【每月節省116小時】如何實現「人手不足卻要加薪」？中小企業支援所要求的「人事評估 x 生成式AI」活用法
給與提升研究所（Kyuyo Up Kenkyusho）舉辦了一場免費線上講座，探討如何透過「生成式AI（Claude Code）x 人事評估制度」來提升生產力並實現加薪的中小企業支援手法。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年5月26日 22:08
- 🔍 收集: 2026年5月26日 13:31
- 🤖 AI分析完成: 2026年5月26日 13:45（收集後13分鐘）
勞動力短缺、最低工資上漲，以及業務職人化（過度依賴特定人員）。目前，許多中小企業面臨著「人員不足卻必須提高工資」的經營挑戰。
另一方面，隨著對生成式AI的關注度日益提高，企業諮詢的需求也隨之增加，例如「不知道該從哪裡導入」、「即便導入了AI現場也不使用」、「最終無法帶動利潤提升」等問題。
在此背景下，給與提升研究所（總部：東京都澀谷區，社長：高橋恭介）於2026年4月18日（週六）舉辦了免費線上講座，主題為「生成式AI（Claude Code）應用於人事評估制度提案方法的徹底解說」。
本講座不僅止於AI工具的活用，更一貫地解說了：
- 透過業務盤點實現低效率業務的可視化
- 透過生成式AI進行業務縮減
- 與人事評估制度的聯動
- 將生產力提升轉化為加薪的機制化
講座不是探討「如何使用AI」，而是從「如何建立一個在人數受限下仍能創造利潤的組織」的觀點出發，吸引了許多經營者與人事主管的關注。
## 為何現在需要「業務改善 x AI」？
講座首先提出了中小企業所面臨的三大環境挑戰：
1. 勞動力短缺日益嚴重
2. 加薪壓力升高
3. 業務職人化與效率低落
特別是現在，透過「增加人員」來解決問題已變得困難，因此「打造一個能透過現有人員最大化成果的組織」變得至關重要。
此外，講座中亦強調，導入AI本身並非目的，「轉型為即使人數有限也能創造利潤的組織」才是核心。
## 從生產力提升到加薪的「良性循環」
許多企業面臨「想加薪但沒有利潤」的挑戰。
因此，「將節省下來的時間重新投入到產生利潤的業務中」這一思維變得至關重要。
講座介紹了「生產力提升 → 業績提升 → 加薪」的良性循環模型。重點不僅在於單純的成本削減，更深入探討了「如何建立能夠回饋給員工的組織」，這點引起了許多經營者與支援公司的興趣。
## 「Job-Op® x Claude」業務改革的全貌
許多在AI導入上失敗的企業，都面臨「不清楚該將什麼業務AI化」的問題。
因此，本講座介紹了一種結合以下兩者的改善方法：
- 進行業務盤點與可視化的「Job-Op®」
- 支援AI業務自動化的「Claude」
將業務分類為：
- 延續、壓縮、移轉、廢除
並據此設計AI應用的優先順序。透過這種方式，說明如何在現場實際運作，同時防止AI導入失敗，例如無法在現場落實、不被使用或看不出效果等問題。
## 實際能節省多少？
講座還介紹了一個假設為30名員工規模企業的改善模擬。
結果顯示了令人震撼的數據：
- 每月節省時間：116小時
- 年度成本削減：約417萬日圓
- 削減率：66%
## 提供能系統性學習此內容的「認證課程」
給與提升研究所為希望更深入實踐講座內容的人士，提供了「AI人事評估顧問認證課程」。
雖然對生成式AI的關注度很高，「希望導入AI的企業」也在增加，但目前能從業務整理、AI活用到人事評估制度一貫提供支援的人才依然稀缺。因此，給與提升研究所提供了這個能實踐學習的認證課程。
本認證課程目標是讓學員達到「能向企業提供實際改善提案的水平」，而不僅是獲取知識。課程內容涵蓋業務盤點數據應用、AI導入支援、人事評估制度設計、組織改善提案、及構建有助於加薪的制度，皆以實際提案與導入為前提進行系統性學習。
實際上，越來越多人報名參加，理由包括「想成為能透過AI提出經營改善方案的人」、「想結合人事評估制度來擴大企業支援範圍」、「想成為因『提案力』而非價格競爭而被客戶選中的支援者」。
另一方面，隨著對生成式AI的關注度日益提高，企業諮詢的需求也隨之增加，例如「不知道該從哪裡導入」、「即便導入了AI現場也不使用」、「最終無法帶動利潤提升」等問題。
