当記事の要点
- 求人票作成では法令遵守と表現適正が求められ、違反には罰則もある
- GPTsを活用することで求人票作成とリーガルチェックが効率化できる
- 社内テンプレートや差別表現リストを学習させることで自動化が可能
- 実装には段階的な導入とガバナンス体制の整備が重要となる
こんにちは、FreedomBuildの駒田です。
もし「求人票を作るたびに法的表記が正しいか不安」「文面を整える余裕がない」とお悩みなら、ぜひ本記事をご覧ください。
人事・法務が気を揉みがちな求人票のコンプライアンス確認も、ChatGPTのGPTs機能を使えばスムーズになります。
忙しい担当者や法務チェックの工数を大幅に削減できるのが最大のメリットです。
この記事では、求人票コンプラ最適化ボットを実装するための具体的な方法と注意点を解説します。
次の章からは、まずどんな問題があるのかを見ていきましょう。
求人票作成に潜む課題
企業が求人を出す際には、労働基準法や職業安定法、公正採用選考など多くの法規制を守らねばなりません。
日本のIT人材求人倍率は2024年12月時点で11.6倍となり、採用活動は激化しています。
しかし、その一方で求人票の記載漏れや不適切な表現が生じるリスクは後を絶ちません。
この章では、現場の担当者が直面するよくある課題を整理します。
求人票チェックの工数が膨大
自社内で求人票の文面を作成し、法務と二重・三重にチェックする流れは時間がかかります。
例えば1件あたり約6.5時間が要されるという試算もあります。
結果として、採用部門にかかる負担が大きくなるのが実情です。
コンプライアンス違反の懸念
法令に抵触する表現を放置すれば、罰金や行政指導を受ける可能性があります。
2023年時点での法規定では、虚偽広告には最大30万円の罰金が科される恐れがあります。
最悪の場合、応募者や社内からのクレームで企業イメージも下がります。
法務や人事の専門知識不足
採用担当や新人法務が、すべての最新法令や差別用語リストを覚えているとは限りません。
IT人材市場が活況な中でも、表現ミスで有望な人材の目に留まらず、採用機会を逃すケースも散見されます。
わずかなミスが大きな損失になるのは、見過ごせない問題です。
これらを踏まえて、次の章では解決策としてGPTsがなぜ有効かを解説します。
ChatGPTのGPTsで解決する方法
求人票の法的要件や適切な表現を自動で提案・チェックできる仕組みを導入することで、コンプライアンスと効率化を両立させられます。
特にChatGPTのGPTs機能を用いると、社内の求人票テンプレートや差別NGワードリストをあらかじめ学習させ、自動生成＆チェックが可能になります。
GPTsを活用するメリット
実際の作業時間やコストを比較すると、GPTs導入による効率化の効果がはっきりとわかります。
| 従来の方法 | GPTs活用 |
|---|---|
| 手作業で文面を作成 | 自動生成の下書きを活用 |
| 法務担当による手動確認 | AIによるルールベースチェック |
| 担当者間のやり取り多 | タスクが一元管理され工数減 |
このように、属人的になりがちな求人票づくりが大幅に軽減されます。
現場の作業効率アップ
GPTsの導入により、求人票作成時間を50%以上削減できる可能性があります。
また、ATSとの連携が容易なら、文面作成と媒体掲載のプロセスを一体化できます。
面倒なコピペ作業も減り、担当者の負荷が軽減されるでしょう。
コンプライアンスチェックの自動化
法令のアップデート情報や差別用語をナレッジファイルとしてGPTsに登録すれば、最新のルールを参照した校正が可能です。
複雑な残業代表記や年齢表現なども機械的に洗い出し、人の見落としを補完します。
これらのメリットを踏まえれば、疑問点として残る費用面やセキュリティ面も次章以降で詳しく解説します。
ChatGPTのGPTs構築5ステップ
ここからは、GPTsを使って求人票コンプラ最適化ボットを構築する具体的ステップを紹介します。
最初に必要なのは、ChatGPTホーム画面からGPTs編集画面へアクセスすることです。
企業の採用担当や法務メンバーが共同で作業すると、よりスムーズに進みます。
ステップ1：GPTs編集画面へアクセス
ChatGPTホームの右上アカウントアイコンをクリックし、「マイGPT」→「GPTを作成する」の順に進みます。
ここが本サービスのいわば入り口です。
Plus以上の有料プランに加入していれば、求人票コンプラ最適化に特化したGPTsを新たに作成できます。
ステップ2：システムプロンプトを設計
GPTs編集画面で、システムプロンプトを記入するスペースがあります。
求人票の既定フォーマットやNGワード、差別的表現の禁止例を盛り込むと、AIの出力精度が高まります。
入力可能文字数は最大8,000文字まで（2025年時点）なので、必要に応じて要点を絞ります。
