AIエージェントで総務のルーティンを自動化する：できること・まだ任せない方がいいこと・権限の決め方
メールやカレンダー、スプレッドシートを操作して作業を進める「AIエージェント」を総務のルーティンに使うときの考え方を解説します。任せやすい業務・まだ任せない方がいい業務の線引き、与える権限の決め方、外部の文書に紛れ込んだ指示への対策、試験運用の進め方をまとめました。
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AI活用
人事・労務・総務のAI活用と自動化
給与計算の前月比チェックをAIとスプレッドシートで：異常値を見つける仕組みと、個人データを渡さない設計
給与計算のミスは「先月と比べて変わった人」を見ると見つかりやすくなります。前月比の差額をスプレッドシートで自動で出し、確認ルールをAIと一緒に作る方法を解説します。AIには給与データそのものを渡さず、関数や確認観点の作成だけに使う設計にするのがポイントです。
生成AIの社内利用ガイドラインのつくり方（ひな形付き）
社員が生成AIを業務で使い始めたら、早めに社内ルールを決めておくことが大切です。ガイドラインに盛り込むべき項目、個人情報・マイナンバー・機密情報の扱い、そのまま使えるひな形の本文、運用の進め方を解説します。
社内問い合わせチャットボット導入の5ステップ：試験運用・全社展開・運用体制とよくある失敗例
社内問い合わせ用のAIチャットボットは、作るより「使われ続ける」ほうが難しいものです。目的と範囲の決め方、試験運用、全社への周知、人への引き継ぎ、ログを使った改善まで、導入の5ステップとよくある失敗例を、一人人事・兼任総務の目線で整理します。
法改正の情報収集をAIで効率化する：一次情報で必ず確認するフローと、使えるプロンプト
法改正の情報は、厚生労働省の発表、官報、パブリックコメントなど各所に散らばっています。生成AIを「読む量を減らす道具」として使い、施行日・対象・会社がやることを一次情報で必ず確かめる手順と、AIに聞くときのプロンプト例を紹介します。
会議の議事録をAIで作る運用ルール：録音の告知、入力してよい会議の線引き、確認と保存の手順
録音や文字起こしをAIに要約させれば、議事録は短時間で作れます。一方で、参加者への告知、人事や健康に関わる会議の扱い、AIの聞き間違いの確認など、ルールなしで始めると事故につながります。社内で使うための運用ルールとプロンプト例を紹介します。
人事総務のスプレッドシート関数・GASをAIに書かせるコツ：伝え方・確認方法・失敗例
有給休暇の残日数、入社日からの勤続年数、契約更新の期限アラート。人事総務の管理表に必要な関数やGASは、生成AIに書かせると短時間で作れます。うまく伝えるための型、結果の確かめ方、よくある失敗を具体例で解説します。
社内研修資料をAIで作るときの注意：ハラスメント研修を例に、内容の正確さ・事例・著作権の確認手順
ハラスメント研修などの社内研修資料を生成AIで作るときの注意点を解説します。定義や会社の義務は一次情報から引く、事例は架空で作る、他社資料を貼り付けない、確認テストは人が答え合わせをする、といった確認手順を、プロンプト例つきでまとめました。
年末調整の従業員からの質問対応をAIで減らす：FAQ・案内文・回答テンプレートの作り方
「この欄は何を書けばいい？」「保険料控除証明書をなくした」など、年末調整の時期は同じ質問が集中します。生成AIで案内文・FAQ・回答テンプレートを作り、質問そのものを減らす手順を、マイナンバー・個人情報の注意点とあわせて解説します。
入退社手続きを自動化する：フォーム・スプレッドシート・AIの組み合わせ例
入社・退職のたびに発生する情報収集、書類作成、期限管理。Webフォームとスプレッドシート、生成AIを組み合わせれば、手作業と抜け漏れを大きく減らせます。具体的な仕組みの例と、マイナンバーなど個人情報の扱いで注意すべき点を解説します。
