【人材×文書生成】ヒューマンリソシアが求人原稿AI化で年4,800h削減

人材派遣・紹介のヒューマンリソシアが、求人広告文の作成を「つなぎAI」(Dify+WinActor)で自動化し、年4,800時間の業務削減を達成した、という事例です。

「マッチングAIの話?」と思った方、ちょっと待ってください。この事例は求職者と求人のマッチングではなく、求人広告文の作成が主役です。コーディネーターが毎件20分かけて書いていた原稿を、AIで14分に短縮した、という地味だけど効く話です。

僕が注目したのは「月4,000件の繰り返し業務にAIを差し込んだ」設計です。派手な変革ではなく、件数の多い定型業務に絞ったので、削減時間が積み上がりました。

求人広告制作の課題

人材紹介・派遣の現場では、求人広告まわりにこんな構造的な課題があります。

求人原稿は「件数が多い」「形が決まっている」「品質基準がある」業務です。一見ITで効率化済みに見えますが、最後の「広告として読ませる文章にする」部分が手作業で残っているケースが多いところです。

一次情報(ヒューマンホールディングスプレスリリース、2026-01-15)の範囲では、以下の構成です。

ポイントは「生成AIだけでなくRPAをセットにした」ところです。生成AI単体だと「データを貼って、結果をコピーして」の人手が残ります。 RPAでデータ取込と入稿を挟むことで、コーディネーターは「下書きをチェックする」工程に集中できる設計になっています。

プレス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「広告原稿1件にかかる時間が約3割減った」という意味の数字です。コーディネーターの全業務が3割減ったわけではないので、そこは冷静に読みたいところです。

「つなぎAI」が下書きを作っても、最終チェック・調整・入稿は人間が担います。 生成AIで全自動化、ではなく、人間の作業を集中させる先を変えた事例として読むのが正解です。

ここからが本題です。年商5億規模・社員30名の人材・派遣・採用代行企業で同じ思想を取り入れるならどう削るか。

項目	ヒューマンリソシア	中小企業(年商5億・社員30名)
対象	月4,000件の求人原稿	月200〜500件規模の定型文書(求人原稿・物件文・商品説明等)
ツール	「つなぎAI」(Dify)+WinActor	Dify(月公式プラン要確認)+RPAツール(WinActor等)
月額費用	(非公開)	推定月3〜10万円(Difyプラン+RPAライセンス、2026年4月時点。要最新価格確認)
初期費用	推定中〜高(社内システム接続込)	推定 80〜200万円(プロンプト設計+RPAシナリオ構築+データ接続)
体制	社内開発+業務部門連携想定	兼任のAI推進担当1名+外部支援月10〜20時間
期間	(不明・公開時点で運用済)	2〜4ヶ月でPoC→半年で本格運用

(難易度=数字が小さいほど簡単)

スコア根拠は以下です。

「Difyを入れれば求人原稿が自動で書ける」わけではありません。

元データの構造化→プロンプト設計→RPAでデータ受け渡し→生成AIで下書き→人間が確認・入稿、の5ステップを踏んで初めて、年単位の削減時間が見えてきます。

「生成AI単体で完結」ではなく「RPA+生成AI+人間チェック」のパイプラインで設計する点が、再現の肝です。

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。