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自動化が仕事をどう変えるかを掴むために——業務ごとに、証拠を見せて、不確かさは不確かだと認めて。

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このページの内容何が起きているか業務の分解最近の変化あなたにとってあなたにとって何を意味するかできること何を根拠に何の上に載っているか
職業›人事・採用担当

この職業に検証済みの記録が入ったら知らせる → · このうちどの業務が自分のものか印を付ける(VOLO Pro、ローンチ期間中は無料) →

人事・採用担当

会社を動かしている人を、見つけ、雇い、支払い、育て、ときに手放す——国ごとに変わる規則のなかで。

人事評価日 2026-09-10
自動化されつつある業務
2/ 5項
0項が増強されつつある
いまも人が主導
2/ 5項
1項の新しい業務
証拠に基づく判断
3/ 5項
5件の検証済みの記録
今週試せること · 3 本の道の 1 本目

チームを一つ選び、その最も頻度の高い業務を十挙げ、変わりつつあるものに印をつける。その1ページをそのチームの管理職に持っていき、見方が合っているかを確かめる。

3 本すべてを見る ↓
61/100
自動化影響指数確度は中程度

これは職を失う確率ではない。その職の業務量のうちどれだけが自動化にさらされているかと、導入が実際にどこまで進んだかを一つの値に合わせたものであり——同じ一つのものさしで職業どうしを比べるためだけに使える。それ以外には使えない。

どこに当てはまるか

中規模から大規模の組織で、人事全般・採用・ピープルオペレーションを担う職に向けて書いている。役員層の探索、労働組合のある職場での労使関係、報酬の専門職は事情が異なる。

何が起きているか

実際に何が変わりつつあるか#

分析の単位は肩書ではなく業務です。職が置き換えられるのではなく、その業務の構成が移ります。

自動化されつつある増強されつつあるいまも人が主導新しい業務斜線:当サイトの推論で、検証済みの記録にはまだ裏付けられていない

一つのマスが一つの業務です。大きさはその仕事の中でその業務が占める比重、色はその業務が向かっている方向。マスをクリックすると、その判断がまだ示していないことが見られます。

中核業務
候補者を探し、選別する
自動化されつつある✓ 証拠に基づく
これが意味し**ない**こと

自動化された選別は、いくつもの法域で高リスクの意思決定として規制されており、差別についての責任は雇用主に残る。導入を縛っているのは能力だけでなく、法と訴訟である。

この業務の全文を読む →このタスクで、職場での最初の AI 実験を →
主要業務
人事の事務
自動化されつつある✓ 証拠に基づく
これが意味し**ない**こと

残る例外は件数としてはわずかで、しかも最も経験のある人を要する。部門は下から縮んで上を残すので、安定した梯子ではなく、悪くなった梯子になる。

この業務の全文を読む →このタスクで、職場での最初の AI 実験を →
中核業務
誰を採るかを決める
いまも人が主導✓ 証拠に基づく
これが意味し**ない**こと

判断は人に残るが、そこへ流れ込むすべて——探索、選別、日程調整、記録——は残らない。最後の一声を守ることは、かつて二十時間かかっていた手続きのなかの一時間を守ることである。

この業務の全文を読む →
中核業務
難しい局面を扱う
いまも人が主導≈ 本サイトの推定
これが意味し**ない**こと

需要が横ばいであることは、需要が伸びていることではない。これは人事のなかの専門職能であり、人員の多くを占めていた採用と事務の職は別の場所にある。

この業務の全文を読む →
主要業務
自動化に合わせて職を設計し直す
新しい業務≈ 本サイトの推定
これが意味し**ない**こと

これは移行期に山を迎え、その後引いていく案件型の仕事である。他人が職を失う過程を助けることの上にキャリアを築くことには、分かりやすい天井がある。

この業務の全文を読む →

これはあなたの仕事ですか。そう言えば、このページはあなたの持ち分に絞られます。

肩書とは、まとめ買いされた業務の束であり、同じ束を持つ人は二人といません。どこにも送られません——このブラウザの中に留まります。

候補者を探し、選別する自動化されつつある✓ 証拠に基づく人事の事務自動化されつつある✓ 証拠に基づく誰を採るかを決めるいまも人が主導✓ 証拠に基づく難しい局面を扱ういまも人が主導≈ 本サイトの推定自動化に合わせて職を設計し直す新しい業務≈ 本サイトの推定

