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ChatGPTで人材分析：アンケートと面談データの処理を実践してみた
近年、人事領域でもAI活用が進んでおり、中でもChatGPTを用いた人材分析が注目を集めています。
本記事では、具体的な活用方法からメリット、実際に従業員データを分析した検証結果まで詳しく解説。
属人化しがちな評価制度や分析フローをどう改善すべきか悩んでいる方に向けて、具体例を交えて解説します。
ぜひ最後までご覧ください。
👥ChatGPTを活用した人材分析でできること
ChatGPTを活用した人材分析では、アンケート結果や面談記録などのテキストデータをAIが効率的に処理し、組織課題の可視化や傾向分析に役立てられます。
エンゲージメント・サーベイ結果の分析
従業員のモチベーションや組織の健康状態を測るエンゲージメント・サーベイにおいて、ChatGPTは強力なサポート役となります。
通常、アンケート結果を集計・分析するには時間がかかりますが、AIにデータを与えることでeNPS（従業員ネットプロモーター・スコア）などの数値を瞬時に計算可能。
また、自由記述欄に書かれた定性的なコメントも分類・要約してくれるため、組織課題の仮説を素早く立てる用途で活用が期待できるんです。
活用範囲の一例
- 数百〜数千人分の声を自動で感情分析し、テーマ別にカテゴリ分け
- フラットな視点でデータを解析し、人間が見落としがちな課題や傾向を発見
- 全社平均では埋もれてしまうセグメントごとの特徴をわかりやすく言語化・比較 など
退職理由の分類と離職リスクの仮説出し
退職者が残す面談のメモやアンケート結果は、企業にとって重要なデータですが、本音と建前が混ざっていることも少なくありません。
離職リスクとしてあげられる原因
- 人間関係・職場環境への不満
- 労働時間・ワークライフバランスの悪化
- 給与・待遇への納得感の低さ
- キャリアの見通し（成長実感）の喪失
- 評価制度への不公平感 など
ChatGPTを活用すれば、蓄積された退職者の定性データから「表向きの理由」と「潜在的な不満」をテキスト分析によって可視化できます。
勘や経験に頼らない、データに基づいた定着率向上のための施策検討が可能になるでしょう。
スキル・適性評価と人材ポテンシャルの可視化
社員のスキルや適性を正しく把握することは、適切な人員配置や人材育成において不可欠。
ChatGPTに過去の実績や適性検査、キャリア志向のアンケート結果といったデータを読み込ませることで、個人が持つスキルセットや強み・弱みを客観的に整理させることができます。
評価者の主観によるブレを軽減し、多角的な視点から人材のポテンシャルを見極めるための補助ツールとして大いに役立つのです。
採用データのスクリーニングと面接評価の整理
採用活動においては、以下のような活用が挙げられます。
- 応募者のレジュメを解析 → 必須条件や歓迎要件との一致度をスコアリング
- 面接官が残した評価コメントを統合 → 候補者の特徴や懸念点を要約
- リファレンスチェックでポジションの要件に応じた具体的な質問リストを自動生成
応募者数が増えるほど確認が必要な情報も膨大となるため、AIのデータ処理は採用担当者の業務負担の軽減にもつながるでしょう！
このように、既存スタッフの人事データ分析から新入社員および応募者の情報処理など、AIを精度の高い採用決定に取り入れる使い方が広がっているのです。
✅Yoomは人事データの収集・処理を自動化できます
人事分析の業務ではデータの集計・共有などの業務が多く発生します。手動だと抜け漏れが発生する可能性がありますが、Yoomをつかって自動化すればそんな心配もなくなります！
[Yoomとは]
手作業でのデータ集計や移動をなくし、AIによる高度な分析結果を他ツールに自動反映する仕組みを簡単に構築可能。
まずは以下のテンプレートから、AIを活用した業務自動化を体験してみてくださいね！
データ処理をサポートする自動化フローボット
■概要面接後の候補者評価や、その内容の関係者への共有に手間を感じていませんか。評価基準が曖昧で、担当者によって評価がばらついてしまうことも採用活動における課題の一つです。 このワークフローを活用すれば、Google スプレッドシートの面接記録を更新するだけで、ChatGPTが内容を自動でスコア化し、Slackへ通知します。GPT-4o-miniなどのAIを利用した面接評価の仕組みを構築し、採用業務の効率化を実現できます。■このテンプレートをおすすめする方- 面接後の評価やスコアリング、情報共有を効率化したい採用担当者の方
- Google スプレッドシートとSlackで採用管理を行っているチームリーダーの方
- GPT-4o-miniのようなAIを活用して、客観的な面接評価の仕組みを構築したい方
■このテンプレートを使うメリット- 面接内容をシートに記載するだけで評価から通知までが自動化され、手作業による情報共有や転記の時間を短縮します。
- ChatGPTが設定した基準でスコアリングするため、面接評価の属人化を防ぎ、選考プロセスの標準化に繋がります。
■フローボットの流れ- はじめに、ChatGPT、Google スプレッドシート、SlackをYoomと連携します
- 次に、トリガーでGoogle スプレッドシートを選択し、「行が更新されたら」というアクションを設定します
- 次に、オペレーションでChatGPTを選択し、「テキストを生成」アクションで面接評価の内容をスコアリングするよう設定します
- 次に、オペレーションでGoogle スプレッドシートを選択し、「レコードを更新する」アクションで生成されたスコアを該当の行に書き込みます
- 最後に、オペレーションでSlackを選択し、「メッセージを送信する」アクションで評価結果を指定のチャンネルに通知します
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント- Google スプレッドシートのトリガー設定では、対象としたい任意のスプレッドシートIDとシートのタブ名を設定してください。
- ChatGPTのオペレーションでは、面接評価の基準などを盛り込んだ任意のプロンプト（指示文章）を設定してください。
■注意事項- ChatGPT、Google スプレッドシート、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- ChatGPTのAPI利用はOpenAI社が有料で提供しており、API疎通時のトークンにより従量課金される仕組みとなっています。そのため、API使用時にお支払いが行える状況でない場合エラーが発生しますのでご注意ください。
