出力されたアイデアや候補者評価をうまく活かせません。
採用活動〜オンボーディングの主要フェーズと生成AI活用マップ
まずは全体像です。採用活動を大きく区切ると、概ね次のようなフェーズがあります。
- A.採用ブランディング・要件定義
- 「自社はどんな人材を求めるのか」を明確化
- 市場に向けてどう魅力を発信するか（企業価値やポジションの魅力）
- B.求人票作成・募集要項の整備
- 求人サイトやエージェント、SNSで発信する情報の準備
- C.母集団形成（広告、リファラル、ダイレクトリクルーティングなど）
- 候補者との初期接点づくり
- D.スクリーニング（書類選考・要約・一次面談など）
- 大量応募時の効率化や質の担保
- E.面接準備＆評価設計
- 評価基準、面接官トレーニング、質問リスト作成
- F.G.面接実施＆フィードバック
- 候補者とのコミュニケーション、合否判断理由、面接官間の連携
- H.オファー・クロージング
- 給与・条件交渉、内定出し、内定後の辞退防止策
- I.オンボーディング（入社準備〜研修・定着フォロー）
- 入社書類やオリエンテーション、研修、メンター制度、1on1面談など
この一連の流れに対し、生成AIはまんべんなく活用できます。それぞれのフェーズでどんなAI支援が期待できるかをマップすると、ざっと下記のイメージです。
- 採用ブランディング: 企業PR文やキャッチコピー、イベント企画
- 求人票作成: 文章自動生成、複数媒体向けリライト、バイアス表現チェック
- 母集団形成: SNSキャンペーン文案、ダイレクトスカウトテンプレ、リファラル案内
- スクリーニング: 履歴書要約、候補者比較表、カルチャーフィット診断項目
- 面接準備: 面接官用マニュアル、面接質問リスト、評価基準整理
- 面接＆フィードバック: 候補者への合否連絡テンプレ、評価コメント要約、面接録画のまとめ
- オファー・クロージング: 給与交渉メール、オファーレター本文、辞退防止フォロー
- オンボーディング: 研修スケジュール、メンター制度ガイド、リモート対応の注意点
私のクライアント企業でも、最初は「とりあえず求人票をAIで作ってみる」というところから始まり、次第に面接効率化や内定後フォロー、オンボーディング資料整備へとAI活用が広がっていったケースが多いです。部分的な成功体験を得ると、人事部内で「もっと使いたい！」という声が高まり、その結果、人事全体の改革や評価制度の見直しにまでつながる。そんな流れを何度も見てきました。
生成AI活用時の注意点
機密情報・個人情報の扱い
採用の現場では、候補者の個人情報や自社の未公表情報に関わる場面が多々あります。生成AIにそのまま個人情報を入力するのは非常にリスキーです。プロンプトとして職務経歴書を丸ごとコピペすると、AIの学習サーバにデータが蓄積される可能性がある（サービスによって違いはあるが）ため、必ず社内ルールを整備してください。
- 氏名や住所をイニシャル化する
- 具体的な数字やクライアント名を伏せ字にする
- 社外秘の情報は入れない、もしくはAIが学習しない企業向けプライベート環境を利用する
AIの“幻覚”リスクと最終チェック
生成AIは確からしそうな嘘(幻覚)を語るリスクがあります。私のクライアントでも、「競合分析をAIにさせたら実在しない情報を堂々と書かれていた」という事例がありました。
必ずファクトチェックは人間が実施し、「AIがこう言ってるから間違いない」は厳禁です。
過度な依存は禁物：あくまで補助ツール
採用判断や面接評価をすべてAI任せにするのは危険ですし、法的・倫理的問題も生じかねません。AIはあくまでスクリーニングや作業効率化を補助するツール。最終的な意思決定は人間が責任をもって行い、候補者との信頼関係を築くことが重要です。
私自身、現場でよく感じるのは「AIが生み出す効率化分の時間を、人間の創造的・戦略的な業務に回すことで、採用の質が飛躍的にアップする」というメリットです。面接で候補者に真摯に向き合ったり、入社後のフォローを手厚くしたり。そうした人的な付加価値を高めるのが理想の姿だと強く思います。
悩み別・具体的プロンプト集
ここからは、前章で触れた各フェーズ別に、プロンプト例をまとめてご紹介します。
