由运营聚集人事相关职位的共同工作空间与社群「人事图书馆」的Trustyyle株式会社，于2026年5月发布了横向调查国内外人事AI应用案例的《人事AI应用案例报告—从国内外100个案例看成功要点》。 本报告从国内外300个候选案例中，严选出100个对人事领域实务具有重大启示的案例。将这些案例分为招聘、员工服务、配置、评估、组织发展、劳务、AI人才培养、非工程师开发等8个领域，并根据各公司公开信息，整理出「AI在人事的哪个领域，如何被使用」。 由于发布后反应热烈，本次发布了Ver2图解增强版。每个案例的图解更加详细化，让各公司在导入时能获得更具体的启示。 报告发布的背景 随着生成式AI和AI代理的应用迅速扩展，AI在人事领域的应用也开始在各种业务中展开，包括咨询处理、招聘联系、评估意见草稿、调查分析、内部人才市场、AI人才培养等。 另一方面，现场的人事负责人也表达了担忧：「不知道其他公司实际在哪些业务中使用AI」、「难以判断AI可以被委托到什么程度」、「对于招聘、评估、配置等需要人工判断的领域，如何使用AI感到不安」。 人事图书馆秉持着「与伙伴学习，开拓未来」、「为所有组织培养人事专业人才」的理念，运营着一个人事专业人士不孤立，共同分享实践知识，相互学习的场所。本报告旨在让人事AI的应用不仅仅是少数先进企业的话题，而是各公司的人事和经营者查看自身业务的参考数据。 报告特色 1. 从国内外300个案例中，严选出100个具有高实务启示的案例。 本报告以国内外的公开案例、企业发表、导入案例、媒体报导等为基础，横向整理了约300个人事AI应用候选案例。 从中，考量人事业务的具体性、公开信息的可验证性、是否保留人工确认与判断、以及其他公司是否可参考等因素，严选出100个案例。 2. 将人事领域分为8类进行整理。 收录的案例分类为以下8个领域： 咨询处理・员工服务 招聘・选拔支持 人才管理・配置 评估・一对一・经理支持 组织发展・调查 劳务・员工应对・入职引导 AI人才培养・应用固定 非工程师开发 每个领域都构成为可以比较AI容易应用的业务、成果展现方式以及需要人工确认的要点。 3. 每个案例以「可作为业务阅读」的形式整理。图解增强版大幅提升理解度。 每个案例不仅仅是公司名称或工具名称的介绍，而是根据以下5个项目进行整理： 问题现况、AI应用部分、剩余人工应对、成果、本案例特色 即使是非工程师背景的人事负责人，也能根据公开信息整理业务流程，以便将其应用于自己的业务场景，图解增强版更提供了更详细易懂的图解。 Ver1 初始公开版 Ver2 图解增强版 从300个案例中看到的人事AI应用要点 从100个案例中横向分析发现，人事AI应用的本质不仅仅是节省时间或自动化。尽管AI提高业务速度本身很重要，但更关键的是如何利用由此产生的时间和视野。AI应用的成功与否，取决于能否将腾出的余裕重新投入到与员工的对话、经理支持、组织问题的发现以及推动业务发展的人事活动中。 本报告整理了以下要点： ・人事AI是实现「期望组织状态」的工具，而非仅仅加速业务。 ・AI应用进展越快的企业，越会区分AI负责的范围与人工确认的范围。 ・成功案例中，AI被置于「判断前的准备」阶段，例如咨询、招聘联系、评估草稿等。 ・AI导入所创造的余裕，能否重新导向面谈、对话、培养、组织改善，将决定成果。 ・AI应用不是工具导入，而是重新设计业务流程与人类角色的举措。 收录领域范例 咨询处理・员工服务 整理了AI支持员工关于假期、福利、规定和进程等查找的证据搜索和答案草拟案例。可见的结构是，AI准备常规查找的回复，而人事则负责解释制度、处理例外情况以及对个人有重大影响的内容进行确认。 招聘・选拔支持 收录了AI支持申请接收、候选人联系、面试日程安排和面试记录整理的案例。招聘决策和向候选人解释由人工负责，AI则用于候选人交互前的准备和减轻联系负担。