- ChatGPT（OpenAI）のアクションを実行するには、OpenAIのAPI有料プランの契約が必要です。（APIが使用されたときに支払いができる状態）
- Google スプレッドシートをアプリトリガーとして使用する際の注意事項は「【アプリトリガー】Google スプレッドシートのトリガーにおける注意事項」を参照してください。
■概要
社内コミュニケーションの活性化は重要ですが、一方で不適切な発言がないか全ての投稿を監視するのは、担当者にとって大きな負担ではないでしょうか。人の目による確認では、どうしても見逃しが発生するリスクもあります。このワークフローを活用すれば、Slackに投稿されたメッセージをChatGPTが自動で解析し、設定した基準に基づき不適切な投稿を検知して警告を送ることができ、健全なコミュニケーション環境の維持に貢献します。
■このテンプレートをおすすめする方
- Slackでのコンプライアンスやハラスメント対策に課題を感じている人事・労務担当者の方
- コミュニティや複数チャンネルを管理し、健全なコミュニケーション文化を醸成したいマネージャーの方
- AIを活用して、社内のコミュニケーションにおけるリスク管理を効率的に行いたい方
■このテンプレートを使うメリット
- 人の目では見逃しがちな不適切な投稿もAIが24時間体制で自動検知するため、コンプライアンスリスクの低減に繋がります。
- 手動での監視業務から解放されることで担当者の負担を軽減し、属人化しないチェック体制を構築することができます。
■フローボットの流れ
- はじめに、SlackとChatGPTをYoomと連携します。
- トリガーでSlackを選択し、「メッセージがチャンネルに投稿されたら」アクションで監視対象のチャンネルを設定します。
- オペレーションでChatGPTを選択し、「テキストを生成」アクションで投稿されたメッセージが不適切か否かを判断させます。
- 次に、分岐機能を使用し、ChatGPTの回答内容に応じて処理を分けます。
- 最後に、Slackの「チャンネルにメッセージを送る」アクションで、不適切と判断された場合に警告メッセージを送信するよう設定します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- ChatGPTの回答結果に基づき、どのような条件で警告を行うかの分岐条件は任意で設定が可能です。
- 警告メッセージを送る際のメンション先や、送信するメッセージの文面は自由にカスタマイズできます。
■注意事項
- SlackとChatGPTのそれぞれとYoomを連携してください。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- 分岐はミニプラン以上のプランでご利用いただける機能（オペレーション）となっております。フリープランの場合は設定しているフローボットのオペレーションはエラーとなりますので、ご注意ください。
- ミニプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリや機能（オペレーション）を使用することができます。
- ChatGPT（OpenAI）のアクションを実行するには、OpenAIのAPI有料プランの契約が必要です。（APIが使用されたときに支払いができる状態）
https://openai.com/ja-JP/api/pricing/
- ChatGPTのAPI利用はOpenAI社が有料で提供しており、API疎通時のトークンにより従量課金される仕組みとなっています。そのため、API使用時にお支払いが行える状況でない場合エラーが発生しますのでご注意ください。
- 面接後の評価やスコアリング、情報共有を効率化したい採用担当者の方
- Google スプレッドシートとSlackで採用管理を行っているチームリーダーの方
- GPT-4o-miniのようなAIを活用して、客観的な面接評価の仕組みを構築したい方
- 面接内容をシートに記載するだけで評価から通知までが自動化され、手作業による情報共有や転記の時間を短縮します。
- ChatGPTが設定した基準でスコアリングするため、面接評価の属人化を防ぎ、選考プロセスの標準化に繋がります。
- はじめに、ChatGPT、Google スプレッドシート、SlackをYoomと連携します
- 次に、トリガーでGoogle スプレッドシートを選択し、「行が更新されたら」というアクションを設定します
- 次に、オペレーションでChatGPTを選択し、「テキストを生成」アクションで面接評価の内容をスコアリングするよう設定します
- 次に、オペレーションでGoogle スプレッドシートを選択し、「レコードを更新する」アクションで生成されたスコアを該当の行に書き込みます
- 最後に、オペレーションでSlackを選択し、「メッセージを送信する」アクションで評価結果を指定のチャンネルに通知します
■このワークフローのカスタムポイント
- Google スプレッドシートのトリガー設定では、対象としたい任意のスプレッドシートIDとシートのタブ名を設定してください。
- ChatGPTのオペレーションでは、面接評価の基準などを盛り込んだ任意のプロンプト（指示文章）を設定してください。
- ChatGPT、Google スプレッドシート、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- ChatGPTのAPI利用はOpenAI社が有料で提供しており、API疎通時のトークンにより従量課金される仕組みとなっています。そのため、API使用時にお支払いが行える状況でない場合エラーが発生しますのでご注意ください。
- ChatGPT（OpenAI）のアクションを実行するには、OpenAIのAPI有料プランの契約が必要です。（APIが使用されたときに支払いができる状態）
- Google スプレッドシートをアプリトリガーとして使用する際の注意事項は「【アプリトリガー】Google スプレッドシートのトリガーにおける注意事項」を参照してください。
■概要
社内コミュニケーションの活性化は重要ですが、一方で不適切な発言がないか全ての投稿を監視するのは、担当者にとって大きな負担ではないでしょうか。人の目による確認では、どうしても見逃しが発生するリスクもあります。このワークフローを活用すれば、Slackに投稿されたメッセージをChatGPTが自動で解析し、設定した基準に基づき不適切な投稿を検知して警告を送ることができ、健全なコミュニケーション環境の維持に貢献します。
■このテンプレートをおすすめする方
- Slackでのコンプライアンスやハラスメント対策に課題を感じている人事・労務担当者の方
