メインコンテンツへスキップ

人事RAGの難所|個人に紐づく情報を扱う難しさ

就業規則への質問と、特定の社員の評価・給与への質問は、同じ窓口に来ても扱いが違う。人事RAGで個人データを扱う難しさを整理する。

この記事で分かること/分からないこと

  • 分かること: 人事領域のRAGで、個人に紐づく情報を扱うことがなぜ他の用途と違う難しさを持つか
  • 分かること: 選定時、および運用設計として確認すべき論点
  • 分からないこと: 各社人事システムのRAG機能が、個人情報保護法や労働関連法規にどこまで適合しているかという法的判断(法務への確認が必要)
  • 分からないこと: 社内規程そのものの設計(ツールの選定より前にある組織側の課題)

人事の問い合わせは「一般的な規程」と「個人の記録」が混ざる

人事への問い合わせ窓口には、就業規則や福利厚生制度といった一般的な文書への質問と、特定の社員の評価・給与・休職履歴といった個人データへの質問が、同じ窓口に来る。前者は社内向けFAQと同じように広く公開してよい場合が多いが、後者は本人と権限を持つ人事担当以外に見せてはいけない。この二種類の質問を同じ仕組みで扱おうとすると、公開範囲の設計を誤りやすい。

「本人以外には見せない」を検索の外で保証できるか

部署別・役職別といった一般的なアクセス制御だけでは、個人データを「本人限定」という粒度まで絞り込めないことがある。同じ質問文であっても、質問しているのが本人か、それとも別の社員かによって、出してよい答えは変わる。質問者が誰であるかを検索の判断に組み込む仕組みが無いと、一般的な権限設定をすり抜けて個人データが露出するおそれがある。

誤答が個人の不利益につながる場面がある

休職・評価・給与に関する誤った回答は、社内向けの用途であっても、本人の判断や行動に直接影響することがある。誤答が社外に届くカスタマーサポートとは経路が異なるが、誤答の代償の大きさという点では、同じように慎重な設計が必要になる場面がある。この論点はカスタマーサポートRAGの記事で扱う、誤答の代償が用途によって変わるという考え方とも重なる。

選ぶときに何を見るか

  • 質問者本人に紐づく粒度で、アクセス範囲を絞り込めるか
  • 一般的な規程への質問と、個人データを含む質問を区別して扱う仕組みがあるか
  • 個人データに関する質問と回答のログ・監査証跡を残せるか
  • 誤って本人以外に個人データが提示された場合を検知できる運用を組み込めるか

これらの論点は、製品の機能一覧だけでは判断が難しく、実際にどのような質問が窓口に来るかを踏まえて確認する必要がある。個人情報保護法や労働関連法規への適合そのものは、ツールの選定とは別に法務による確認が要る。

よくある質問

Q1. 人事RAGは、他の社内問い合わせRAGと同じ設計でよいか

同じにはしにくい。就業規則のような一般文書への質問と、個人の評価・給与といった個人データへの質問が同じ窓口に来るため、後者には本人限定の絞り込みが必要になる。

Q2. 部署別のアクセス制御があれば、個人データの保護は十分か

十分とは限らない。部署別の権限設定は、個人データを本人限定という粒度まで絞り込めないことがあり、質問者が誰かを踏まえた仕組みが別途必要になる。

Q3. 人事領域での誤答は、カスタマーサポートの誤答と同じ扱いでよいか

経路は異なるが、誤答の代償という点では近い慎重さが必要になる場面がある。休職・評価・給与に関する誤答は、社内向けであっても本人の判断や行動に直接影響しうる。

Q4. 個人情報保護法への適合は、RAGツールの選定で解決するか

解決しない。法的な適合性の判断はツールの機能とは別に、法務による確認が必要になる。

個人に紐づく情報を扱う難しさは、提案先ごとに見せてよい情報が変わる営業支援の論点とも重なる部分がある。詳しくは営業支援RAGの記事にまとめている。書かれていない情報を検索で埋め合わせられないという論点はナレッジ管理RAGの記事で扱っている。RAGサービス全体の比較はRAGサービス比較15選を参照してほしい。人事RAGの導入について相談したい方は、お問い合わせから編集部までご連絡いただきたい。

関連する取り組み

CONNECTED SERIES
AIで投資の壁を越える
18 本の実装記録。AI 投資の「予測不能」と言われる 9 つの壁を、コードと実データで検証した連載。
note で読む →
稼働中
HIDDEN VALUE
16問・約3分で能力と内面の8軸を出す診断。申告と実測を混ぜずに別々に出すのが設計の核。
開いてみる →

AI導入のご相談を承っています

AI導入支援の実務経験を活かし、お手伝いしています。お気軽にご相談ください。

他のカテゴリも読む

AI最新ニュース AI業界の最新ニュースと企業動向 AI導入戦略 AI投資判断・ROI分析・導入ロードマップ 業界別AI活用 製造・金融・小売など業界別のAI活用動向 導入事例 企業のAI実装プロジェクト事例とコンサルティング知見 研究論文 NeurIPS、ICMLなどの注目論文レビュー