HR × AI人事AI / 採用・配属・定着・退職リスク

採用から定着まで、人事の打ち手を AIで前に

人事AI で 応募スクリーニング / 配属マッチング / 1on1分析 / 退職リスク検知 まで。

人事領域のAI業務自動化・業務刷新を、MBB・Big4 出身マネージャー級+人事業界経験者が業務フローの書き起こしから設計・実装・定着まで一気通貫で対応。 属人化していた採用・配属・定着・退職予兆の判断を、人事部全体で再現可能な仕組みに変えます。

無料相談受付中閉域環境・オンプレ対応2週間から開始可能
実装可能な 人事AI エージェント
6
棚卸し → 定着
4フェーズ
選考工数の削減事例
80%
人事AI の現場
人事AI エージェント
6種 実装可能
選考工数の削減事例
80%
応募スクリーニング エージェント
応募スクリーニング求人票・スカウト文 自動生成配属マッチングオンボーディング進捗1on1ログ要約退職リスク検知ATS / HRIS 連携閉域環境処理30/60/90日チェック介入提案採用・配属・定着PHASE 01〜04応募スクリーニング求人票・スカウト文 自動生成配属マッチングオンボーディング進捗1on1ログ要約退職リスク検知ATS / HRIS 連携閉域環境処理30/60/90日チェック介入提案採用・配属・定着PHASE 01〜04
PAIN人事部からよくいただく相談

打ち手は見えているのに、
回らない

01Pain

応募者の母数に対して、一次選考のリソースが追いつかない

求人媒体・リファラル・ダイレクトリクルーティング を増やすほど一次選考が肥大化。質と速度を両立できない。

02Pain

配属・配置の判断が属人的、入社後ミスマッチが顕在化

候補者のスキル・志向と配属先要件の擦り合わせが特定マネージャーの感覚に依存。早期離職や活躍遅延の原因に。

03Pain

1on1ログ・サーベイ・離職データが分散して活用されない

それぞれ別のツールに溜まっており、経営層・人事責任者が組織課題を横断的に把握する仕組みになっていない。

04Pain

退職の予兆を捉えるのが特定マネージャーの属人技

ハイパフォーマーの離職や部署単位の組織不全が起きてから気づく。介入が後手になり、回復に半年〜1年かかる。

PERSONA の人事AIなら、こう変えられます
AGENTS実装可能な 6つの 人事AI エージェント

人事の判断を、
AIで再現可能に

人事AI として実装可能な代表的なエージェントです。 実際にはお客様の人事フローを書き起こした上で、組み合わせ・カスタムをご提案します。

01
RECRUIT(採用)

応募スクリーニング エージェント

応募受付から一次選考結果通知、面談日程調整までを自動化。ファーム出身者が要件モデルの設計と例外処理ロジックを担当。

inbox応募受付description経歴抽出auto_awesome要件マッチングspeedスコアリングmail一次結果通知calendar_today面談日程調整
構成: OCR + LLM分類 + ATS連携
ATS / 採用管理システムと連携、書類選考の半数を自動化
02
RECRUIT(採用)

求人票・スカウト文 自動生成 エージェント

求める人物像を入力するとAIが求人票・媒体別スカウト文・LinkedInメッセージのドラフトを生成。ABテスト・効果分析まで自動。

tune人物像入力search競合求人分析edit求人票ドラフトauto_awesome媒体別スカウト文send配信bar_chart効果測定
構成: LLM文章生成 + 媒体API連携
媒体毎の文体・字数制限を学習、CTR を継続改善
03
PLACEMENT(配置)

配属マッチング エージェント

候補者プロファイルと配属先要件・カルチャーから最適配属を提案。配属理由レポートを自動生成し、現場マネージャーとの合意形成を加速。

person候補者プロファイルgroups配属先要件auto_awesomeスキル志向マッチspeed適合度スコアcheck_circle推奨配属summarize理由レポート
構成: LLM適合度判定 + HRIS連携
入社後3ヶ月のフィードバックで継続学習
04
ONBOARDING(入社支援)