▼A. 採用ブランディング
キャッチコピー生成
- お悩み: 「自社の魅力を端的に表現できない」
プロンプト例:
当社は◯◯業界のスタートアップで、××という価値観を大切にしています。入社すると得られる魅力を100文字以内でキャッチコピー3案として提案してください。
- ポイント: 事前に箇条書きで「自社の強みや社風」を整理し、AIに短文コピーへ落とし込んでもらう
ビジョン・ミッション要約
- お悩み: 「企業理念をわかりやすくまとめたい」
プロンプト例:
当社のビジョンとミッションを以下にまとめています。これらを学生や若手層に理解されやすい言葉にリライトしてください。
[ビジョン/ミッション原文…]
- ポイント: リライトという形で文章を出すと、元のテイストを活かしつつ読みやすい形に仕上げやすい
▼B. 求人票＆募集要項作成
基本求人票ひな型生成
- お悩み: 「求人作成のたたき台をすぐに用意したい」
プロンプト例:
以下の情報をもとに、Webエンジニア募集の求人票ひな型を作成してください。・募集背景：新規事業拡大
・必須スキル：◯◯, △△
・魅力ポイント：少数精鋭で裁量が大きい
文字数目安：800〜1000字
- ポイント: AIに箇条書きを与え、文体・文字数・ターゲット層を指定する
ノンバイアスな求人表現チェック
- お悩み: 「無意識に差別的表現や年齢制限表現を使っていないか不安」
プロンプト例:
以下の求人票を読み、差別表現やジェンダーバイアス、年齢制限的表現が含まれていないかチェックし、必要があれば修正案を提示してください。
- ポイント: 採用コンプライアンスが厳しくなっている昨今、とても重要
▼C. 候補者アトラクト・母集団形成
ダイレクトリクルーティング用のスカウト文面
- お悩み: 「個別スカウトメールが毎回同じで、魅力が伝わりにくい」
プロンプト例:
以下の対象者像を想定し、ダイレクトスカウトメールの文面を丁寧で短め（300字程度）に作成してください。・対象：Pythonエンジニア
・魅力：リモートワーク可能、年俸制
・アクション：面談希望
- ポイント: 強調させるポイントを変えて複数案作成をしてもらう
▼D. 応募者スクリーニング＆要約
履歴書・職務経歴書のクイック要約
- お悩み: 「応募が多くて読む時間が足りない」
プロンプト例:
以下の職務経歴書を300文字以内で要約してください。特にプロジェクト規模・成果・使用スキルにフォーカスして記載をお願いします。
[職務経歴書…]
- ポイント: 個人情報は伏せて入力する
経験スキル対比表作成
- お悩み: 「複数候補者のスキルを比較したいが表にするのが手間」
プロンプト例:
以下の3名の候補者のスキル要約を表形式で作成し、それぞれの強みを一言でまとめてください。
[A面接官コメント…]
[B面接官コメント…]
[C面接官コメント…]
- ポイント: 単なる要約だけでなく、表形式や強み・懸念点を一言でなど、出力形式を明確にする
▼E. 面接準備＆評価設計
面接評価基準の作成
- お悩み: 「各面接官がばらばらに評価している」
プロンプト例:
当社が重視する5つの評価基準（コミュニケーション、論理思考、チームワーク、挑戦意欲、顧客志向）について、面接時にチェックすべき質問例と評価ポイントを教えてください。
- ポイント: 事前に「どんな価値観やスキルを重視するか」を明確化する
ロールプレイ面接シナリオ
- お悩み: 「営業職候補の提案力を測るロールプレイをやりたいが、シナリオが思いつかない」
プロンプト例:
営業職向けロールプレイ面接を想定し、顧客役と候補者役の会話台本を作成してください。・商品：自社SaaS
・ロールプレイ時間：15分
・評価ポイント：提案力、ヒアリング力
- ポイント: 生成されたものをそのまま使わず自社の状況に合わせて修正する
▼F. 面接質問＆評価フィードバック
面接が始まった後も、質問の質や合否連絡文面などでAIを活用できます。
STAR手法に基づく深掘り質問例
- お悩み: 「候補者の実績や行動を具体的に聞き出したいが質問が単調になりがち」
プロンプト例:
STAR手法を使って候補者のエピソードを深掘りする質問例を5問ください。
