「人事の仕事はAIに向かない」——そう思って試さずにいた当社のメンバーが最初に変わったのは、採用活動の「文章業務」を試してみたときでした。
面接フィードバック、お断りメール、求人票の改訂、評価コメント。「人を扱う仕事」のはずなのに、実際の時間の多くは「文章を書くこと」に使われていたのです。
この記事のまとめ: 人事・採用担当がClaude Codeを活用すると、求人票・面接準備・候補者メール・評価コメントなどの「文章業務」を大幅に短縮できます。「文章の0→1を任せ、最終判断は人間が行う」という使い方が基本です。個人情報は入力しないことが前提条件です。
目次
- Claude Codeとは（人事・採用担当向け説明）
- 人事・採用業務でClaude Codeが活用できる場面（一覧）
- 求人票・JDの作成を速くする
- 面接質問リストをポジションごとに作る
- 候補者へのメール文章をカスタマイズする
- お断りメールの文章を丁寧に仕上げる
- 評価コメントの下書きを作る
- スカウトメールをターゲット別に書き分ける
- 研修・オンボーディング資料の初稿を作る
- 人事制度・規程の説明文を作る
- 退職面談の記録・サマリーを整理する
- 社内アンケートの結果を分析・要約する
- 人事業務における「使える/使えない」の整理
- 「Claude Codeが人事判断をするわけではない」という前提
- セキュリティ：個人情報の扱い方
- よくある質問
- この記事のポイント
Claude Codeとは（人事・採用担当向け説明）
Claude Codeとは、Anthropicが開発したAI「Claude」をターミナルから呼び出して使うツールです。プログラミングの知識は不要で、文章の作成・整理・下書きに活用できます。人事・採用業務では、主に「文章の0→1」を作るために使います。
人事・採用業務でClaude Codeが活用できる場面
| 業務 | 活用場面 | 削減できる作業 |
|---|---|---|
| 求人票・JD作成 | ポジションごとの文章作成 | 0→1の起草 |
| 面接準備 | 質問リスト作成 | ポジション別の設問整理 |
| 候補者メール | 日程調整・合否連絡 | テンプレート個別カスタマイズ |
| 評価コメント | 半期・年次評価 | 事実ベースの下書き |
| 研修資料 | 新入社員向けテキスト | 構成と文章の初稿 |
使い方1：求人票・JDの作成を速くする
Before：既存の求人票を見ながら、ポジションごとに一から書き直していた。
After：ポジションの要件と自社の文化をClaude Codeに渡すと、求人票の骨子と本文の初稿が出てくる。そこを修正するほうが速い。
以下の情報をもとに、求人票を作ってください。
【ポジション】
マーケティングマネージャー
【主な業務内容】
- デジタル広告の運用（Google/Meta）
- LP制作のディレクション
- 外部パートナーとの連携
【求める経験・スキル】
- デジタルマーケティング経験3年以上
- 広告運用の実務経験（必須）
- コミュニケーション能力が高い方
【自社の特徴】
- 少人数チームで裁量が大きい
- クライアントの事業に深く関わる
- リモート可（週3回出社）
【文体】
堅すぎず、候補者が「働いてみたい」と感じるような文章で
使い方2：面接質問リストをポジションごとに作る
Before：面接ごとに聞くべき質問を思い出しながら準備していた。
After：ポジションと確認したい要件を渡すと、30〜50問の質問リストが出てくる。そこから10〜15問に絞るほうが圧倒的に速い。
以下の条件で面接質問リストを作ってください。
【ポジション】
カスタマーサクセス担当（経験者採用）
【確認したい要件】
- クライアントとの長期関係構築の経験
- 社内調整力（エンジニア・営業との連携）
- 数字の粘り強さ（解約防止・アップセル等）
【形式】
- 質問を「経験確認」「価値観・思考」「スキル確認」の3カテゴリに分類
- 各カテゴリ10問程度
- 深掘り用の追加質問も各質問に付記
使い方3：候補者へのメール文章をカスタマイズする
採用活動で地味に時間を取られるのが、候補者一人ひとりへのメールです。テンプレートをそのまま送ると冷たく見える。でも全員に個別文章を書く余裕もない。
以下の情報をもとに、一次面接の日程調整メールを作ってください。
