AIを人事業務に取り入れるとき、最初にぶつかる壁が「データ不足」と「データの質」。
ここを無視すると、せっかくのAIもうまく機能しないどころか、逆に手間が増えることも。
この記事では、AI活用をスムーズに進めるために、人事が整えておくべきデータのポイントを紹介します。
1. 人材情報の基本データ
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氏名、年齢、入社年月日、部署、役職などの基本情報
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キャリアパス、スキル、資格などの個人の強み・経歴情報
ポイント：
「最新の情報」が反映されていることが大事。異動や昇格の更新漏れがあるとAI判断に影響。
2. 勤怠・労働時間データ
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勤怠記録（出勤・退勤時間）
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残業時間、有給休暇取得状況
ポイント：
勤怠データは、労務リスク検知にも活用される。記録精度を高めよう。
3. 評価・フィードバック情報
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過去の人事評価
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360度フィードバック結果
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上司・部下間のコメント履歴
ポイント：
定量評価だけでなく、コメントなどの定性データもあるとAIがより高度に分析できる。
4. 離職・退職理由データ
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過去の退職者データ
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退職理由アンケート結果
ポイント：
離職リスク予測や、エンゲージメント施策を打つためには必須データ。細かく残しておくと◎。
5. 研修・スキルアップ履歴
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受講研修の履歴
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スキルアップ活動（資格取得、外部セミナー受講）
ポイント：
「どんな成長機会を提供したか」を把握するために記録しておくと、AIによる育成プラン提案がしやすい。
まとめ｜まずは「今あるデータの棚卸し」から！
AI活用を考えるなら、まずは手元にある人事データを棚卸ししてみましょう。
「そもそもデータが足りない」「更新されてない」というパターンも多いので、
焦らず、現状把握→必要なデータを追加・整備というステップが大事です。
最初に少し手間をかけることで、あとからAIが何倍もラクを運んできてくれます！
