コース概要

HR向けAIの概要

  • HRに関連するAI機能の概要:LLM、自動化、分析
  • 一般的なHRユースケースと影響範囲
  • AIパイロットの準備度と範囲を評価する方法

責任あるAI、プライバシー、およびコンプライアンス

  • データプライバシーの基本とHRにおける個人データの取り扱い
  • 人材募集やパフォーマンス評価における偏見、公正性、法的考慮事項
  • HR AIプロジェクトのガバナンス、承認、ドキュメンテーション

実践的なプロンプト作成と生成ワークフロー

  • 求人票、候補者スクリーニング要約、オファーレターのためのプロンプト作成
  • HRコミュニケーションや方針ドラフトのテンプレートとプロンプパターン
  • プロンプトの反復、検証、およびヒューマンインザループチェック

自動化とプロセス設計

  • LLM、スプレッドシート、HRISを組み合わせたエンドツーエンドのワークフロー設計
  • 采访调度、常见问题解答、入职检查表等重复性任务的自动化(面接スケジューリング、FAQ応答、オンボーディングチェックリストなどの反復作業の自動化)
  • APIとローコードツールとの統合パターン(概要)

人材分析とAIによる意思決定支援

  • AIを使用した労働力分析:離職予測、スキルギャップ分析、学習推奨
  • モデルの出力を解釈し、ステークホルダーにインサイトを伝える
  • HRにおけるAIイニシアチブのKPI設定とROI測定

変革管理と実装ロードマップ

  • 複数部門チームの構築とステークホルダー参加戦略
  • パイロット計画、展開フェーズ、HRチーム向けトレーニング
  • 監視、メンテナンス、継続的な改善の運用上の考慮事項

実践ワークショップ:AIを活用したHRユースケースの設計

  • グループ活動:対象問題を選択し、解決策を設計し、プロンプト/ワークフローを作成する
  • プレゼンテーションとピアレビュー(倫理的および運用的なフィードバック)
  • 次のステップとパイロット実装のテンプレート

まとめと次へのステップ

要求

  • HRプロセスと用語の基本的な知識
  • スプレッドシートやウェブアプリケーションを使用する能力
  • 人事におけるAIの倫理的かつ実践的な使用への関心

対象者

  • HRマネージャーとHRビジネスパートナー
  • 人材獲得および人事オペレーションの専門家
  • 人事アナリストと人材分析実践者
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

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