【候補者情報】
- 現職: 大手人材会社（営業職）
- 応募動機: 事業会社で直接的に成果に関わる仕事がしたい
- 特記: 副業でライティングをしているとのこと
【ポジション】
セールス（BtoB）
候補者の経歴・意欲に少し触れた温度感のある文章で。面接への期待感も伝えて。
テンプレート文に候補者の背景を1〜2行加えるだけで、受け取る側の印象はかなり変わります。
使い方4：お断りメールの文章を丁寧に仕上げる
選考でお見送りになった候補者へのお断りメールを作ってください。
【候補者情報】
- 面接回数: 2回
- 印象: 意欲が高く、人柄も良かった
- お見送り理由: 今回のポジションに求めるスキルセットとのミスマッチ
【要件】
- 理由を具体的に書きすぎない（他社選考への影響を考慮）
- 感謝の気持ちと惜しんでいる気持ちを伝える
- 長すぎない（200〜250字）
使い方5：評価コメントの下書きを作る
以下の情報をもとに、半期評価のコメント下書きを作ってください。
【対象者の実績・行動（事実ベースで記入）】
- Q1: 新規クライアント開拓3件、達成率120%
- Q2: チームリーダー代行を2ヶ月担当、ミスゼロで引き継ぎ完了
- 課題: 資料作成のスピードが他メンバーより遅め
【評価コメントに含めたい要素】
- 具体的な行動への言及
- 成長を認める言葉
- 来期への期待（資料作成の課題にも触れる）
【文体】
本人が読んで納得感のある、具体的で温かみのある文章で。
下書きを評価者に渡して「この方向でいいですか、修正点があれば教えてください」と確認するフローにすると、コメントの回収が速くなります。
使い方6：スカウトメールをターゲット別に書き分ける
Wantedly・ビズリーチ等のスカウトプラットフォームでは、同じテンプレートを使い回すと開封率が下がります。相手の職歴・スキルに合わせた一文を加えるだけで印象が変わります。スカウトメールの個別最適化についてさらに詳しく知りたい方は採用担当者がClaude Codeでスカウトメールの返信率を改善した事例も参考になります。
以下の候補者に送るスカウトメールを作ってください。
【候補者プロフィール（匿名化済み）】
- 現職: SaaS系ベンチャーのカスタマーサクセスリーダー（5年）
- 保有スキル: Salesforce、チーム管理（5名）
- 最近の発信: オンボーディング改善の記事を書いていた
【ポジション】
カスタマーサクセスマネージャー
【訴求ポイント】
- 裁量が大きく、仕組みをゼロから作れる環境
- 候補者のSalesforce経験が直接活かせる
【文体】
相手のキャリアを理解した上で声をかけている感を出して。200字以内で。
使い方7：研修・オンボーディング資料の初稿を作る
新入社員向けのオンボーディング資料や、社内研修のコンテンツ作成にも活用できます。
以下の内容で、新入社員向けのオンボーディング資料（スライド用テキスト）を作ってください。
【テーマ】
「会社の評価制度と目標設定の考え方」
【対象】
入社1〜3ヶ月の新入社員
【含めたい内容】
1. 評価のサイクル（半期・年次）
2. 目標設定の方法（定量・定性）
3. 上司との1on1の使い方
4. よくある質問とその答え
【文体】
堅すぎず、読んで安心感が持てる文章で。専門用語は最小限に。
使い方8：人事制度・規程の説明文を作る
就業規則・人事制度の変更を社員に説明するとき、規程をそのまま配るより、わかりやすい説明文を添えると理解度が高まります。
以下の制度変更を社員向けにわかりやすく説明する文章を作ってください。
【変更内容】
育児・介護休暇の取得可能日数が年20日から40日に拡大
【説明文に含めたい要素】
- 変更の主旨（なぜ変わるのか）
- 具体的な変更点（Before/After）
- 申請方法（既存の申請フォームを使う）
- Q&A（よくある質問2〜3問）
【文体】
親しみやすく、社員が読んで「自分の話だ」と感じられる文体で。
使い方9：退職面談の記録・サマリーを整理する
退職面談のメモをそのまま保存するだけでは、次に活かせません。Claude Codeで整理することで、次の採用・定着施策に使えるインサイトを引き出せます。
以下の退職面談メモをもとに、サマリーと改善ヒントを整理してください。
【面談メモ（属性情報のみ・個人特定情報は除く）】
