生成AIで試行錯誤日記

はじめまして。

中小製造業で人事・総務をしています
就業規則の整備、採用、社内文書、健康経営まで、
専門部署がない中小企業の総務によくある
「全部やる」ポジションで２年ほど。
最近は生成AIを業務に使い倒していて、試したプロンプトと結果をプロンプト全文付きでnoteに書いています

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社外メールの返信、地味に時間を食う仕事。

「了解しました」「確認いたします」だけの
1行返信ですら、敬語を整えるのに
30秒くらい止まる時。

最近はChatGPTやClaudeを開いて、
要点だけ箇条書きで投げて、
1分で返信文を作って送る運用にした。

判断は人間、文章はAI、で十分回る。

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予告していた求人票の記事をnoteに出しました。

AIで書いた最初の文章をそのまま使うと、
中小企業らしくない違和感が残る。

直すべきポイントを3つに整理しています。
求人票を書く立場の方の参考になれば。

▼ note記事
https://t.co/lp8qj86TDX

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議事録の作成をAIに任せる3つの方法と、どれが現場で使えたか｜生成AIをつかいたおす @kawashima309 #AIとやってみた https://t.co/CdOktst4ss

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求人票の文章をAIで書き直したら、
応募数が増えた話を書いてます。

ただ、最初に出してきた文章を
そのまま載せたら大失敗。
「中小企業らしくない言葉」が
混ざっていて違和感が出ました。

AIで書く求人票には、
直すべきポイントが3つあります。
近日note公開予定。

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人事総務の仕事を分解すると、

A. 判断が必要な仕事(評価、面談、規程設計)
B. 作業の正確さが必要な仕事(給与計算、社保)
C. 文書を整える仕事(通知、議事録、メール)

AIで楽になるのはC。
Bは間違えると致命的だから慎重に。
Aは人間がやるべき。

仕分けてから手を出す方が、失敗が少ない。

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AIで業務効率化、というと
「文章を書かせる」が先に来がちだけど、
中小製造業で一番効くのは
「フォーマットを整える仕事」を任せること。

・社内メールの定型化
・納品連絡の標準化
・議事録のフォーマット統一
・退職時の書類セット作成

クリエイティブより、定型化が効く。

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製造業の総務にいる人なら分かると思う、
納品連絡メールの面倒くささ。

機種、PJ番号、品名、納期、時間帯指定。
1案件で5項目くらい埋めてから
定型文に流し込む作業を、毎日。

ここは完全にAI向きの仕事。
入力フォーム→定型文生成、で
作業時間が1/5になりました。

[生成AIで試行錯誤日記 @kawashima309]

中小企業の総務でAIが効くのは、
「専門部署があれば人に頼める仕事」を
1人で抱えてる場面。

議事録、社内通知、規程チェック、
求人票、退職時の書類作成。

全部を専門家レベルで仕上げる時間はない。
AIで7割の品質を5分で作って、
重要な3割に時間を使う。

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社内通知文をAIに書かせるとき、
「失敗するプロンプト」と「成功するプロンプト」。

失敗:「研修案内の社内メールを書いて」
→ どこかで見た定型文が出る

成功:「現場の30代に読んでもらう前提で、
1行目で目的、2行目で日時、最後に
"質問は人事まで"で締める社内メール」
→ そのまま使える文が

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議事録の作成、人事総務の隠れた時間泥棒。

「録音を文字起こし→要約」ではなく、
「録音→決定事項と宿題だけ抽出」と
AIに指示すると、A4半枚に収まる。

議事録は全文を残すより、
次のアクションが明確な方が読まれる。

[生成AIで試行錯誤日記 @kawashima309]

内定通知メール、人事の負担として
意外と見過ごされてる。

候補者ごとに条件が違う、入社日が違う、
配属が違う、添付書類も違う。
ミスると信頼問題になる。

私はAIで条件入力→定型文生成→人が最終確認、
の3ステップにしてから、
所要時間が1/3、ミスはゼロになりました。

[生成AIで試行錯誤日記 @kawashima309]

面接の質問設計、AIに頼むときのコツ。

「面接質問を10個」だと
ネットによくある一般質問が並ぶ。

「弊社が求める〇〇という資質を見極めるための
深掘り質問を、想定回答とNG回答付きで」
と指示すると、使える質問が出てくる。

抽象度を下げるほど、AIは仕事ができる。

[生成AIで試行錯誤日記 @kawashima309]

人事2年目で気づいたのは、
内定通知メールほど「テンプレ感」が出やすい文書はない。

生成AIに頼むと、最初の出力は
ほぼ間違いなく堅すぎる定型文になる。

「会社の温度感を一行入れて」と
追加指示するだけで、別物に変わる。

プロンプトは一発で完成しない前提が大事。

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【5/5】

詳細とプロンプト全文をnoteに書きました。

中小製造業の人事・総務として、
生成AIを業務に使ってみた記録を
これから発信していきます。

同じ立場の方の参考になれば。

▼ note記事
https://t.co/lp8qj86TDX

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【4/5】

ただし注意点が3つあります。

①法改正の最新版は別ソースで要確認
②業界特有ルール(36協定特別条項など)は
一般論で処理される
③自社の運用実態との整合はAIには見えない

なので「AIで全体スキャン → 自分で精査 →
社労士に最終確認」の3段階が安全。

[生成AIで試行錯誤日記 @kawashima309]

【3/5】

使ったプロンプトはシンプルでした。

「あなたは社労士です。
改正育介法、同一労働同一賃金、労基法39条、
ハラスメント防止、月60時間超割増の
5観点で不備を指摘してください。
出力は条文番号・根拠・修正方針・緊急度の形で。」

これで2時間。
自分で読むと丸2日の作業です。

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【2/5】

きっかけは2025年4月の改正育介法。
自社の規程5文書(100ページ超)を
見直す必要がありました。

社労士に最初から頼むと費用も時間もかかる。
まずは自分で全体像を把握するために
Claude にチェックを依頼。