- ポイント: 「実績を聞いても表面的な回答しか返ってこない」という場合、このSTARフレームでAIが整理した質問が役立ちます。面接官がそれを参考に場数を踏んでいくうちに習得していく流れが効果的です。
面接官評価コメント要約
- お悩み: 「複数の面接官からのコメントが混在していて意見がまとまらない」
プロンプト例:
以下の面接官コメントをまとめ、候補者の強み・懸念点・総合評価を箇条書きで整理してください。
[A面接官コメント…]
[B面接官コメント…]
- ポイント: 社内選考会議や最終役員面談前に要点を集約。誰が見ても分かる評価資料に
▼G. 候補者コミュニケーション
選考プロセスが進むほど、メールやチャットでのコミュニケーションが増えます。「候補者から日程変更をお願いされた」「書類が足りない」「面接前日にリマインドしたい」など細々したやり取りが煩雑化しがち。ここにAIを導入すれば、テンプレ作成や自動返信などで大きな省力化が可能です。
志望度ヒアリングメール
- お悩み: 「他社も受けている候補者にうまく志望度を確認したいが、失礼にならない文面がわからない」
プロンプト例:
現在の志望度や他社選考状況を確認するメール文を作成してください。候補者に圧迫感を与えず、率直な回答を得られるよう配慮してください。
- ポイント：あまりに踏み込みすぎると嫌がられますし、曖昧だと伝わりません。AIが出す文面をベースに、自社のトーンに合わせて微調整すると、ちょうどよいメールが完成します。
内定辞退防止フォローアップメール
- お悩み: 「内定は出したが他社と迷っている候補者をどう繋ぎ止めるか…」
プロンプト例:
内定承諾前の候補者に対して、会社の魅力や今後のキャリアサポート体制を改めてお伝えし、
不明点があれば相談してほしい旨を伝えるフォローアップメールを300字程度で作成してください。
- ポイント: 人事や現場マネージャーの熱意を織り交ぜるなど最終調整をすれば、かなり有効な内定者フォローになります。
▼H. オファー・クロージング
内定やオファーレター、条件交渉など“クロージング”は採用成功のカギ。ここで失敗すると、苦労してスクリーニングや面接をしても辞退されて終わってしまいます。
給与交渉メールのテンプレ
- お悩み: 「希望年収とこちらの提示額に差がある場合、どう切り出す？」
プロンプト例:
候補者が希望年収を提示してきました。こちらの提示額とのすり合わせをしたいので、
丁寧に交渉余地があることを示すメールテンプレを300字で作成してください。
- ポイント: 交渉における適切な言葉遣いや、圧迫感を与えないトーンの調整が肝心
内定祝いメッセージ
- お悩み: 「内定承諾後にちょっとしたお祝いの言葉を送りたいが、何を書けばいいか…」
プロンプト例:
候補者が内定を承諾してくれました。そのお礼と入社を楽しみにしている旨を伝える、
カジュアルなお祝いメール（200字程度）を作成してください。
- ポイント: 企業やチームの温かい雰囲気を伝える絶好のチャンス。内定者のエンゲージメント向上にもつながります。
▼I. オンボーディング準備＆実施
採用だけでなく、その後のオンボーディングにも生成AIは活用可能です。オンボーディングの設計が曖昧だったり、研修資料が散らばっているという問題を解決できます。ここをAI活用でまとめると、新入社員の不安が激減するケースが多いです。
オンボーディングスケジュール作成
- お悩み: 「入社1〜3ヶ月のロードマップがない」
プロンプト例:
新入社員のオンボーディング計画を1ヶ月目、2ヶ月目、3ヶ月目の3段階で提案してください。・ゴール：業務理解＋チームへの適応
・研修内容例：社内ツール研修、OJT、1on1面談 等
- ポイント: あくまで“たたき台”として作成し、実際に社内のリソースやスケジュールに合わせる
オンラインオンボーディングの注意点まとめ
- お悩み: 「リモートワーク前提で入社する社員が増えたが、離職率が高い」
プロンプト例:
リモートオンボーディングを実施する際の注意点と、新入社員へのアドバイスを5項目に分けて作成してください。
- ポイント: これを新入社員配布用の資料に落とし込むなど、スムーズなリモート導入が可能
▼J. ラテラル活用アイデア集