- 職種: 営業職・在籍3年
- 退職理由: 上長との関係性、評価に納得感がなかった
- 次の職場: 同業他社（より大きな裁量を求めて）
- 面談での発言要約: 「頑張りを数字で評価してほしかった」「フィードバックが少なかった」
【整理してほしいこと】
1. 退職の本質的な要因（表面の理由の背後にあるもの）
2. 組織として改善できる点
3. 同じパターンを防ぐための採用・定着施策のヒント
使い方10：社内アンケートの結果を分析・要約する
従業員満足度調査・エンゲージメントサーベイの自由記述欄は、量が多く分析に時間がかかります。Claude Codeに整理させることで、テーマ別の傾向把握が速くなります。
以下の従業員アンケートの自由記述回答（50件）を分析してください。
個人が特定できる情報は含まれていません。
【回答内容】
（ここに自由記述回答のテキストを貼り付け）
【分析してほしいこと】
1. 頻出テーマのランキング（上位5つ）
2. ポジティブな意見のまとめ
3. 改善を求める意見のまとめ
4. 経営・マネジメントへの提言として使えるポイント
自由記述の回答は、そのまま経営陣に渡すと「読めない」で終わります。Claude Codeで構造化してからレポートにすることで、意思決定に使える情報に変わります。集計・レポート化の進め方はデータ集計・レポート作成を自動化する方法でも解説しています。
人事業務における「使える/使えない」の整理
正直に整理します。
| シーン | 使えるか | 理由 |
|---|---|---|
| 求人票・JDの初稿作成 | 使える | 型のある文章の起草で、担当者の修正が前提なら安全 |
| 面接質問リストの作成 | 使える | ポジションの要件整理・設問の網羅性向上に強い |
| 候補者への個別メール文面 | 使える（属性情報のみ） | 氏名・連絡先を入力しなければリスクは低い |
| 評価コメント・面談メモの下書き | 使える | 事実ベースの記述を必ず評価者が確認する前提 |
| 就業規則・制度変更の説明文 | 使える | 制度の内容そのものは既に確定している前提で使う |
| 採用の合否・内定の可否判断 | 使えない | 判断の主体は人事・現場の採用担当者であり、AIに委ねるべきではない |
| 給与・処遇・昇給幅の決定 | 使えない | 経営判断であり、労務リスクも大きい |
| 懲戒・解雇に関する文書作成 | 使えない | 弁護士・社会保険労務士の確認が前提の領域 |
| 学歴・年齢・性別等でのスクリーニング基準の設計 | 使えない | 差別的な選考基準につながるリスクが高い |
| 退職面談・ハラスメント相談の記録整理 | 条件付きで使える | 匿名化を徹底したうえで、極めて機微な情報として扱う |
この表の「使えない」領域をClaude Codeに任せることは避けてください。一方で「使える」領域を積み上げることで、人事担当者が本来集中すべき「人と向き合う仕事」に使える時間を増やせます。
「Claude Codeが人事判断をするわけではない」という前提
これは信頼性のある情報を伝えるために重要な点です。
Claude Codeは高精度のテキスト生成AIですが、採用の合否・評価の妥当性・処遇の決定といった人事判断を行うことはできません。
「この候補者を採用すべきか」「この評価は妥当か」「この処遇は公平か」——こうした判断は、候補者・従業員の状況、社内の評価基準、労働関連法令、企業文化を総合的に考慮したうえで、人事担当者・現場の管理職が行うものであり、AIが代替できるものではありません。
また、Claude Codeの学習データには一定の時点があります。労働関連法令（育児・介護休業法、労働基準法等）は改正が比較的頻繁にあるため、制度説明文書を作成する際は、必ず担当者が最新の法令・社内規程と照合してください。
このことを理解したうえで「文章化の補助」として使うのが、人事・採用業務での正しいClaude Codeの位置づけです。
セキュリティ：個人情報の扱い方
候補者の個人情報（氏名・連絡先・生年月日等）をそのままClaude Codeに入力しないことをルールにしてください。
上記の指示文でも「候補者情報」は「現職」「応募動機」「面接の印象」などの属性情報を使い、氏名や個人を特定できる情報は除いています。