- コミュニティや複数チャンネルを管理し、健全なコミュニケーション文化を醸成したいマネージャーの方
- AIを活用して、社内のコミュニケーションにおけるリスク管理を効率的に行いたい方
■このテンプレートを使うメリット
- 人の目では見逃しがちな不適切な投稿もAIが24時間体制で自動検知するため、コンプライアンスリスクの低減に繋がります。
- 手動での監視業務から解放されることで担当者の負担を軽減し、属人化しないチェック体制を構築することができます。
■フローボットの流れ
- はじめに、SlackとChatGPTをYoomと連携します。
- トリガーでSlackを選択し、「メッセージがチャンネルに投稿されたら」アクションで監視対象のチャンネルを設定します。
- オペレーションでChatGPTを選択し、「テキストを生成」アクションで投稿されたメッセージが不適切か否かを判断させます。
- 次に、分岐機能を使用し、ChatGPTの回答内容に応じて処理を分けます。
- 最後に、Slackの「チャンネルにメッセージを送る」アクションで、不適切と判断された場合に警告メッセージを送信するよう設定します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- ChatGPTの回答結果に基づき、どのような条件で警告を行うかの分岐条件は任意で設定が可能です。
- 警告メッセージを送る際のメンション先や、送信するメッセージの文面は自由にカスタマイズできます。
■注意事項
- SlackとChatGPTのそれぞれとYoomを連携してください。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- 分岐はミニプラン以上のプランでご利用いただける機能（オペレーション）となっております。フリープランの場合は設定しているフローボットのオペレーションはエラーとなりますので、ご注意ください。
- ミニプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリや機能（オペレーション）を使用することができます。
- ChatGPT（OpenAI）のアクションを実行するには、OpenAIのAPI有料プランの契約が必要です。（APIが使用されたときに支払いができる状態）
https://openai.com/ja-JP/api/pricing/
- ChatGPTのAPI利用はOpenAI社が有料で提供しており、API疎通時のトークンにより従量課金される仕組みとなっています。そのため、API使用時にお支払いが行える状況でない場合エラーが発生しますのでご注意ください。
AIワーカーを活用した自動化フローボット
■概要従業員のエンゲージメント向上や離職防止に向けた組織診断は、人事戦略において重要な課題ではないでしょうか。しかし、日々の膨大な対話から実態を把握し、具体的な施策を立案するには多大な工数が必要です。このワークフローを活用すれば、指定期間のSlackのやり取りを専門のAIエージェント（AIワーカー）が自動で分析し、組織課題の特定から実行難易度を踏まえた施策提案までを網羅したレポートを毎週届けます。■このテンプレートをおすすめする方- 自社の実態データに基づいた精度の高い組織診断と人事施策の立案を行いたい人事担当者の方
- AIエージェントを活用して組織の状態を継続的に可視化し、意思決定の迅速化を図りたい経営層の方
- 部署間の連携や心理的安全性の状況を客観的に把握し、職場環境を改善したいマネージャーの方
■このテンプレートを使うメリット- 定期的にSlackの会話を自動で収集・分析するため、手作業では困難だった組織全体の傾向把握や課題抽出を効率的に行えます。
- AIが客観的なデータに基づき「優先度」や「期待効果」を付与した施策を提案するため、自社に最適な人事コンサルティングの内容をスムーズに実務へ反映できます。
■フローボットの流れ- はじめに、SlackとGmailをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでスケジュールトリガーを選択し、フローを定期的に実行するスケジュールを設定します。
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを設定し、Slackの指定期間メッセージを取得して組織診断・人事コンサルティング施策提案を行い、Gmailで送信するためのマニュアル（指示）を作成します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント- スケジュールトリガーでは、このワークフローを実行する曜日や時刻（毎週月曜日朝9時など）を任意で設定してください。
- 分析対象とするSlackのチャンネルや、メッセージを取得する期間は任意で設定することが可能です。
- AIワーカーへの指示内容は、分析の観点やレポートのフォーマットなど、目的に合わせて自由にカスタマイズしてください。
- AIが作成した施策の報告先メールアドレスも任意で設定できます。
■注意事項- Slack、GmailのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
■概要従業員の勤怠状況の把握や、残業時間の分析に毎月多くの時間を費やしていませんか？手作業での集計や分析は手間がかかるだけでなく、対応の遅れにも繋がります。このワークフローは、定期的にfreee人事労務から勤怠情報を自動で取得し、AIエージェントが残業リスクを分析、具体的な改善策までを管理職へ自動通知する勤怠管理の仕組みを構築します。これにより、データに基づいたスムーズな勤怠管理を実現し、従業員の労働環境改善をサポートします。■このテンプレートをおすすめする方- freee人事労務を利用し、従業員の勤怠管理を手作業で分析している労務担当者の方
- AIエージェントを活用した効率的な勤怠管理の方法を模索しているマネージャーの方
- 従業員の労働環境改善に向け、データに基づいた具体的な対策を迅速に行いたい方
■このテンプレートを使うメリット- 勤怠データの取得から分析、報告までを自動化できるため、これまで手作業で行っていた勤怠管理業務にかかる時間を短縮できます。
- AIエージェントが客観的なデータに基づき分析と改善策を提案するため、担当者の経験に依存しない標準化された勤怠管理の運用が可能になります。
■フローボットの流れ- はじめに、freee人事労務とSlackをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでスケジュールトリガーを選択し、フローを起動したい任意のスケジュール（例：毎月第一営業日の午前9時）を設定します。
