【士業×採用HR】30名規模の人事評価をClaude Codeで月116時間削減した試算事例

株式会社給与アップ研究所が、Claude Codeを活用した人事評価制度の提案手法を体系化し、30名規模の企業で月116時間の評価業務削減を試算した、という事例です。

「中小×人事評価×AI」は僕の主戦場ど真ん中なので、このリリースが出たときは熟読しました。派手な数字に見えますが、実態は「試算」であり、運用済みの実績ではない点には触れておきます。それでも、評価業務のどこをAIに渡せるかを切り分けた構成は、十分に参考になります。

僕が注目したのは「月116時間」の数字より、業務を継続・圧縮・移管・廃止の4分類で仕分けたところです。ここをやらずにツールだけ入れると、どこを削れるのか曖昧なまま予算だけ消えます。

中小企業の人事評価の課題

中小企業の人事評価制度には、こんな構造的な問題があります。

「評価制度を作りたい」と相談を受けても、まず運用工数を削るところから入らないと、制度設計の議論まで到達しません。削減対象として地味ですが、評価業務は四半期・半期ごとに必ず発生する積み上げコストなので、ここを削れると経営の選択肢が増えます。

元リリース(PR TIMES、給与アップ研究所、2026-04-18)で報告された構成は以下です。

ポイントは、全部をAIに任せる発想ではないことです。評価そのもの(=継続)は人間が判断し、文章化や事前準備(=圧縮・移管)をAIに渡しています。

人事評価は「速く処理すること」より「納得感を作ること」が重要なので、ここを外すと「AIが査定した」と現場に受け取られて、評価制度の信頼が崩れます。あくまで担当者を補助する位置付け、という設計です。

リリースで報告された主要な数値は以下です。

注意点として、これは 試算値 であり、特定の運用クライアントで実測された数字ではありません。 30名規模の標準モデルでシミュレーションした結果として読むのが正確です。「導入すれば必ず116時間削減できる」と読むと事故るので、ここは冷静に扱いたいところです。

それでも、評価業務を4分類で仕分けてAI化範囲を明示した点は、中小企業の経営者にとって判断材料になります。

ここからが本題です。年商5億規模・社員30名の会社で同じ思想を取り入れるならどう削るか。

項目	給与アップ研究所モデル	中小企業(年商5億・社員30名)
対象	30名規模の評価業務	経営者+人事兼任1名
ツール	Claude Code + ジョブオペ®手法	Claude Code Max Plan(月3,000円/人〜、2026年6月時点。要最新価格確認)
月額費用	(非公開)	推定月3,000〜6,000円(担当者1〜2名分、2026年6月時点)
初期費用	(認定講座経由)	推定 30〜80万円(評価制度の現状棚卸し+業務4分類仕分け+プロンプトテンプレ整備)
体制	コンサル支援	経営者+人事担当+外部支援月5〜10時間
期間	(講座+導入)	2〜3ヶ月でPoC→運用開始

(難易度=数字小さいほど簡単)

スコア根拠は以下です。

「Claude Codeを入れれば人事評価が月116時間軽くなる」わけではありません。

業務の4分類仕分け→評価観点の言語化→プロンプト設計→Claude Codeで圧縮・移管領域を処理→人間が最終判断、という5ステップで初めて、中小企業の現場で運用に乗ります。

特に「業務4分類の仕分け」を飛ばすと、どこを削っているのか説明できないまま、ツール費だけが先に走ります。順番だけは守りたいところです。

市野

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愛知県岡崎市でAI活用支援を手がける一人社長。中小企業の現場でAIを実装してきた経験から、他社事例を「うちで再現するには」の視点で読み解いて発信中。

執筆メンバー市野佑馬

愛知県岡崎市を拠点に、中小企業向けのAI活用支援を提供。ChatGPT・Claude Code等を活用した業務自動化やSEO・広告運用の内製化を支援。経営者が自らAIを使いこなせる体制づくりをサポートしている。