以下は、この記事の内容に基づき「求人票コンプラ最適化GPTs」を構築するための最適なシステムプロンプトをYAML形式で設計したものです。
人事・法務担当者が実務で活用しやすく、かつ法令遵守を支援できるよう配慮された構成です。
role: >
あなたは「求人票コンプライアンス最適化」に特化した人事支援AIです。
法務・人事担当者が作成する求人票の内容をレビューし、
日本の労働関連法（職業安定法・男女雇用機会均等法・労基法など）および
厚生労働省の指針に照らして、**NG表現の検出・修正案の提示・明示義務項目の確認**を行います。
また、言い回し改善や候補者に伝わりやすい表現への最適化も行ってください。
内容が曖昧な場合は明示的な記述を促し、必要があれば修正案を日本語で提示してください。
自社テンプレートやナレッジファイルがある場合は、それを優先的に参照してください。
output_style:
tone: "丁寧で実務的"
structure: "Markdown"
length_preference: "必要に応じて詳細に"
language_level: "採用実務初心者〜中級者向け"
behavior_rules:
- "不明確な求人票の記述には具体化を促す"
- "禁止されている表現（性別制限、年齢条件など）は必ず指摘する"
- "労働条件の明示漏れ（勤務地・賃金・試用期間など）がある場合は指摘し、文例で補足する"
- "コンプラ観点の指摘と採用ブランディング改善提案を両立する"
- "原則として日本の法令とガイドラインに準拠した対応を行う"
knowledge_scope:
include_topics:
- "職業安定法、労基法、均等法等の日本法"
- "厚労省『労働者を募集する企業の皆様へ』リーフレット"
- "固定残業代表示ルールと3要素（基本給・時間・金額）の明示義務"
- "求人票の構成要素（業務内容、勤務地、就業時間、賃金等）"
- "NGワード事例集、差別的・誤解を招く表現集"
- "求人票文面の改善例・候補者に伝わりやすい表現"
exclude_topics:
- "海外法規"
- "GPT APIやPython実装技術"
- "履歴書や職務経歴書など、応募者側の文書"
response_policy:
priority_order:
- "ユーザーの直接指示（チャット入力）"
- "このシステムプロンプト"
- "アップロードされたナレッジファイル（法令・社内規程）"
fallback_strategy: >
法令やルールが不明確な場合は「この内容は確認が必要です」と明記し、
出典や根拠がない断言は避け、確認すべき法令名・用語を具体的に提示してください。
clarification_policy: >
求人票の文面が曖昧または簡略すぎる場合は、
「〜という意味でお書きでしょうか？」など質問形式で確認を促し、
修正案を併記しながら具体化をサポートしてください。
default_output_format: >
求人票のレビュー結果を以下の3ブロック形式で提示してください：
1) 指摘内容（コンプライアンス違反または不備の箇所と理由）
2) 改善提案（修正文または文例を含む）
3) 補足解説（関連する法令・指針・用語の解説）
フォーマットは Markdown を用い、必要に応じて太字・リスト・表を使って可読性を高めてください。
ステップ3：機能をONに設定
「機能」タブから4o 画像生成やWeb検索、キャンバスなどのオプションを確認します。
求人票コンプラだけなら画像は不要かもしれませんが、実務の幅を広げたいならONにしておくのも手です。
一方、コードインタープリターは初期OFFなので、ナレッジファイルを解析したい場合はONにしましょう。
ステップ4：ナレッジファイルをアップロード
差別用語リストや社内テンプレートをCSVやPDFなどで追加します。
ChatGPTの編集画面「知識」からアップロードでき、ファイルサイズは単一最大512 MBまでです。
アップロード後は「機能」でコードインタープリターとデータ分析をONにし、適切に読み込めるように設定します。
ステップ5：アクション機能を追加
最後に、「アクション」メニューから新しいアクションを設定すると外部APIや通知連携が可能です。
求人票を自動でDropboxに保存したり、Slackへチェック完了メッセージを送ったりできるようになります。
なお、設定を誤ると通知ループが発生するケースもあるため、完了後はテストを実施することが大切です。
次は実運用の事例を見ながら、具体的な活かし方を深掘りしましょう。
作成したGPTsの現場活用法
実装が完了したら、いよいよ現場での活用です。
実際にGPTsを導入すると、求人票のドラフト生成から表現チェックまでがスピーディになります。
ここでは3つの代表的シナリオを紹介します。