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、「freee人事労務から勤怠情報を取得し、残業時間の過多を分析した上で管理職への改善策を作成し、Slackで送信する」といった内容のマニュアル（指示）を作成します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント- スケジュールトリガーの設定では、フローを起動したい日時を「毎月1回」や「毎週月曜日」など、業務に合わせて任意で設定してください。
- AIワーカーへの指示内容は、分析したい項目や通知フォーマットなどを自由にカスタマイズできます。また、連携するfreee人事労務やSlackのアカウントも任意で設定可能です。
■注意事項- freee人事労務、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
- 自社の実態データに基づいた精度の高い組織診断と人事施策の立案を行いたい人事担当者の方
- AIエージェントを活用して組織の状態を継続的に可視化し、意思決定の迅速化を図りたい経営層の方
- 部署間の連携や心理的安全性の状況を客観的に把握し、職場環境を改善したいマネージャーの方
- 定期的にSlackの会話を自動で収集・分析するため、手作業では困難だった組織全体の傾向把握や課題抽出を効率的に行えます。
- AIが客観的なデータに基づき「優先度」や「期待効果」を付与した施策を提案するため、自社に最適な人事コンサルティングの内容をスムーズに実務へ反映できます。
- はじめに、SlackとGmailをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでスケジュールトリガーを選択し、フローを定期的に実行するスケジュールを設定します。
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを設定し、Slackの指定期間メッセージを取得して組織診断・人事コンサルティング施策提案を行い、Gmailで送信するためのマニュアル（指示）を作成します。
■このワークフローのカスタムポイント
- スケジュールトリガーでは、このワークフローを実行する曜日や時刻（毎週月曜日朝9時など）を任意で設定してください。
- 分析対象とするSlackのチャンネルや、メッセージを取得する期間は任意で設定することが可能です。
- AIワーカーへの指示内容は、分析の観点やレポートのフォーマットなど、目的に合わせて自由にカスタマイズしてください。
- AIが作成した施策の報告先メールアドレスも任意で設定できます。
- Slack、GmailのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
- freee人事労務を利用し、従業員の勤怠管理を手作業で分析している労務担当者の方
- AIエージェントを活用した効率的な勤怠管理の方法を模索しているマネージャーの方
- 従業員の労働環境改善に向け、データに基づいた具体的な対策を迅速に行いたい方
- 勤怠データの取得から分析、報告までを自動化できるため、これまで手作業で行っていた勤怠管理業務にかかる時間を短縮できます。
- AIエージェントが客観的なデータに基づき分析と改善策を提案するため、担当者の経験に依存しない標準化された勤怠管理の運用が可能になります。
- はじめに、freee人事労務とSlackをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでスケジュールトリガーを選択し、フローを起動したい任意のスケジュール（例：毎月第一営業日の午前9時）を設定します。
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、「freee人事労務から勤怠情報を取得し、残業時間の過多を分析した上で管理職への改善策を作成し、Slackで送信する」といった内容のマニュアル（指示）を作成します。
■このワークフローのカスタムポイント
- スケジュールトリガーの設定では、フローを起動したい日時を「毎月1回」や「毎週月曜日」など、業務に合わせて任意で設定してください。
- AIワーカーへの指示内容は、分析したい項目や通知フォーマットなどを自由にカスタマイズできます。また、連携するfreee人事労務やSlackのアカウントも任意で設定可能です。
- freee人事労務、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
👓実際にChatGPTで従業員データを分析してみた
ChatGPTの実力を測るため、架空の従業員データを用いて実際に人材分析の検証を行いました。
エンゲージメントサーベイの集計や退職面談のテキストデータに潜む「本音」の抽出をAIに依頼し、その精度や業務効率化の可能性を探ります。
今回検証したデータ
今回は、ChatGPTがどの程度実務に耐えうるのかを検証するため、架空の従業員データを用いて人材分析を試みました。
用意したのは、以下のダミーCSVファイルです。
従業員のエンゲージメントサーベイ結果（定量スコアと自由記述）
過去の退職者の面談メモ
分析の狙いは、AIが数値の集計だけでなく、テキストに隠れた「組織の本当の課題」を適切に言語化できるかを確認すること。
複雑な設定や高度なプログラミングは一切行わず、ファイル提示とシンプルなテキストの指示のみで、どのような結果が得られるかを多角的に検証しました。
①スコア集計と課題の抽出
まず、「エンゲージメントサーベイ結果」のファイルをアップロードし、『スコア集計と課題抽出』を依頼するためのプロンプトを投稿しました。
入力プロンプト（一部抜粋）
あなたは人事部のデータアナリストです。
これから従業員エンゲージメントサーベイ結果のCSVファイルをアップロードします。
【やってほしいこと】
1. 全体と部署別に、各設問スコアの平均値を集計してください。
2. 全社平均と比べてスコアが低い「課題項目」を、部署ごとに上位3つまで抽出してください。
3. 部署ごとに以下の形式で、傾向を日本語で要約してください。
〜〜
【出力フォーマット】
1. 「① 部署別・設問別の平均スコア一覧」
2. 「② 部署ごとの課題スコア」
3. 「③ コメントサマリー」
すると、数秒後には集計結果をまとめた表と、具体的な指摘コメントが返ってきました！
元データは部署ごとに情報がまとまっておらず、手動での分類を行うと時間がかかっていたのですが、ChatGPTは散らばったカテゴリごとのデータを的確に分類してくれていますね。
