AIエージェント能力アトラス › 仕事ごとの一覧 › 事務・ビジネス › 人事・採用・労務

求人票・職務記述書の作成

Job description writing

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

定型的な求人票作成は人事担当者を上回る速度と一貫性で生成可能

できること

職務内容の要件定義から募集文言まで一発生成、バイアス語句の自動検出・修正

まだできないこと

極めてニッチな専門職の技術要件の正確な言語化（現場ヒアリング不足時）

なぜそうなのか

テキスト生成タスクとして純粋に得意な領域。専門知識の不足のみが制約

これからの予測の根拠

既に高水準で頭打ちに近く、残る課題は現場ヒアリングの自動化のみ。2027年には大半の求人票が無人生成に達すると予測

いま使える主な道具

Claude Fable 5.1、GPT-5.x、Textio

根拠

• Measuring the performance of our models on real-world tasks 2026
  定型文書生成タスクは専門家水準に近接

同じ分野のほかの仕事（人事・採用・労務）

• 書類選考・レジュメスクリーニング
• 面接評価・候補者アセスメント
• 人事評価文書の作成
• 給与計算・労務コンプライアンス管理

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。