人事評価のフィードバックコメントをAIで下書きする：評価の判断は人が行い、伝え方だけを整える
評価期間の終わりに、管理職が部下一人ひとりのフィードバックコメントを書くのは大きな負担です。生成AIを「伝え方を整える道具」として使い、事実と評価は人が決める運用の手順、プロンプト例、入力してはいけない情報、人事が確認すべき点を解説します。
一人総務がAI活用を始める最初の30日プラン：ルール確認から3つの業務での試行、振り返りまで
生成AIを業務で使いたいけれど、何から始めればよいか分からない。そんな一人総務・兼任人事のために、最初の30日でやることを週ごとに整理しました。社内ルールの確認、入力してよい情報の線引き、最初に試す3つの業務、効果の記録と振り返りまでを紹介します。
外国人従業員への案内文をAIで多言語化する：やさしい日本語との使い分けと翻訳の確認体制
健康診断の案内、年末調整の依頼、災害時の連絡など、外国人従業員に伝えるべき社内文書は少なくありません。生成AIで翻訳・やさしい日本語化する手順と、誤訳を防ぐ確認体制、翻訳してはいけない文書の扱いを、厚生労働省の外国人雇用管理指針を踏まえて解説します。
社内通知・お知らせ文をAIで作る：年末年始休業・健康診断の案内などの例文プロンプト
年末年始休業、健康診断、年末調整、防災訓練など、総務は毎年同じようなお知らせを何本も書きます。生成AIで下書きを作るときのプロンプトの型と、すぐ使える例文、送る前に人が確認すべきポイントを紹介します。
社内規程をAIで検索できるようにする：RAGの考え方と、小さく始める手順
就業規則や各種規程をAIで検索できるようにすると、「どこに書いてあるか」の問い合わせを減らせます。仕組みの考え方であるRAGを専門用語なしで説明し、規程の整え方、ツールの選び方、誤回答への備えまで、小さく始める手順を解説します。
求人票・スカウト文をAIで作る：職業安定法の明示事項と差別表現の注意点
生成AIを使えば求人票やスカウト文の下書きは短時間で作れます。一方で、職業安定法で明示が義務付けられた労働条件の漏れや、性別・年齢による差別表現が混ざるリスクもあります。手順とプロンプト例、チェックリストを紹介します。
総務への問い合わせログを分類して改善につなげる：記録の項目、AIでの分類、月1回の振り返り
総務への問い合わせは、記録しないと「忙しい」という感覚しか残りません。問い合わせログの項目の決め方、AIで分類コードを付ける手順、件数の多い問い合わせを様式・手順・通知のどれで減らすかの判断、月1回の振り返りの進め方を紹介します。
社内の「人事・総務FAQ」をAIで作る：問い合わせ対応を減らす方法
「有給はあと何日？」「住所が変わったら？」といった社内の問い合わせは、FAQを整えるだけで大きく減らせます。生成AIを使って問い合わせ履歴からFAQを作り、運用・更新していく手順を、個人情報の注意点とあわせて解説します。
労働条件通知書の記載漏れチェックにAIを使う：明示事項リストとの照合手順と、人が最終確認すること
労働条件通知書のひな形に、法令で求められる明示事項が漏れていないかをAIで点検する方法を解説します。明示事項リストを先に人が作り、AIには照合だけを頼む手順、2024年4月・2026年10月に追加された事項、AIの判定を鵜呑みにしない確認方法をまとめました。
残業申請・休暇申請の差し戻し理由をAIで定型化する：理由の一覧と文例づくり、差し戻してはいけない場面
残業申請や休暇申請の差し戻しは、理由の書き方が人によってばらつき、同じやり取りが何度も起こります。過去の差し戻し理由をAIで整理して一覧と文例にする方法と、年次有給休暇の取得理由や実際の残業時間をめぐって差し戻してはいけない場面を解説します。
退職者アンケート・退職面談の記録をAIで分析する：匿名化の手順と離職防止への活かし方
退職者アンケートや退職面談の記録は、離職を防ぐための貴重な材料です。生成AIで自由記述を分類・集計する手順を、入力前の匿名化、分析のプロンプト例、結果を施策につなげる方法とあわせて解説します。退職理由の記録は個人情報として慎重に扱います。