部署ごとのスコアの低い3項目の抽出も表に出力されていて、情報変換を別途行う必要もなくなりました。
最後のコメント部分では算出結果の分析が行われており、
- バックオフィスは、キャリア開発のスコアが大きく全体平均を下回っている
- 営業部はワークライフバランスの評価が低いことが目立つ
ことが示唆されました。
事前アンケートのコメントでも関連する声が挙げられていたため、数値でもその結果が現れていることがよくわかります。
追加で、「年代別ギャップが大きい設問」と「課題解決のために着手すべきテーマ」を洗い出してもらいました。
こちらの結果については、先ほどと同様に算出した表が提示され、その下に分析結果が表示。
ギャップの差分計算が数秒で完了しており、手動で振り分け計算する手間が省けました！
着手が必要なテーマの抽出については、数値データからなる的確な指摘内容で、現状フローの改善が求められていることが挙げられていますね。（赤線）
非常に実用的な内容ですので、AIの分析結果を各チームの上長に共有して、1on1や評価メモに活用してもらうと良いでしょう。
手作業でエクセルを操作するのに比べて、分析の初動が圧倒的に早くなることが期待できる結果となりました。
②退職面談の自由記述から「本音」カテゴリを分類・可視化
次に、「過去の退職者の面談メモ」のファイルを読み込ませ、『退職の潜在的な理由を推測』を依頼するためのプロンプトを投稿。
入力プロンプト（一部抜粋）
あなたは人事コンサルタントです。
これから退職面談のメモを含むCSVファイルをアップロードします。
【やってほしいこと】
1. comment_ja のテキストを読み、退職の「潜在的な理由」を推測してください。
2. 各レコードごとに、以下の情報を付与してください。
3. 最後に、全体の分布を簡単に集計してください。
【出力フォーマット】
1. 「① レコードごとの本音カテゴリ付与結果」
2. 「② 本音カテゴリの出現件数サマリー」
3. 「③ コメント」
【注意点】
・分析の主軸は comment_ja の文章内容に置いてください。
・想像ではなく、必ず本文中の具体的な表現に基づいて推定してください。
出力結果は以下の通りで、人が読むと「キャリアアップのため」とポジティブに書かれている文章からも、前後の文脈から不満要素を拾い上げ、「職場の人間関係」「将来性への不安」といったカテゴリに見事に分類してくれました！
追加で『部署別の集計』と『フラットな視点からの解釈』を指示してみましたが、こちらの結果も良好！
ファイル全体を解析した上で部署別のスコアを算出しており、どの部署でどのカテゴリのスコアが高めになっているかが一目でわかるようになっていますね。
また、客観的な視点からデータを読んだ上で現状の課題を指摘しているため、人間の感情や偏見が入った解釈のばらつきが一切介入しない、データに基づく情報を得ることができました。
どの層がどういった本音を抱えて離職に至るのかという、退職予測に向けた仮説を立てる上で非常に有益な材料となるでしょう。
実際に使ってみてわかったこと
実際に検証を行ってみて、定性データの要約と分類におけるChatGPTの精度の高さには目を見張るものがありました。
一方で、より質の高い分析結果を得るためには、プロンプト（指示文）に工夫が必要です。
単に「分析してください」と投げるのではなく、「あなたはプロの人事コンサルタントです」「抽出した課題に対して、解決策の仮説を3つ提示してください」など、役割や出力形式を明確に定義することで、得られる示唆の深さが格段に増す傾向があります。
適切な前提条件を与えることが、AIを使いこなす鍵となるでしょう。
🏃♀️人事領域におけるChatGPTの活用事例
すでに多くの企業が人事領域におけるChatGPTの活用を進め、採用活動の効率化や人材育成の最適化で大きな成果を上げています。
事例1：レジュメ解析による採用マッチング精度の向上
ある企業では、採用活動における候補者スクリーニングにChatGPTの技術を取り入れ、業務効率化とマッチング精度の向上を同時に実現しています。
従来は採用担当者が目視で数百枚の職務経歴書を確認していましたが、AIに自社の求めるペルソナや必須スキルを学習させ、レジュメのテキストと照合させる仕組みを構築。
- 選考通過者の傾向を定量的に把握 → 一次スクリーニングにかかる時間が削減
- 候補者の深掘りすべきポイントの事前把握が可能になった
という効果が報告されています。
事例2：スキル分析による研修プログラムの作成
また別の事例では、従業員のスキル向上を目的として、ChatGPTを用いた人材育成プログラムが導入されています。
社員が受けたスキルチェックテストの結果や日々の業務報告のデータをAIが分析し、一人ひとりの「弱点」や「伸ばすべき領域」を可視化。
分析結果をもとにそれぞれの社員に最適なレベルの学習コンテンツやクイズ形式のテスト問題をAIが自動生成しているのです。
※上記は出力の一例です。実際に導入された実物ではありません。
この個別に最適化された研修プログラムにより、対象部門における業務スキルの習得スピードが飛躍的に向上したという実績が出ています。
🫧人材分析にChatGPTを導入する際の注意点
ChatGPTは非常に強力なツールですが、人事領域で安全に運用するためには特有のリスクを理解しておく必要があります。
情報の取り扱いとセキュリティ対策
人事データには、
- 従業員の氏名、生年月日、住所
- 給与、勤怠実績
- 面談データ、評価結果
といった極めて重要な個人情報や機微情報が含まれています。
ChatGPTなどの外部AIツールを利用する際、入力したデータがAIの学習に利用されてしまうリスクを考慮しなければなりません。
この点は「すべての人のためにモデルを改善する」をオフにし、データ学習に利用されないように設定しておきましょう。
また、個人を特定できる情報をマスキングしたり、エンタープライズ版を導入したりと、厳重なセキュリティ対策と社内ルールの策定が必須となります。
最終決定は必ず「人間」が行う
AIの分析結果は非常に説得力があるように見えますが、学習データそのものが持つバイアスやハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを完全に排除することは今の技術では困難です。
ハルシネーションの出力例
- データに書かれていない経験やスキルを、AIが前後の文脈から勝手に推測して「事実」として出力してしまう
- データを過剰に解釈し、科学的根拠や社内の実態に基づかない「もっともらしい離職の法則」を作り上げてしまう
- AIが持つ膨大なWeb上の一般論や他社の有名事例と混同し、自社のデータには一切現れていない「架空の組織課題」を指摘してしまう