5 件の業務を一つずつ読む —— 方向・理由・限界 →

最近の変化#

202420252026今日2024-08-01 · 制限または撤回EU のAI法(2024年8月1日発効)は、人の採用や選抜に使われるAI——対象を絞った求人広告の配信、応募の絞り込み、候補者の評価——を附属書IIIの4項で高リスクとして挙げている2025-05-01 · 用工の変化IBM は、自社の AskHR が80を超える自動化された人事業務にわたり、よくある人事の問い合わせの94%をその場で完結させており、問い合わせ件数は2016年比で75%減、人事の運営費は4年で40%減になったと報告した2026-01-22 · 制限または撤回2026年1月に施行された韓国の人工知能基本法は、高影響と呼ぶ判断の筆頭に採用を挙げ、事業者に対して、そうしたシステムを人による監督のもとに置くことを求めている2026-05-14 · 制限または撤回コロラド州が SB26-189 を制定し、2024年のAI法を廃止して制定し直した。自動化された系が重大な決定を下し不利な結果が生じた場合、本人は実質的な人による見直しを求めることができる2026-07-01 · 用工の変化米国の人材紹介業の就業者数は2022年9月の280,200人を頂点に、2026年7月には245,000人となり、12.6%減った
判断を動かしうる判断を動かさない(予測、能力の実演など)
用工の変化2026-07-012026-09-12 に検証
米国の人材紹介業の就業者数は2022年9月の280,200人を頂点に、2026年7月には245,000人となり、12.6%減った

人を職に就ける事業を営む会社——紹介会社や人材探索会社——の米国の給与就業者数であり、この職業の大半を占める社内採用担当は含まない。つまり部分的な眺めだが、一つ利点がある。紹介会社の人員は、探索と選別がどれだけサービスとして買われているかを追っており、それは道具からの圧力が最も強い部分である。交絡は大きく、ここでは切り分けられない——この業界は採用市場とともに動き、2023年から2025年は採用の持続的な冷え込みだった。つまり採用担当の不足も過剰も、同じこの線に現れる。頂点は ChatGPT の二か月前、2022年9月である。季節調整済み、月次、千人単位。直近の数か月は暫定値である。

採用、人員、労働時間、職務範囲の、検証できる変化。最も重い——ただし因果の帰属は、前提とするのではなく論じられなければならない。

US Bureau of Labor Statistics — Current Employment Statistics, all employees, employment placement agencies (NAICS 561311), series CES6056131101 ↗影響カード全文 →
制限または撤回2026-05-142026-09-11 に検証
コロラド州が SB26-189 を制定し、2024年のAI法を廃止して制定し直した。自動化された系が重大な決定を下し不利な結果が生じた場合、本人は実質的な人による見直しを求めることができる

コロラド州のみ。重大な決定の法律上の定義は、雇用を明示的に挙げている(教育、住宅、金融・貸付、保険、医療、生活に不可欠な行政サービスと給付と並んで)。義務は段階的に効いてくる——2027年1月1日から、開発者は導入者に対し、想定される用途、学習データの種類、既知の限界、適切な使用と人による見直しの手引きを含む技術文書を渡さなければならない。導入者は、不利な結果を生んだ自動化された重大な決定について、30日以内に平易な言葉での説明を行わなければならない。執行はコロラド州消費者保護法を通じて行われ、違反は欺瞞的取引行為にあたる。2030年より前は、司法長官はまず是正の期間を与えなければならない。置き換えられた2024年の法律は一度も施行されなかった。この記録は、人員規模や売上による適用除外の基準については何も主張していない——議会のページにその記載がなく、こちらでも確かめていない。

失敗、撤回、規制、あるいは費用が導入を抑えている。判断を下げる、あるいはその不確かさを広げることがある。

Colorado General Assembly, SB26-189 Automated Decision-Making Technology — session law chapter 131, signed 2026-05-14 ↗影響カード全文 →
制限または撤回2026-01-222026-09-20 に検証
2026年1月に施行された韓国の人工知能基本法は、高影響と呼ぶ判断の筆頭に採用を挙げ、事業者に対して、そうしたシステムを人による監督のもとに置くことを求めている