最後は、ちょっと変わり種なアイデアです。既存の採用プロセスを一歩進めて、新しい企画や方法論に挑戦したい企業向け。たとえば、「ゲーミフィケーション採用」「バーチャル社内見学」「採用から活躍までのストーリーテリング動画」など。
私の支援先でも、内定者向けにVRオフィスツアーを実施したり、“失敗学”を共有するワークショップでカルチャーづくりを進めたりと、尖った施策に挑む企業が増えました。こうした新しい試みは、話題になりやすく候補者の記憶に残りやすいため、母集団形成やオンボーディング成功率向上につながるケースが多いです。
生成AIだけで終わらせない！「すごい人事」で解決できる根本課題
ここまでご紹介してきたとおり、生成AIを活用することで、採用やオンボーディングの現場で“できること”が格段に増えるのは間違いありません。しかし、私が現場を見てきた経験から言えるのは、AI導入前にまず“採用戦略や社内フローを再点検”すべきということです。
「採用戦略・評価基準」が曖昧だとAIは活きない
多くの企業が陥りがちな罠として、「AIを使えばすべて解決！」と飛びつくものの、自社が求める人材像や評価基準が社内で共有されていないため、出力された文章やスクリーニング結果をどう判断していいか分からず、結局活用が進まないケースがあります。
- 採用要件定義が流動的で、「何を重視して候補者を選ぶのか不明瞭」
- 面接官同士で評価基準がバラバラ、面接後の議論がまとまらない
- 内定後、現場配属や研修計画が曖昧で、新入社員の離職率が高い
こういった根本的課題が放置されたままでは、たとえAIを使って効率化できたとしても、企業にとって本質的な“優秀な人材を長期的に活躍させる”ゴールにたどり着きにくいのです。
「すごい人事」のコンサルティングとは？
そこで、弊社が提供している「すごい人事コンサルティング」は、採用戦略の再定義から選考プロセス標準化、人事評価制度との整合性まで、トータルでサポートするコンサルティングサービスです。
具体的には:
- 採用ポジション・要件の整理
- 経営方針、組織課題を踏まえ、どんな人材が必要か明確化
- 採用フロー＆評価基準の設計
- 面接官トレーニング、評価フォーマットの策定
- 生成AI導入支援
- セキュリティ・コンプライアンスに配慮したAI運用ルール
- 社内教育＆ツール連携
- オンボーディング計画・定着施策
- 入社後のフォロー、キャリアパス構築
- 社内研修やメンター体制整備
AIツールの操作方法だけ教えて終わりではありません。最終的には「企業と社員の成長が持続する仕組みを作る」ことがミッション。私自身もコンサル現場で、経営者や人事担当者と二人三脚で進めながら、どうすればAIを正しく活かせるかを常に模索しています。
まとめ
ここまで、採用活動からオンボーディングに至るまでの流れと、具体的な生成AIの活用法ご紹介してきました。最後に、ポイントを整理すると以下になります。
- 生成AIは採用活動全般で大きな力を発揮する
- AIを使いこなすには事前準備と注意が必要
- 本質的課題は「採用戦略・評価基準・社内フロー」の整備が必要
- すごい人事コンサルティングの活用で、AIと採用改革を両立が可能
本記事をきっかけに、「AIに何を指示すればいいか分からなかった」という人事担当者が、一歩を踏み出していただければ幸いです。プロンプトはあくまでサンプルですが、それぞれを自社の文脈に合わせてカスタマイズしてみると、きっと驚くほどスムーズに採用活動が回り始めるはずです。
そして、「もう少し根本的なところから相談したい」「AIも含めて人事全体を作り直したい」という場合は、ぜひ「すごい人事」にお声がけください。私とチームが伴走し、戦略・実務・定着施策までワンストップでサポートいたします。
「すごい人事」情報局運営元：株式会社Crepe
Crepeでは、「人事が変われば、組織が変わる」というコンセプトのもと、⚫︎各種業界1300名の人事が在籍。工数・知見を補う「即戦力」レンタルプロ人事マッチングサービス
⚫︎1日2時間〜使えるマネージャークラスのレンタル採用チーム。オンライン採用代行RPOサービス
⚫︎人事にまつわる課題を解決へ導く、伴走型人事コンサルティングサービス
などのサービスを通して、人事課題を解決する支援を行っています。