採用の合否、人事評価、昇格・降格など、従業員の今後の人生やキャリアを大きく左右する重大な判断を、AIの出力のみに依存するべきではありません。
ChatGPTはあくまで「判断材料や新たな仮説の提供」にとどめ、最終的な意思決定は必ず人間の人事担当者やマネジメント層が、自社の文化や倫理的かつ総合的な視点を持って行うようにしましょう。
🍋まとめ
ChatGPTは定性データの分析や業務の自動化において、AIは人事部門の強力なパートナーとなります。
AIを活用することで、これまで担当者が多大な時間を割いていたアンケートの集計や面談記録の読み込みにリソースを割く必要がなくなり、人は「分析結果をもとにどのような施策を打つべきか」という、本来注力すべき戦略的な業務に時間を充てることができるようになるでしょう。
正しくルール設計を行い、段階的に業務へ組み込んでいくことで、より精度の高い人材マネジメントが可能になるはずです。
組織全体のエンゲージメント向上や定着率の改善に向けて、ぜひ本記事で紹介した分析アプローチを実践してみてください。
🏍️Yoomでできること
Yoomを使えば、人事領域における様々な業務やAI分析を簡単に自動化できます。
データ集計の煩雑な作業から解放され、AIが導き出した示唆をもとに、より良い組織づくりに向けた戦略的なアクションに時間を投資できるようになるでしょう。
以下のフローボットを利用して、日々の業務をどのように自動化できるか、ぜひその効果をお試しください。
■概要
人事評価の時期になると、Microsoft Excelに蓄積された社員の業務実績の確認や評価、そしてその結果の反映に多くの時間を要していませんか？手作業でのデータ集計や評価基準の適用は、手間がかかるだけでなく、評価のばらつきや更新ミスといった課題も生じがちです。このワークフローを活用すれば、指定した日時にMicrosoft Excelから実績データを自動取得し、AIによる客観的な評価を行った上で、評価結果を該当レコードへ自動更新するため、こうした人事評価業務の効率化を実現します。
■このテンプレートをおすすめする方
- Microsoft Excelで社員の業務実績を管理し、人事評価を行っている人事担当者の方
- AIを活用して人事評価業務の客観性と効率性を高めたいと考えているマネージャーの方
- 定期的なデータ集計と更新作業の自動化により、コア業務に集中したい方
■このテンプレートを使うメリット
- 指定日時に自動で処理が実行されるため、これまで手作業で行っていたデータ取得やAI評価、Microsoft Excelへの更新作業にかかる時間を短縮できます。
- 手作業によるデータの転記ミスや評価基準の適用漏れといったヒューマンエラーを減らし、評価プロセスの信頼性を向上させます。
■フローボットの流れ
- はじめに、YoomとMicrosoft Excelを連携させます。
- 次に、トリガーでスケジュールトリガー機能を設定し、「指定した日時になったら」という条件でフローが起動するようにします。
- 続いて、オペレーションでMicrosoft Excelを選択し、「複数のレコードを取得する（最大10件）」アクションで社員の業務実績データを取得します。
- 次に、オペレーションで繰り返し処理機能を設定し、取得した各社員の業務実績データに対して後続の処理を繰り返します。
- 繰り返し処理の中で、オペレーションにAI機能を設定し、「テキストを生成する」アクションで、取得した業務実績を基に人事評価コメントを生成します。
- 最後に、オペレーションでMicrosoft Excelを選択し、「レコードを更新する」アクションで、AIが生成した評価コメントを元のレコードの該当箇所に更新します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- スケジュールトリガー機能を使用する場合、自動化を起動する任意の日時を設定できます。
- Microsoft Excelからレコードを取得する設定では、対象となるシート名や取得する行の条件などを任意で指定可能です。
- 繰り返し処理機能では、Microsoft Excelから取得した一覧データの中から、どの情報を基に繰り返し処理を行うか、その条件を細かく指定できます。
- AI機能では、人事評価コメントを生成するためのプロンプト（指示文）を任意でカスタムでき、定型文の挿入や、前段階のMicrosoft Excelから取得した社員名や実績値などの情報を変数として組み込むことが可能です。
- Microsoft Excelのレコード更新設定では、AIによって生成された評価コメントを、元の実績データ内のどのセル（項目）に反映させるか、その対象箇所を任意で指定できます。
■注意事項
- Microsoft ExcelとYoomを連携してください。
- Microsoft365（旧Office365）には、家庭向けプランと一般法人向けプラン（Microsoft365 Business）があり、一般法人向けプランに加入していない場合には認証に失敗する可能性があります。
- 「同じ処理を繰り返す」オペレーション間の操作は、チームプラン・サクセスプランでのみご利用いただける機能となっております。フリープラン・ミニプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションやデータコネクトはエラーとなりますので、ご注意ください。
- チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリや機能（オペレーション）を使用することができます。
■概要メンバーの自己評価に対するフィードバックは、個々の成長を促す重要なプロセスである一方、過去の履歴を確認しながら内容を検討する作業はマネージャーにとって大きな負担となります。このワークフローを活用すれば、Googleフォームで自己評価が送信されると、AIワーカーがGoogle スプレッドシートから過去の履歴を自動で分析し、最適なフィードバック案を生成します。評価業務の属人化を防ぎ、質の高いアドバイスを迅速に作成することで、評価業務の効率化と平準化を同時に実現します。
■このテンプレートをおすすめする方- メンバーへのフィードバック内容を考える際、過去の評価履歴を遡って確認する作業に負担を感じているマネージャーの方
- GoogleフォームやGoogle スプレッドシートで評価管理を行っており、データ分析からフィードバック案の作成までを効率化したいチームリーダーの方
- 評価の質を一定に保ちつつ、管理職の評価業務にかかる時間を短縮したいと考えている人事責任者の方
■このテンプレートを使うメリット- 自己評価の提出に合わせてAIが過去の推移を踏まえたフィードバック案を自動生成するため、ゼロから内容を考える手間を省き、評価業務を効率化できます。