韓国。そして縛るのは人工知能事業者であって、採用の窓口に立っている人ではない。第2条第4号サは、高影響の区分を、採用、融資審査、その他個人の権利義務関係に重大な影響を及ぼす判断または評価を含むものとして定義している——採用はこの号で最初に名指しされているものであり、同じ一文の融資審査のほうは、本サイトの別のページがすでに依拠している先である。第34条第1項はそれを受けて、そうしたシステムを提供する事業者に義務を課す。リスク管理の方策、最終的な出力とその主たる判断基準を説明する方法、利用者保護の方策、高影響のAIに対する人による管理と監督、そして各措置を検証できるように保存される文書である。そこでの動詞は「履行しなければならない」である。対照のために隣の条を読んでほしい。要約がいつも平らにしてしまうのはここだからである。第35条第1項は、事業者は基本権への影響をあらかじめ評価するよう努めなければならない、と書いている。これは努力義務であって、まったく同じものではない。そして平らにする方向は、いつでも義務を実際より硬く聞こえさせるほうへ向かう。これがどれだけ強く噛むかについて、さらに二つの限界がある。具体は、この条文には含まれていない大統領令に委ねられており、第34条第2項は、主管の長官が公表する措置について遵守を勧告できると定める。第34条第1項に違反すること自体にも直接の罰則はない。経路は調査と是正命令を通り、その命令を無視してはじめて過料に届く。証明しないこと。韓国の採用のどれだけが機械で選別されているかについて何も言っておらず、人数についても何も言っておらず、人が監督することが何かの結果を変えるのかについても何も言っていない。「人による管理と監督」も、法律の本文では定義されていない。この来源を後から確かめる人に一言。この法令ポータルは通常のページを返しながら、法文そのものはスクリプトに一切渡さない。条文がJavaScriptで読み込まれるからである。上に挙げた条項は、取得したのではなく、ブラウザで読んだものである。

失敗、撤回、規制、あるいは費用が導入を抑えている。判断を下げる、あるいはその不確かさを広げることがある。

국가법령정보센터 — 인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법 제2조제4호 사목·제34조·제35조 (시행 2026-01-22) ↗影響カード全文 →
用工の変化2025-05-012026-09-11 に検証
IBM は、自社の AskHR が80を超える自動化された人事業務にわたり、よくある人事の問い合わせの94%をその場で完結させており、問い合わせ件数は2016年比で75%減、人事の運営費は4年で40%減になったと報告した

雇用主一社の自社公表の数字であり、27万人を超える従業員に対する社内の人事サービス提供——休暇、給与、規程の問い合わせ——を対象としており、採用の判断や労使の局面ではない。これは職の範囲と費用の変化であって、人員の数字ではない。IBM はここで人事の人員数を公表していない。75%という問い合わせの減少は2016年からの比較なので、十年ぶんの自己完結型の自動化にまたがっており、その大半は生成AIより前のものである。

採用、人員、労働時間、職務範囲の、検証できる変化。最も重い——ただし因果の帰属は、前提とするのではなく論じられなければならない。

IBM — AskHR case study (first-party) ↗影響カード全文 →
制限または撤回2024-08-012026-09-11 に検証
EU のAI法(2024年8月1日発効)は、人の採用や選抜に使われるAI——対象を絞った求人広告の配信、応募の絞り込み、候補者の評価——を附属書IIIの4項で高リスクとして挙げている

EU 市場。附属書IIIの義務(リスク管理、人による監督、透明性)は当初2026年8月2日から適用される予定だったが、2026年7月に「Regulation (EU) 2026/1744」がこの法を改正し、現在は2027年12月2日から適用される。出典は規則の本文を転載したものであり、官報上の正文は「Regulation (EU) 2024/1689」である。

失敗、撤回、規制、あるいは費用が導入を抑えている。判断を下げる、あるいはその不確かさを広げることがある。

Regulation (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act), Annex III point 4 — verbatim mirror of the Official Journal text ↗影響カード全文 →
あなたにとって何を意味するか

これがあなたにとって何を意味するか#

始めたばかりなら

伝統的な入口だった採用コーディネーターや人事事務の職が、最も速く自動化されている。だからその席は減っている。この職能はいまも人を必要としているが、必要としているのは判断のためであり——見極め、難しい面談、設計し直し——しかも以前より早い時期にそれを求めてくる。本物の従業員の局面に早く触れること、労働法をきちんと学ぶこと、そして仕組みを「操作するもの」ではなく「自分が設定するもの」として扱うこと。