実務では「候補者A（女性・30代・前職マーケター）」のような形で属性情報だけを使うか、社内のデータ取り扱いポリシーを確認した上で使ってください。企業でのセキュリティ運用ルールの全体像は企業でClaude Codeを使うときのセキュリティ対策にまとめています。
よくある質問
Q: 出てきた評価コメントをそのまま使っていいですか？
下書きとして使い、実際の事実確認・トーン調整は必ず評価者が行ってください。事実に基づかないコメントをそのまま使わないことが前提です。
Q: 面接質問リストは毎回ゼロから作る必要がありますか？
よく使うポジションの質問リストはCLAUDE.mdに保存しておくと、次回から「カスタマーサクセス面接の質問リストを出して」という短い指示で出てくるようになります。
Q: 候補者のメールアドレスや電話番号を入力してはいけませんか？
入力しないことをお勧めします。メールの送り先など、必要な個人情報は別途メールソフト等で入力するフローを取ってください。
Q: Claude Codeで作った求人票をそのまま掲載していいですか？
そのままの掲載は避けることをお勧めします。Claude Codeの出力は初稿として使い、実際の業務内容・チームの雰囲気・自社の文化に合わせて担当者が修正することが前提です。また、給与・待遇など法的な記載要件（職安法等）は担当者が確認してください。
Q: 退職面談の記録や社内アンケートの結果をClaude Codeに入力しても問題ありませんか？
個人が特定できる情報（氏名・部署名・在籍年数が組み合わさることで特定できるような情報）を除いた形で使うことをお勧めします。「退職理由のキーワード集」や「自由記述の傾向分析」であれば、匿名化した状態で十分に活用できます。社内のデータ取り扱いポリシーも事前に確認してください。
Q: 人事担当者一人でClaude Codeを業務に取り入れることはできますか？
できます。Claude Codeはインストールとアカウント登録だけで始められ、プログラミング知識は不要です。まずは「次の求人票の初稿」「明日の面接の質問リスト」など、明日使える小さな業務から試してみることをお勧めします。チーム全体への展開は、自分が手応えを感じてからでも十分です。
Q: 候補者の合否判断にClaude Codeを使ってもいいですか？
使わないでください。合否判断は人事・現場の採用担当者が行う業務であり、AIに委ねるべきではありません。Claude Codeは「合否連絡の文面」や「評価の下書き」など、判断が確定した後の文章化を補助する用途に限定してください。
Q: 求人票の要件を、性別・年齢を指定する形でClaude Codeに作らせてもいいですか？
避けてください。性別・年齢等を理由にした募集条件の設定は、男女雇用機会均等法・雇用対策法等に抵触する可能性があります。Claude Codeに指示を出す際も、業務内容・必要なスキルなど、職務に関連する要件のみを渡すようにしてください。
Q: 評価の点数や昇給額の決定にClaude Codeを使えますか？
お勧めしません。評価点数・昇給額の決定は経営判断・労務リスクを伴う領域です。Claude Codeは「決定した評価を、本人に伝わりやすい文章にする」という下流の工程に限定して使ってください。
この記事のポイント
- 人事・採用業務の文章業務（求人票・面接質問・候補者メール・評価コメント）はClaude Codeで大幅に短縮できる
- 「文章の0→1を任せ、最終判断は人間が行う」が基本の使い方
- 候補者の個人情報（氏名・連絡先）はClaude Codeに入力しない
- 採用の合否判断・評価点数の決定・懲戒処分の文書化など、人事判断そのものはClaude Codeに任せない
- CLAUDE.mdに頻出フォーマットを設定すると2回目以降の指示が短くなる
- お断りメール・評価コメントなどデリケートな文章でも下書き作成に使える
CLAUDE.mdに自社のトーンや頻出フォーマットを設定しておくと、毎回同じ設定を入力する手間がなくなります。設定方法は「CLAUDE.mdの書き方完全ガイド」を参考にしてください。
組織全体でのAI活用定着を支援してほしい場合は、malnaのAI導入コンサルティング にご相談ください。
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