評価と育成で使うAI～書く負担はAIに、評価の判断は人に～

「評価コメントが書けない。期末になると毎回手が止まる」——半期ごとの評価面談を控えた管理職や人事担当者から、よく聞く声です。

手が止まる原因は、文章力ではありません。多くの場合、評価期間が終わってから面談までの間に、半年分の記憶をたどって印象を言葉にしようとするから止まるのです。そうして仕上がったのが「よく頑張っていました」「もう少し積極性がほしいです」といったコメントです。面談でこれを伝えても、書いた本人にも、受け取った本人にも、何をどう変えればよいのかが伝わりません。評価が育成につながらない、典型的な構造です。

ここで生成AIの出番だと考えるのは自然です。パーソル総合研究所の「人事部トレンド定量調査2026」では、人事部のAI活用業務のうち、目標設定や評価コメントを含む「人事評価・タレントマネジメント」が24.4%で、事務・デスクワークに次ぐ2番手でした。一方、経団連が2026年4月に公表した報告書によると、会員企業75社のうち、評価でAIを活用している企業は13社にとどまり、採用（25社）、労務管理（22社）、人材育成（20社）を下回ります。使われ始めてはいるものの、各社が慎重に足を踏み入れている領域です。

慎重になる理由は明確です。評価は、賃金、昇格、そして本人のキャリアに直結する判断だからです。文章を整えるというAIの得意分野と、評価を決めるという人にしかできない役割を混ぜてしまうと、便利さと引き換えに、会社が評価の根拠を説明できなくなります。今回は、この境界線を引きながら、評価と育成の場面でAIをどう使うかを整理します。

評価でAIに任せてよい範囲を押さえる

人事評価は、法律で細かく形式が決められた制度ではなく、賃金や昇格をどう決めるかという使用者の裁量に委ねられた領域です。ただし、その裁量は無制限ではありません。労働契約法は、労使双方に、信義に従い誠実に権利を行使すること、権利を濫用してはならないことを求めています（第3条第4項・第5項）。評価が裁量の範囲を逸脱し、濫用と判断されれば、その評価に基づく処遇が争われ、会社が責任を問われる余地があります。

つまり評価で問われるのは、結果の妥当性だけではありません。なぜその評価にしたのかを、会社が説明できるかどうかです。ここにAIが入ると、新しい論点が生まれます。「AIがそう出したので」は、説明になりません。

AI側のルールも整ってきました。2026年3月31日に総務省と経済産業省が公表したAI事業者ガイドライン（第1.2版）は、法的拘束力のないソフトローですが、AIを使う側にも、人間の判断の介在やプライバシー、透明性への配慮を求めています。経団連の報告書も、HR部門のAI活用を人間の意思決定のサポート機能と位置づけ、AIの判定理由を把握したうえで、人が責任を持って最終決定することを求めています。

結論はシンプルです。事実を見て評価を決めるのは人、その言語化と整理を手伝うのがAI。この分担を前提に、使いどころを見ていきます。

AIの使いどころ

期中の観察メモを事実に整える

評価が書けない根本原因は、期末になって思い出そうとすることにあります。日々の走り書きのメモを、AIに「いつ、何を、どうして、結果どうなったか」という事実の形に整えてもらい、評価項目ごとに仕分ける。この作業なら、期中にこまめに回せます。あわせて、印象や感想にあたる部分と事実にあたる部分を分けてもらえば、第7回のハラスメント対応と同じく、後から根拠として使える記録になります。評価期間外の出来事が混じっていないかの確認にも使えます。

評価コメントの下書きと表現の平準化

評価者が評価とその根拠を決めたあとで、それを本人に伝わる文章に整えるのは、AIの得意分野です。強みを認め、期待を伝え、次の課題を示す。この順序でコメントを整えれば、評価者ごとの文章量や構成のばらつきが揃います。ただし揃うのは表現だけで、評価の甘辛は揃いません。甘辛の差は、評価基準の側で解決する問題です。

書いたコメントの偏りチェックに使う

評価者が書いたコメントをAIに読ませ、性格や印象への言及、性別や年齢、育児などの属性を連想させる表現、評価期間外の内容が混じっていないかを点検してもらう使い方です。自分の文章の偏りには、自分では気づきにくいものです。書き終えたあとの第三者の目として、AIは役立ちます。

