One人事、大阪市水道局との「人材データとAIを活用した人事配置案作成に関する共同研究」の成果として業務削減効果を確認

One人事株式会社（本社：東京都品川区、代表取締役社長：唐沢雄三郎、以下：弊社）は、2025年1月に大阪市水道局と締結し実施した「人材データとAIを活用した人事配置案作成に関する共同研究」（注）の成果として、生成AI（LLM）を活用した人材情報とポジション要件とのマッチングによる候補者抽出が一定可能であることと、実運用に向けた課題を確認し、将来的には候補者の抽出・検討に係る業務の削減が期待できるという結果を確認しました。

注：大阪市水道局と締結し実施した「人材データとAIを活用した人事配置案作成に関する共同研究」については、弊社プレスリリース「One人事、大阪市水道局と人材データとAIを活用した人事配置案の作成に関する共同研究について協定を締結」をご参照ください。

検証ポイント

大阪市水道局がこれまで実施してきた人事配置案の作成を、人材情報を活用してより効果的に実施することを目的とし、特に以下の２点について検証を実施しました。

• AIを活用することで、より効果的・効率的な人事配置案の作成が可能かの検証

• AIによる人事配置案作成のために、どのようなデータの収集・蓄積・整理が必要かの検証

実施内容

大阪市水道局における人事配置案の作成業務は、

1. 異動等により空席となる管理職ポジション（課長・課長代理・係長）に対する後任配置

2. 様々な職務経験を積むために、一定期間同じ部署での経験を積んだ係員を未経験部署へ配置転換

という２種類の配置検討を組み合わせて実施しており、それぞれについて生成AI（LLM）および組合せ最適化アルゴリズムを活用した効率化検証を実施しました。

＜管理職ポジションへの後任候補者判定のモデル図＞

＜係員の異動配置案生成のモデル図＞

研究成果

• 管理職ポジションへの後任候補者判定において、生成AI（LLM）による要点を押さえた自然な日本語の人物サマリーの生成及び、人物サマリーと、大阪市水道局が100文字程度で設定した簡易なポジション要件との比較マッチングにより、後任候補者のレコメンドと、その根拠説明文の生成が一定可能であることを確認。

• 課題として、生成された根拠説明文における表現のブレがマッチングに与える影響について、文言の均質化を図る必要性を確認。

• 上記課題について、実務レベルでの運用に向けた精度と信頼性の向上が図れた場合、現状、各種人事関係資料の検索及び内容の確認など各ポジションの候補者抽出にかかる170時間程度の時間を要する係長級の配置案検討業務において、凡そ150時間程度の工数削減効果の試算を得た。

• ポジション要件をより具体的に記述し、生成AI（ＬＬＭ）が後任候補者を抽出するための手がかりを増やすことで、ポジション適合度を更に高められると考えられる。

• 係員の異動配置案生成では、自動生成ロジックとして本人希望と上司の推奨というシンプルな条件を用いて実施したが、等級別の人員構成バランスやキャリアプランなどの育成条件など、組織を構成するメンバーの集合値としての要件をロジックに組み込むことで、実態に近い配置案の生成が期待できる。

「One人事」とは

有償利用ユーザー数60万人を突破！労務管理、勤怠管理、給与計算、タレントマネジメント、ワークフローの業務効率化をワンストップで実現し、人材情報を一元管理できる人事労務システム。一般企業から官公庁や自治体など公的機関まで、組織の成長に合わせて柔軟に対応し、従業員の成長と業務の効率化を全面的に支えます。

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