- 過去の評価データに基づいた客観的な分析が行われるため、評価のばらつきを抑え、メンバーに対して一貫性のある質の高いアドバイスを提供可能です。
■フローボットの流れ- はじめに、GoogleフォームとGoogle スプレッドシート、SlackをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでGoogleフォームを選択し、「フォームに回答が送信されたら」というアクションを設定します。
- 次に、AIワーカーで、過去の履歴を分析しフィードバック案を作成するためのマニュアルを作成し、Google スプレッドシートの「行を検索する」アクションと「行を更新する」アクションを使用ツールとして設定します。
- 最後に、オペレーションでSlackの「ダイレクトメッセージを送る」アクションを設定し、生成されたフィードバック案をマネージャーに通知します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント- Google スプレッドシートの設定では、社員番号や氏名など、個人の履歴を一意に特定できる検索条件を適切に設定してください。
- AIワーカーへの指示出し（プロンプト）を調整することで、「より具体的な改善案を提示する」「ポジティブな表現を重視する」など、組織の評価方針に合わせたアウトプットが可能です。
- Slackでの通知先を、提出したメンバー本人への仮共有用として設定するなど、運用に合わせて柔軟に変更できます。
■注意事項- Googleフォーム、Google スプレッドシート、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- Googleフォームをトリガーとして使用した際の回答内容を取得する方法は「Googleフォームトリガーで、回答内容を取得する方法」を参照ください。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
■概要採用活動における多数の応募メールの確認や候補者の選別は、多くの時間と手間を要する業務ではないでしょうか。このワークフローは、採用プロセスにAIエージェントを導入することで、Gmailで求人応募を受け取った後の候補者選別と、その結果のSlack通知までを自動化します。手作業によるスクリーニングの手間を省き、より戦略的な採用活動に集中できる環境を構築します。■このテンプレートをおすすめする方- 採用業務においてAIエージェントを活用し、候補者の一次選考を効率化したい人事・採用担当者の方
- 多数の応募者への対応に追われ、書類選考の工数削減や質の向上を目指している方
- GmailとSlackを日常的に利用しており、採用プロセス全体の自動化に関心がある方
■このテンプレートを使うメリット- 応募メールの受信から一次選考、担当者への通知までが自動化されるため、採用担当者の手作業によるスクリーニング時間を短縮できます。
- AIエージェントが設定された基準で候補者を判断するため、担当者による評価のばらつきを防ぎ、選考プロセスの標準化に繋がります。
■フローボットの流れ- はじめに、GmailとSlackをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでGmailを選択し、「特定のラベルのメールを受信したら」というアクションを設定します。
- 続けて、オペレーションでAIワーカーを選択し、応募者の経歴と求人要件を照合し、選考通過の可否判断と面接での深掘り質問を自動生成するためのマニュアル（指示）を作成します。
- 最後に、オペレーションでSlackのアクションを設定し、AIワーカーが生成した選考結果を指定のチャンネルに通知します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント- AIワーカーの設定では、評価基準となる求人要件（必須スキル、歓迎要件、経験年数など）を固定値として具体的に指示することが可能です。
- Gmailトリガーで取得した応募者の情報（メール本文や添付ファイルの内容など）を、AIワーカーへの指示に変数として埋め込むことで、応募者一人ひとりに合わせた選考が実現できます。
- Slackへの通知先チャンネルやメッセージ内容も自由に設定できます。AIが生成した選考結果の要約や面接での質問事項など、通知したい項目を任意で選択してください。
■注意事項- Gmail、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
■概要
人事評価の時期になると、Microsoft Excelに蓄積された社員の業務実績の確認や評価、そしてその結果の反映に多くの時間を要していませんか？手作業でのデータ集計や評価基準の適用は、手間がかかるだけでなく、評価のばらつきや更新ミスといった課題も生じがちです。このワークフローを活用すれば、指定した日時にMicrosoft Excelから実績データを自動取得し、AIによる客観的な評価を行った上で、評価結果を該当レコードへ自動更新するため、こうした人事評価業務の効率化を実現します。
■このテンプレートをおすすめする方
- Microsoft Excelで社員の業務実績を管理し、人事評価を行っている人事担当者の方
- AIを活用して人事評価業務の客観性と効率性を高めたいと考えているマネージャーの方
- 定期的なデータ集計と更新作業の自動化により、コア業務に集中したい方
■このテンプレートを使うメリット
- 指定日時に自動で処理が実行されるため、これまで手作業で行っていたデータ取得やAI評価、Microsoft Excelへの更新作業にかかる時間を短縮できます。
- 手作業によるデータの転記ミスや評価基準の適用漏れといったヒューマンエラーを減らし、評価プロセスの信頼性を向上させます。
■フローボットの流れ
- はじめに、YoomとMicrosoft Excelを連携させます。
- 次に、トリガーでスケジュールトリガー機能を設定し、「指定した日時になったら」という条件でフローが起動するようにします。
- 続いて、オペレーションでMicrosoft Excelを選択し、「複数のレコードを取得する（最大10件）」アクションで社員の業務実績データを取得します。
- 次に、オペレーションで繰り返し処理機能を設定し、取得した各社員の業務実績データに対して後続の処理を繰り返します。
- 繰り返し処理の中で、オペレーションにAI機能を設定し、「テキストを生成する」アクションで、取得した業務実績を基に人事評価コメントを生成します。