オンボーディング進捗 エージェント

入社日からの30/60/90日の学習進捗・メンター対話・成果指標を追跡。遅延や離脱リスクをHRと現場マネージャーに自動通知。

calendar_today入社日設定mail案内自動送付bar_chart進捗トラッキングpersonメンター連絡check_circle30/60/90日チェックsummarizeサマリーレポート
構成: LLM分析 + 学習管理連携
新卒 / 中途 / 経験者で導線を出し分け
05
TALENT DEV(タレント開発)

1on1ログ要約・組織課題抽出 エージェント

1on1の音声/メモを取り込み、トピックを抽出して組織課題を分類。月次で経営層に報告するレポートを自動下書き。

inbox1on1記録取り込みsummarize文字起こしauto_awesomeトピック抽出category組織課題分類description経営層レポートtuneアクション提案
構成: 音声認識 + LLM要約 + RAG
個人情報は閉域環境で処理、レポートは集計値のみ
06
RETENTION(リテンション)

退職リスク検知 エージェント

行動データ・サーベイ結果・1on1サマリーから退職予兆をスコアリング。一定閾値で人事責任者と直属マネージャーに介入提案。

query_stats行動データ集約bar_chartサーベイ分析speedリスクスコアwarning閾値判定notifications介入提案visibilityフォロー追跡
構成: 予測モデル + サーベイ分析
倫理面の配慮で本人通知ルールも並走で設計
TEMPLATES人事AI / すぐ導入できる業務テンプレ

ゼロから設計しない。
テンプレを業務に合わせる

世界中で運用実績のあるn8n人気テンプレートを起点に、貴社の業務フロー・既存システム(ATS / HRIS / Slack / Notion)に合わせてカスタマイズします。初期構築は最短2週間、運用開始後の改善まで一気通貫で対応します。

RECRUITMENT01

応募者一次スクリーニング自動化

ATS応募が入った瞬間にGPTが職務経歴を要約・5段階スコアリング。合致度が高い候補のみ採用担当のSlackに通知。

GreenhouseOpenAISlack
想定効果書類選考 2h/日 → 15分/日
OUTBOUND02

スカウト文 個別生成 + 一括送信

候補者LinkedInプロフィールを元にGPTが個別フックを盛り込んだスカウト文を生成 → LinkedIn DM / Gmail から一括送信。

LinkedInOpenAIGmail
想定効果スカウト1通 30分 → 2分
ONBOARDING03

入社オンボーディング連鎖

内定承諾でBambooHR登録 → Notion入社ガイド共有 → Slack招待 → 初日ToDoリストGmail送信までを自動連鎖。

BambooHRNotionSlack
想定効果オンボ手作業 4h/人 → 30分/人
INTERVIEW04

面接日程調整自動化

候補者がCal.com経由で面接予約 → Googleカレンダーに自動登録 → 候補者と面接官にリマインダーGmail送信。

Cal.comGoogle CalGmail
想定効果日程調整 5往復メール → 0回
RETENTION05

退職リスク予兆アラート

BambooHR勤怠データ・1on1ログの感情変化をGPTが分析。リスクが高い社員を月次でマネージャーSlack通知。

BambooHROpenAISlack
想定効果早期介入率 0% → 60%
TALENT DEV06

1on1議事録 自動要約

Zoom録画 → Whisperで文字起こし → GPTが論点・宿題・感情をNotionの1on1テンプレに整形して投稿。

ZoomWhisperNotion
想定効果議事録作成 15分/回 → 0分

※ 想定効果は同規模(従業員300〜1,000名)で半年間運用した代表ケースの目安です。実際の効果は対象業務・既存データ整備状況により変動します。一覧にないテンプレートも、業務フローの書き起こしから新規実装します。

IMPACT典型ケースで想定される効果

半年で、変わる

実際の効果は対象業務 / 規模 / 既存データ整備状況によって変動します。下記は同規模(従業員300〜1,000名)で半年間運用した典型ケースの目安です。

80%
一次選考工数の削減
応募スクリーニング エージェント
30%↑
配属マッチング精度
配属後3ヶ月の活躍度
15%↓
退職率の改善
退職リスク検知 + 介入
4
経営層への組織課題報告サイクル
月1回 → 週1回
SCENARIOS人事AI 想定モデルケース(実在企業ではありません)