人事総務のAI導入効果の測り方：時間削減の記録方法と、経営層に説明するときのまとめ方
「AIを入れて楽になった気がする」を、数字で説明できるようにする方法を解説します。導入前後の作業時間の記録のしかた、時間以外に見るべき指標（ミス・問い合わせ件数・期限遅れ）、費用との比べ方、経営層への報告のまとめ方を、記録シートの例つきで紹介します。
面接の記録・評価コメントをAIで整理する：録音の同意、個人情報、評価は人が行う原則
面接メモの清書や、複数の面接官の評価コメントのとりまとめは、生成AIで短時間にできます。一方で、応募者の個人情報や録音の扱い、AIに合否を判断させないことなど、守るべき線があります。具体的なプロンプトと運用ルールを解説します。
社内アンケートの設計と自由記述の分析をAIで進める：設問の点検、匿名性の守り方、集計の手順
社内アンケートは、設問の作り方で答えの質が決まり、自由記述は読むだけで時間がかかります。AIに設問の偏りを点検させる方法、匿名性を守るための設定と前処理、自由記述を分類・要約する手順、結果を返すときの注意を紹介します。
生成AIで就業規則・社内規程の改定案を作る手順と注意点
法改正や制度変更のたびに必要になる就業規則・社内規程の改定。生成AIを使って改定案の下書きや新旧対照表を効率よく作る手順と、プロンプト例、最終確認を人と専門家が行うべき理由を解説します。
人事総務の業務棚卸しをAIで進める：業務一覧の作り方と自動化候補の見つけ方
業務の効率化やAI導入は、まず「何をしているか」を一覧にする業務棚卸しから始めます。生成AIを使って業務一覧を作り、頻度・時間・ミスの影響で自動化の候補を選ぶ手順を、記入シートの例とプロンプト例つきで解説します。
通達・リーフレットの要点整理にAIを使う：要約の頼み方と、原文で確かめる5つの手順
厚生労働省の通達やリーフレットは、ページ数が多く、言い回しも独特です。AIに要点を整理させると読む時間は短くなりますが、要約の誤りや読み落としも起こります。資料の集め方、要約の頼み方、原文で確かめる手順、社内メモへのまとめ方を紹介します。
人事・労務・総務でAIに任せられる業務・任せられない業務の線引き
生成AIは文章作成や要約が得意ですが、法令判断や個人情報を扱う作業には向きません。人事・労務・総務の業務を「任せてよい」「下書きまで」「任せない」の3段階に分け、線引きの考え方と安全な使い方を整理します。
勤怠チェックをスプレッドシート＋AIで自動化：打刻漏れ・残業上限の接近を早めに見つける
打刻漏れや残業時間の上限接近は、月末にまとめて見つけても手遅れになりがちです。勤怠データをスプレッドシートに取り込み、生成AIに関数や自動通知の仕組みを書かせて、毎週チェックする方法を具体例つきで解説します。
入社オリエンテーション資料・業務マニュアルをAIで作る：構成案・下書き・更新の手順
入社オリエンテーションの資料や業務マニュアルは、生成AIに構成案と下書きを任せると短時間で整えられます。元にする資料の集め方、プロンプト例、AIの下書きで人が確認すべき点、入社のたびに更新する仕組みまで、個人情報の注意点とあわせて解説します。
入社前案内メールと持ち物リストをAIで整える：テンプレート化の手順と、送る前の確認ポイント
入社前の案内メールと持ち物・提出書類のリストを、生成AIを使ってテンプレートにする手順を解説します。雇用形態別の差し込み項目の作り方、マイナンバーなどの書類をメールで受け取らない注意、送信前に人が確認するポイントをまとめました。
36協定の上限管理をAI＋勤怠データで見える化する：年間累計・複数月平均・回数を1枚の管理表に
36協定の上限は「月45時間」だけではありません。年間の累計、2〜6か月の平均、月45時間を超えた回数まで見る必要があります。集計はスプレッドシートの関数で行い、AIには関数の作成と、管理職向けのアラート文・説明文の下書きを任せる進め方を紹介します。