生成AIを人事評価の文章作成に使うだけでは、主観や根拠不足を覆い隠し、評価をむしろ不透明にする。本来AIは、従業員が実際に何を判断し、行動し、成果へ影響を与えたかという直接的な証拠を発見・整理するために活用すべきである。
重要なのは、AIに評価を任せることではなく、人間が検証可能な証拠に基づいて判断する仕組みへ転換することである。
AIによる人事評価の問題点
多くの企業はAIを、評価コメントの作成や文章の洗練に利用している。しかし、AIが文章を整えることで、
- 上司の主観や記憶の偏り
- 評価根拠の不足
- 評価者ごとのばらつき
が見えにくくなり、根拠の弱い評価が説得力のある文章に変換されるリスクがある。
「文章」ではなく「証拠」を探す
AIの価値は、評価文を書くことではなく、実際の業務から評価根拠を発見することにある。例えば、
- プロジェクトを立て直した意思決定
- 誤った前提を修正した提案
- 他者の問題解決を支援した行動
- 部門横断で合意形成を進めた実績
などを、メール、会議記録、成果物などから抽出する。評価を「優秀であるという主張」から「実際に何をしたかという証拠」へ転換するのである。
AIを活用した人事評価の3つの原則
1. 重要な行動を中心に評価する
「リーダーシップが高い」と評価するのではなく、実際に成果や意思決定を変えた具体的な場面を確認する。
2. AIは証拠の発見に使う
評価文の作成ではなく、業務記録から成果、判断、影響力を示す事例を抽出させる。
3. ガバナンスを明確にする
AIは評価者ではなく証拠の整理役とし、人間が最終判断する。
その際、
- 情報源を検証可能にする
- 従業員自身が証拠を確認できるようにする
- DMや私的会話などを評価対象から除外する
など、過度な監視を防ぐルールが必要である。
結論
生成AIによる人事評価の本質は、評価文を効率的に書くことではなく、評価を証拠に基づく仕組みへ変えることにある。
AIを「文章生成ツール」から「行動証拠の発見ツール」へ転換することで、より公正で信頼性の高い人事評価を実現できる。
詳細は下記参照。定期購読登録が必要です。
“Gen AI Could Fix Performance Reviews – or Make Them Even Worse,” HBR.org, May 15, 2026.