目標設定と面談の準備、育成の論点整理に使う

「頑張る」「積極的に取り組む」といった曖昧な目標を、行動と成果で確認できる形に言い換える作業も、AIが得意です。面談の前に、本人の強みを引き出す質問を整理したり、管理職がAI相手に面談のロールプレイをして、伝え方を練習したりする使い方もあります。経団連の報告書にも、建設業の企業が、管理職の対話力向上とアンコンシャス・バイアスへの気づきのために生成AIを活用している事例が紹介されています。育成の面では、本人の強みを活かせる経験や学びの選択肢を洗い出す壁打ちに使えます。ただし、その中から何を選ぶかは、本人との対話で決めることです。

個人目標を立てる段階そのものにも、AIは活用できます。上司から目標を与えられるだけでは、本人に当事者意識が生まれません。かといって本人に任せきりにすると、曖昧で大きすぎる目標になりがちです。ここで役立つのが、AIとの対話です。自分の役割や強み、今期に取り組みたいことを話しながら問い返しを受けることで、頭の中の漠然とした思いが、行動と成果で確認できる目標へと具体化されていきます。弊社でも、こうした個人目標の設定をサポートするAIチャットを開発しました。ただし、AIとの対話で仕上げるのは、あくまで本人の目標案です。最終的な目標は、上司との面談で話し合い、合意して決めます。

AIへの聞き方の考え方と手順

最初に押さえたいのは、順序です。評価者が先に評価とその根拠を決め、そのあとでAIに文章を整えさせる。この順序を逆にして、AIに評価案を出させてから考えると、その案が無意識の基準になり、自分の判断が引きずられてしまいます。

AIに依頼するときは、次の4つを言葉にして伝えます。評価項目と評価基準、評価者が決めた評価とその根拠となる事実、出力してほしい形（強み、期待、課題の順で何文字程度、など）、そして禁止事項です。禁止事項には、評価そのものを変えないこと、事実にないことを書き足さないことを必ず入れてください。

次に、入力する情報の線引きです。渡してよいのは、職務上の具体的な行動と成果の事実で、氏名は「Aさん」「担当者」に置き換えます。渡してはいけないのは、氏名や社員番号、賃金額、過去の評価点の履歴、そして評価シートや面談録音の原本そのものです。

なかでも注意したいのが、健康状態や家庭の事情です。病歴に類する情報は要配慮個人情報にあたり、置き換えても入力しないという判断が安全です。そもそも、育児休業や短時間勤務、妊娠・出産などを理由にした不利益な取扱いは法律で禁止されており、評価の材料にすべき情報ではありません。

さらに、ツールの設定も確認してください。個人情報保護委員会は、個人情報を含むプロンプトを入力するときは、利用目的の達成に必要な範囲内かを確認すること、入力した情報が機械学習に利用されないかを確認することを求めています。法人向けプランや、学習に利用させない設定の確認は、評価に使う前の必須の作業です。

そして最後に、AIの出力は下書きです。評価者が事実と照らして確認し、自分の言葉に直して初めて、評価コメントになります。

失敗例と注意点

最も多いのが、AIに評価案を先に出させて、その案に引きずられる失敗です。便利なので頼りたくなりますが、評価の理由を語れるのは、本人を見てきた評価者だけです。

次に、文章が整いすぎて、根拠の薄い評価が通ってしまう失敗です。AIは、曖昧な内容でももっともらしく整えます。文章の出来と評価の妥当性は別のものだと、意識しておく必要があります。

また、本人に知らせないままAIを使い、後から発覚して信頼を失うケースがあります。コメントの背景にAIがいると知った瞬間に、自分をちゃんと見てくれていなかったのではないか、と受け取られかねません。経団連の報告書も、AIの利用目的や範囲を現場に丁寧に説明することが重要だとしています。あらかじめ、下書きにAIを使うが最終判断は評価者が行う、と伝えておくべきです。

さらに、育成をAIのおすすめ研修に丸投げする失敗です。AIが示すのは一般的な選択肢にすぎません。本人が何を望み、どこに強みがあるかは、面談でしか聞けません。

専門家に相談すると早いポイント

次のような状況では、AIで文章を整えるだけでは限界があります。

• 評価基準があいまいで、AIに渡す評価項目や根拠の型そのものが作れない
• 評価と賃金、昇格の連動が不明確で、評価への不満や異議が出ている
• 評価へのAI利用を、就業規則や社内規程にどう位置づけ、従業員にどう説明すべきか決めたい
• 評価を理由とした降格や減給、退職勧奨を検討している

評価の質を決めるのは、期末に書く文章ではなく、期中の観察です。ドラッカーが説いたように、人の強みを活かしてこそ成果は生まれます。AIで書く負担が減った分の時間を、部下をよく見ることと、面談で対話することに使う。この配分の転換こそが、評価と育成でAIを使う本当の狙いです。

【特典】すぐに使えるプロンプト例