どの現場で、何がどう変わるか

以下は業務領域・規模・課題感に対する 想定シナリオ です(実在企業の事例ではありません)。実プロジェクトの導入事例は、お問い合わせ時に個別にお伝えします。

想定モデル 01
想定: 製造業(連結売上1,000億円規模)

応募スクリーニングを80%自動化、一次選考のリードタイムを 3営業日 → 半日に

中途採用の応募月間100件超に対し、一次選考が人事部3名で月末追われる状態。応募スクリーニング エージェントを導入し、書類選考の判断ロジックをファーム出身者が言語化、面接に進める母集団の質はそのままに、選考リードタイムを大幅短縮。

応募スクリーニングATS連携
想定モデル 02
想定: SaaS スタートアップ(シリーズC)

入社3ヶ月の早期離職率を 30% → 12% に。配属マッチング × オンボ進捗追跡で

急拡大期の中途入社者で入社3ヶ月以内の離職が常態化。配属マッチング エージェントとオンボーディング進捗 エージェントを組み合わせ、配属理由の合意形成と30/60/90日のチェック自動化で早期離脱の兆候に介入できる体制に。

配属マッチングオンボーディング
AI BPR の全体像

PHASE 01〜04のフェーズ構成や他の業務領域(営業 / 経理 / CS / データ / 文書)も合わせてご覧ください。

FAQ人事AI に関するご質問

よくあるご質問。

Q1個人情報をAIに渡しても安全ですか?
+
閉域環境・オンプレ対応を前提に設計します。氏名・連絡先は処理前にマスキングし、AIに渡すのは判定に必要な属性データのみ。本人通知・同意取得のルールも並走で整備し、貴社の個人情報保護方針に沿った形にします。
Q2既存の人事システム(ATS / HRIS)との連携は?
+
主要な人事システム(Workday / SmartHR / カオナビ / freee人事労務 等)とAPI連携可能です。連携できない領域はCSV連携・RPA連携で対応します。PHASE 02のAI設計フェーズで連携アーキを設計します。
Q3人事評価(タレントマネジメント)との接続は?
+
評価データ・グレード・コンピテンシーをスコアリングの入力として活用できます。ただし、評価結果そのものをAIに判断させることはせず、人事責任者・現場マネージャーの意思決定を補助する位置づけで設計します。
Q41on1ログを使う場合、社員のプライバシーは?
+
ログは閉域処理で個別内容は集計値のみがレポートに出る設計とします。社員側にも 'AIが要約に使われる' ことを明示し、同意取得済みの範囲で活用します。本人へのフィードバックループも設計可能です。
Q5退職リスクスコアを本人に通知すべきですか?
+
本人通知は基本的に行いません。スコアは人事責任者と直属マネージャーが介入(1on1、配属見直し、業務調整)の判断材料として使う設計です。倫理面のガイドラインも並走で整備します。
Q6導入後の運用は社内人事で回せますか?
+
PHASE 04の定着支援フェーズで、運用責任者(社内HRリーダー)への引き継ぎ・運用マニュアル・教育コンテンツを整備します。3〜6ヶ月の定期レビューで社内運用に乗せきります。
Get Started

人事AI で、
採用・配属・定着・退職リスクを変える。

まずは無料相談から。組織規模・対象領域・期待効果をお聞かせいただければ、人事AIに精通したファーム出身者から最短でPHASE 01のご提案をお返しします。

  • 業務棚卸しはファームのマネージャー以上経験者が担当
  • 業界実務経験者(1,200名+)からアサイン
  • PoCを経て本番運用・定着まで一気通貫
  • 2週間から開始可能 / NDA締結後すぐPHASE 01へ

メールで直接お問い合わせの場合は contact@persona-consultant.com にご連絡ください。

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