在此背景下，給與提升研究所（總部：東京都澀谷區，社長：高橋恭介）於2026年4月18日（週六）舉辦了免費線上講座，主題為「生成式AI（Claude Code）應用於人事評估制度提案方法的徹底解說」。
本講座不僅止於AI工具的活用，更一貫地解說了：
- 透過業務盤點實現低效率業務的可視化
- 透過生成式AI進行業務縮減
- 與人事評估制度的聯動
- 將生產力提升轉化為加薪的機制化
講座不是探討「如何使用AI」，而是從「如何建立一個在人數受限下仍能創造利潤的組織」的觀點出發，吸引了許多經營者與人事主管的關注。
## 為何現在需要「業務改善 x AI」？
講座首先提出了中小企業所面臨的三大環境挑戰：
1. 勞動力短缺日益嚴重
2. 加薪壓力升高
3. 業務職人化與效率低落
特別是現在，透過「增加人員」來解決問題已變得困難，因此「打造一個能透過現有人員最大化成果的組織」變得至關重要。
此外，講座中亦強調，導入AI本身並非目的，「轉型為即使人數有限也能創造利潤的組織」才是核心。
## 從生產力提升到加薪的「良性循環」
許多企業面臨「想加薪但沒有利潤」的挑戰。
因此，「將節省下來的時間重新投入到產生利潤的業務中」這一思維變得至關重要。
講座介紹了「生產力提升 → 業績提升 → 加薪」的良性循環模型。重點不僅在於單純的成本削減，更深入探討了「如何建立能夠回饋給員工的組織」，這點引起了許多經營者與支援公司的興趣。
## 「Job-Op® x Claude」業務改革的全貌
許多在AI導入上失敗的企業，都面臨「不清楚該將什麼業務AI化」的問題。
因此，本講座介紹了一種結合以下兩者的改善方法：
- 進行業務盤點與可視化的「Job-Op®」
- 支援AI業務自動化的「Claude」
將業務分類為：
- 延續、壓縮、移轉、廢除
並據此設計AI應用的優先順序。透過這種方式，說明如何在現場實際運作，同時防止AI導入失敗，例如無法在現場落實、不被使用或看不出效果等問題。
## 實際能節省多少？
講座還介紹了一個假設為30名員工規模企業的改善模擬。
結果顯示了令人震撼的數據：
- 每月節省時間：116小時
- 年度成本削減：約417萬日圓
- 削減率：66%
## 提供能系統性學習此內容的「認證課程」
給與提升研究所為希望更深入實踐講座內容的人士，提供了「AI人事評估顧問認證課程」。
雖然對生成式AI的關注度很高，「希望導入AI的企業」也在增加，但目前能從業務整理、AI活用到人事評估制度一貫提供支援的人才依然稀缺。因此，給與提升研究所提供了這個能實踐學習的認證課程。
本認證課程目標是讓學員達到「能向企業提供實際改善提案的水平」，而不僅是獲取知識。課程內容涵蓋業務盤點數據應用、AI導入支援、人事評估制度設計、組織改善提案、及構建有助於加薪的制度，皆以實際提案與導入為前提進行系統性學習。
實際上，越來越多人報名參加，理由包括「想成為能透過AI提出經營改善方案的人」、「想結合人事評估制度來擴大企業支援範圍」、「想成為因『提案力』而非價格競爭而被客戶選中的支援者」。
常見問題
なぜ中小企業に「業務改善×AI」が必要なのですか？
人手不足の深刻化、賃上げ圧力の上昇、業務の属人化・非効率といった環境変化に対し、限られた人数で成果を最大化する組織づくりが必要だからです。
「ジョブオペ®」とはどのようなサービスですか？
業務の棚卸と可視化を行い、業務を継続・圧縮・移管・廃止の4つに整理してAI適用優先順位を設計する手法です。
AI導入で失敗する企業に共通する課題は何ですか？
「何をAI化するべきか」という整理ができていないため、現場で定着しない、使われない、効果が見えないといった状況に陥りやすいことが挙げられます。
講座で提示された改善シミュレーションの具体的な数値は？
従業員30名規模の企業を想定し、月間116時間の削減、年間約417万円のコスト削減、66%の削減率という効果が示されました。
給与アップ研究所が提供する「AI人事評価コンサルタント認定講座」の特徴は？
業務棚卸、AI導入支援、人事評価制度設計、組織改善提案までを一気通貫で学び、企業へ実践的な改善提案ができる人材を育成します。