経験があるなら

自分の職が主として手続きと事務なら、それは統合されると見ておくこと。労使の局面、事業部門との協働、組織設計であるなら、需要は持ちこたえており、自動化の波はむしろ仕事を増やす——再配置を計画する人が要るからである。その両方ができ、しかも人事の道具に何を許すかの判断を引き受ける人は、良い位置にいる。

選べる道#

四つの方向。それぞれに現実の制約と、今週試せることが一つ付いています。いまのまま続けることも正当な選択です——ただし、選ばれたものでなければなりません。

職の形を組み替える

自動化の「人の側」を引き受ける

あなたの組織は道具を取り入れながら職を組み替えていくことになり、人事の誰かがそれを率いる。この職能のなかで最も上級の新しい仕事であり、やったことのある人がほとんどいない。

現実の制約

組織図ではなく他部門の実際の仕事を分かっていることが要り、決まる場に居られるだけの信用が要る。

今週試すこと

チームを一つ選び、その最も頻度の高い業務を十挙げ、変わりつつあるものに印をつける。その1ページをそのチームの管理職に持っていき、見方が合っているかを確かめる。

留まって強くする

難しい面談の専門家になる

労使の局面、調査、再編の支援は自動化されておらず、需要も安定している。それをうまく扱う人であることは、長持ちする位置である。

現実の制約

感情の負荷が重く、法的にも晒される。担当するすべての法域の労働法を本当に押さえている必要がある。

今週試すこと

次に起きる苦情か成績の案件に、最初から最後まで同席させてもらうよう頼む。そのうえで、もっとやりたいかどうかを正直に決める。

隣へ移る

ピープルアナリティクス、あるいは人事システムへ

道具を設定し、データを定義し、自動化された決定に偏りがないか検査する人が要る。技術力より人事の知識を要し、この職能の予算が移りつつある先でもある。

現実の制約

データへの物怖じのなさと、提供元の主張を疑って読む姿勢が要る。採用の質と公正さに結びつけておかないと、情報システムの仕事と取り違えられやすい。

今週試すこと

前四半期の採用の流れを取り、一つだけ確かめる——差が出てはいけない属性で通過率に差が出ていないか。その検査を自分で走らせられるなら、あなたはこの仕事ができる。

よくある問い#

採用は採用担当ではなくAIがやるようになるのか

大手の雇用主ではすでに、探索・順位づけ・一次選別はAIがやっており、それは広がっていく。採用の判断を下すことも、三社から内定をもらっている候補者をさばくことも、差別についての責任を負うこともしていない——そして複数の当局が、そのままにしておくと明言している。採用は、探索と選別をする道具の上に、見極めて口説く少人数のチームが乗る形になりつつある。これから入るなら、コーディネーターではなく見極める側を狙うこと。

あとどれくらい時間があるのか

自分の部門の形を見ること。この変化は、上級の専門職は残したままチームの下の層を補充しないという形で届く——職能が消えるのではなく、梯子が悪くなるのである。人事チームのなかで経験三年未満の人が何人いるかを、二年前と比べて数えてみること。

自分の仕事のどの部分が実際に危ういのか

探索と選別、そして人事の事務であり、ここで自動化と印がついている二つであり、合わせるとたいていの人事部門の人員の大半にあたる。採用の判断と労使の局面はそうではないが、それらは人事のなかの専門職であって、人数のいる場所ではない。

規制は採用の判断を守ってくれるのか

いくつもの法域が、採用の結果について人が責任を負うことを求めており、その向きはいまのところ弱まるどころか強まっている。守られるのは最後の一声——かつて二十時間かかっていた手続きのなかの一時間である。そこへ流れ込むものは、どのみち自動化されている。

これを目指して学んでいますか

この専攻がここへ通じています。そのページでは、どの能力が持ち越せて、卒業生に何が欠けがちかを分解しています。

心理学 →法学 →教育学・教員養成 →行政学 →
何を根拠に

これらの判断が載っているもの#

このページの 5 件の業務判断のうち 3 件は検証済みの事象に支えられ、2 件はプラットフォームの推論であり、いずれもそれが現れる場所に明示されている。その背後には 2 の技術次元、言語モデルが一般に届いて以降の推移の再構成、そして 5 件の検証済み事象がある。

どの技術か、どうやってここまで来たのか、そして方法を見る →

公式の分類でどこに位置するか:スキル、知識、関連職業 →