社内FAQボットとして活用
法務担当や人事担当が繰り返し聞かれる「どの表現がNGか」「固定残業代の書き方は？」といった質問に、GPTsが即座に回答します。
結果として、担当者が60%の問い合わせ対応時間を削減した事例もあります。
カスタマーサポートとの連携
採用候補者からの問い合わせに対して、過去の求人票データや募集要項をGPTsが参照し、即時回答を生成する運用形態です。
対応スピードが上がり、応募者の満足度向上につながります。
初歩的な疑問を自動応答できるため、人事担当が専門的な相談に注力できるのが利点です。
社内研修ツールとして展開
GPTsを社内研修の教材として使う方法もあります。
社員が求人票のチェックポイントを対話形式で学べるため、短期間でコンプライアンス意識を高められます。
実地で覚えるよりも体系的に学習しやすく、学習データを定期的にアップデートすれば最新法令にも対応可能です。
ここまでで実戦投入のイメージはつかめたでしょうか。
次に、重要なセキュリティ面を押さえていきます。
GPTsの安心運用のためのセキュリティ対策
GPTsによる求人票自動化を進めるとき、機密情報や個人データが外部に漏れないか心配される方もいるでしょう。
ここでは、具体的なリスクと対策をまとめます。
情報漏えいリスクと対処法
外部のクラウドサービスにデータを送信する際、個人情報保護法に抵触する可能性があります。
必要に応じて、機密度の高い情報はマスク処理を施すか、GPTsの「GPTで会話データをモデルを改善に使用しない」チェックをオフに設定します。
不適切表現の自動修正リスク
AIが誤って本来の意図を改変してしまうリスクも否定できません。
最終的な人間のレビューを経るプロセスを設けることで、誤表現や行き過ぎた修正を防ぎます。
特に固定残業代の表記などは誤りがあると法的トラブルに直結するため要注意です。
リスク別の推奨設定一覧
以下のような形で、主なリスクと推奨設定を定期的に確認しましょう。
| リスクカテゴリ | 発生原因 |
|---|---|
| 情報漏えいリスク | AIサーバー送信時の誤操作 |
| 誤った自動修正 | AIの幻覚や誤学習 |
| 非編集者による権限アクセス | メンバー権限設定の不備 |
表中の対策としては、操作権限の見直しや学習データの定期メンテが挙げられます。
さらに、社内ルールとして「法務承認なしで求人票公開しない」などワークフローを整備することで安全性は飛躍的に高まります。
これらを押さえておくと、日々の運用も安心です。
では次に、導入後のPDCAをどのように回すべきかを説明します。
GPTs導入後の見直し運用
導入後は、GPTsが計画どおりに動いているかを定期的に見直すことが重要です。
最初は試行錯誤が多いかもしれませんが、30・60・90日のマイルストーンを設定すれば、改善サイクルが回しやすくなります。
30日・60日・90日の検証ポイント
まず導入初期の30日で「求人票作成に要する工数の変化」を測定します。
60日時点ではAIへの問い合わせ件数、90日時点では応募数や人事の負担軽減度などをチェックし、数値を比較すると成果が見えやすくなります。
PDCAの回し方
運用段階では、Plan → Do → Check → Actの流れを明確にします。
Planで仮説を立て、DoでGPTs運用を行い、Checkで応募や表現ミスの件数を振り返ります。
Actで反省点を修正し、さらに新しいルールや学習データをGPTsに追加しましょう。
成熟度別の改善アイデア
企業の規模やステージに応じて、改善方法を変えられます。
ライト層なら既存テンプレートの最低限整備、スタンダード層なら差別ワードリストを頻繁に更新、アドバンス層なら独自用語を定義し高度なチェックを追求するなどの手法が考えられます。
下記は役割分担の一例です。
| 担当ロール | 工数目安 |
|---|---|
| 人事・採用担当 | 週3時間 |
| 法務・コンプラ部門 | 週2時間 |
| 情報システム担当 | 月2時間ほど |
なお、「失敗パターン」として最初に学習データを整理せず導入し、誤判定が多発した例もあります。
学習済みモデルを最適化しながら、PDCAを回す意識が大切です。
次の「まとめ」で全体像を最終整理しましょう。
まとめ
本記事では、ChatGPTのGPTs機能を活用した求人票コンプラ最適化のメリットと実装手順を解説してきました。
煩雑な法令チェックや度重なる校正から解放され、短期間で高品質な求人票を発信できる点が最大の魅力です。
また、ATSや社内システムとの連携でフローが一元化し、人事部門全体の業務効率も上がります。
適切なセキュリティ対策や運用PDCAを回すことで、コンプライアンスと生産性の両立を実現できます。
次の一歩として、FreedomBuildのような専門家のサポートも活用すれば、さらにスピーディに成果を得られるでしょう。
