お役立ち資料人事データとAI
生成AIに人事データを渡す前の点検 20項目
定義・出典・見せてよい範囲・比較のルール・記録を20項目で採点する
生成AIを人事で使うとき、最初に問題になるのはモデルの性能ではありません。渡すデータが、定義され、辿れ、見せてよい範囲が決まっているかどうかです。人事・情報システム・法務が自分で採点できる20項目に分け、40点満点の読み方、最初の90日でやること、部門ごとに誰が何を決めるかまでをA4 3ページにまとめました。点数より、印の付かない項目がその導入で起こりうる失敗の一覧になります。
この資料でわかること
- A データの定義／B 出典と再現性／C 見せてよい範囲／D 比較のルール／E 運用と記録の20項目
- 各項目の「できている」の証拠と主担当
- 渡す前の棚卸し：データの系統ごとに先に確かめること
- 40点満点の採点と、点数帯ごとの次の一歩
- 最初の90日でやることと、上がる項目の対応
- 部門ごとの役割（人事だけでは7項目が決まらない）
こんな方におすすめです
人事・情報システム・法務のご担当者、AI導入の可否を判断する立場の方
自社の状況に合わせた進め方については、個別にご相談ください。
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