- 最後に、オペレーションでMicrosoft Excelを選択し、「レコードを更新する」アクションで、AIが生成した評価コメントを元のレコードの該当箇所に更新します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- スケジュールトリガー機能を使用する場合、自動化を起動する任意の日時を設定できます。
- Microsoft Excelからレコードを取得する設定では、対象となるシート名や取得する行の条件などを任意で指定可能です。
- 繰り返し処理機能では、Microsoft Excelから取得した一覧データの中から、どの情報を基に繰り返し処理を行うか、その条件を細かく指定できます。
- AI機能では、人事評価コメントを生成するためのプロンプト（指示文）を任意でカスタムでき、定型文の挿入や、前段階のMicrosoft Excelから取得した社員名や実績値などの情報を変数として組み込むことが可能です。
- Microsoft Excelのレコード更新設定では、AIによって生成された評価コメントを、元の実績データ内のどのセル（項目）に反映させるか、その対象箇所を任意で指定できます。
■注意事項
- Microsoft ExcelとYoomを連携してください。
- Microsoft365（旧Office365）には、家庭向けプランと一般法人向けプラン（Microsoft365 Business）があり、一般法人向けプランに加入していない場合には認証に失敗する可能性があります。
- 「同じ処理を繰り返す」オペレーション間の操作は、チームプラン・サクセスプランでのみご利用いただける機能となっております。フリープラン・ミニプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションやデータコネクトはエラーとなりますので、ご注意ください。
- チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリや機能（オペレーション）を使用することができます。
■このテンプレートをおすすめする方
- メンバーへのフィードバック内容を考える際、過去の評価履歴を遡って確認する作業に負担を感じているマネージャーの方
- GoogleフォームやGoogle スプレッドシートで評価管理を行っており、データ分析からフィードバック案の作成までを効率化したいチームリーダーの方
- 評価の質を一定に保ちつつ、管理職の評価業務にかかる時間を短縮したいと考えている人事責任者の方
■このテンプレートを使うメリット
- 自己評価の提出に合わせてAIが過去の推移を踏まえたフィードバック案を自動生成するため、ゼロから内容を考える手間を省き、評価業務を効率化できます。
- 過去の評価データに基づいた客観的な分析が行われるため、評価のばらつきを抑え、メンバーに対して一貫性のある質の高いアドバイスを提供可能です。
■フローボットの流れ
- はじめに、GoogleフォームとGoogle スプレッドシート、SlackをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでGoogleフォームを選択し、「フォームに回答が送信されたら」というアクションを設定します。
- 次に、AIワーカーで、過去の履歴を分析しフィードバック案を作成するためのマニュアルを作成し、Google スプレッドシートの「行を検索する」アクションと「行を更新する」アクションを使用ツールとして設定します。
- 最後に、オペレーションでSlackの「ダイレクトメッセージを送る」アクションを設定し、生成されたフィードバック案をマネージャーに通知します。
■このワークフローのカスタムポイント
- Google スプレッドシートの設定では、社員番号や氏名など、個人の履歴を一意に特定できる検索条件を適切に設定してください。
- AIワーカーへの指示出し（プロンプト）を調整することで、「より具体的な改善案を提示する」「ポジティブな表現を重視する」など、組織の評価方針に合わせたアウトプットが可能です。
- Slackでの通知先を、提出したメンバー本人への仮共有用として設定するなど、運用に合わせて柔軟に変更できます。
■注意事項
- Googleフォーム、Google スプレッドシート、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- Googleフォームをトリガーとして使用した際の回答内容を取得する方法は「Googleフォームトリガーで、回答内容を取得する方法」を参照ください。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
- 採用業務においてAIエージェントを活用し、候補者の一次選考を効率化したい人事・採用担当者の方
- 多数の応募者への対応に追われ、書類選考の工数削減や質の向上を目指している方
- GmailとSlackを日常的に利用しており、採用プロセス全体の自動化に関心がある方
- 応募メールの受信から一次選考、担当者への通知までが自動化されるため、採用担当者の手作業によるスクリーニング時間を短縮できます。
- AIエージェントが設定された基準で候補者を判断するため、担当者による評価のばらつきを防ぎ、選考プロセスの標準化に繋がります。
- はじめに、GmailとSlackをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでGmailを選択し、「特定のラベルのメールを受信したら」というアクションを設定します。
- 続けて、オペレーションでAIワーカーを選択し、応募者の経歴と求人要件を照合し、選考通過の可否判断と面接での深掘り質問を自動生成するためのマニュアル（指示）を作成します。
- 最後に、オペレーションでSlackのアクションを設定し、AIワーカーが生成した選考結果を指定のチャンネルに通知します。
■このワークフローのカスタムポイント
- AIワーカーの設定では、評価基準となる求人要件（必須スキル、歓迎要件、経験年数など）を固定値として具体的に指示することが可能です。
- Gmailトリガーで取得した応募者の情報（メール本文や添付ファイルの内容など）を、AIワーカーへの指示に変数として埋め込むことで、応募者一人ひとりに合わせた選考が実現できます。
- Slackへの通知先チャンネルやメッセージ内容も自由に設定できます。AIが生成した選考結果の要約や面接での質問事項など、通知したい項目を任意で選択してください。
- Gmail、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
出典1：OpenAI
プログラミング知識なしで手軽に構築できます。
