【生成AI】AI時代の「人事評価」。効率化できること、人がすべきこと

採用は入口に過ぎません。

本当の勝負は、入社された方が「この会社で頑張りたい」と安心して思える環境、すなわち定着と育成の体制づくりが不可欠です。 

その体制の根幹となるのが、人事評価です。 

中小企業において、人事評価は経営層や管理職の方の感覚に頼りがちです。

「Aさんは、なんとなく頑張っている気がする」

「Bさんは、最近おとなしいから、評価はBだな」

この感覚による評価は、評価者（上司）の無意識の思い込みに大きく左右されます。

結果として、社員様は正しく評価されていないという不満を抱き、これが採用のミスマッチ（正しくは入社後のミスマッチ）となり、離職という最悪の事態につながります。

では、公平を期すために、AIに評価させようと考えるのは、どうでしょうか。

例えば、AIにこう依頼したとします。

「社員Aの、この1年間の日報とチャットログを全部読ませて、S・A・B・C・Dで評価して」

これは、現時点では、絶対に避けるべき危険な活用法だと考えられます。

AIは文脈を読みません。

社員の家庭の事情や、体調、他のメンバーへの数字に表れないサポートといった、定性的な貢献を理解できません。

AIによる評価は、ただのデータ処理であり、そこに人の想いや背景は存在しないのです。

私たちがAIに依頼すべきなのは、評価そのものではなく、評価のための"客観的な材料集め"です。

 AIは、人事評価において優秀な事務アシスタントとなります。

【ステップ1：人間（戦略）】

まず、評価の仕組み（＝物差し）を人間が作ります。

（例：協調性のような曖昧なものではなく、顧客からの「ありがとう」の数、新人へのサポート時間といった、行動ベースの基準を決めます）

【ステップ2：AI（客観的アシスト）】

次に、その物差しに基づいて、AIに客観的なデータを収集・整理させます。

「あなたはプロの人事アシスタントです。社員Bについて、以下の『行動基準』に基づき、過去3ヶ月のチャットログ、プロジェクト管理ツール、週報から、具体的な『事実』のみを要約・リストアップしてください。

• 行動基準1： 顧客からの感謝の言葉（例：「ありがとう」「助かった」等のキーワード）

• 行動基準2： 新人Cさんとのコミュニケーション履歴（サポートの回数、時間）

• 注意点： あなたの主観（「頑張っている」など）は一切入れないでください」

【ステップ3：人間（対話と判断）】

AIが整理した事実という材料を、上司（評価者）が受け取ります。

上司の仕事は、その材料を持って、社員と対話（1on1）をすることです。

「AIが集めてくれたデータを見ると、顧客から〇回感謝されているね。素晴らしい」

「一方で、新人サポートの時間が減っているように見えるが、何か事情があった？」

AIは客観的なデータを集めます。

人間は主観的な想いを伝え、背景を傾聴し、最終的な判断を下します。

AIは、上司の評価業務の8割を占める、面倒な事務作業を効率化するツールです。

それによって捻出された時間で、上司（評価者）は、本来やるべき最も重要な仕事、すなわち社員と向き合い、対話し、未来（育成）を考えることに集中できます。

客観的なデータ（適性検査やAIの集計）と、人間による誠実な対話を組み合わせた評価体制を作ること。

 それこそが、「人が育ち、人が残る」企業への第一歩だと考えます。