人事評価コメントと1on1の準備をAIで下書きする｜決めるのは人、整えるのはAI

コメント欄の前で、手が止まる

評価シートを前にして、点数の欄は五分で埋まったのに、その下の「所見」「今期の総括」「来期への期待」といった欄で三十分固まってしまう。管理職の方から、この話を本当によく聞きます。評価が決められないのではなく、決めた評価を言葉にできないのです。

中小企業では、この負担がさらに重くなります。評価者は課長や店長や工場長で、全員が現場の実務と兼務しています。評価専任の人事担当を置ける会社はほとんどありません。結果として、評価コメントの執筆は夜と休日に持ち帰る作業になります。部下が五人いれば五人分、十人いれば十人分。しかも一人ひとり違う言葉で書かなければならない。

そして、時間をかけて絞り出したコメントが、必ずしも本人に届くとは限りません。「よく頑張ってくれました。来期も期待しています」——悪くはないのですが、これを受け取った本人が翌日から何を変えればよいのかは分かりません。時間もかかっているのに、伝わってもいない。多くの会社で起きているのは、この二重の損です。

この記事が提案するのは、評価をAIに任せることではありません。むしろ逆です。評価はこれまでどおり人が決め、決めたあとの「書く作業」だけをAIに手伝わせる。この線引きさえ守れば、AIは評価業務でとても素直に役立ちます。線を踏み越えた瞬間に危険な道具になる、という性質もあわせて説明していきます。

評価コメントが書けない3つの理由

なぜ書けないのか。管理職の方に聞いていくと、理由はだいたい三つに整理できます。どれも根性の問題ではなく、準備と手順で軽くできるものです。

理由1：半年前の出来事を覚えていない

いちばん多いのがこれです。評価期間は半年か一年ありますが、記憶に残っているのは直近一か月の出来事だけ。すると、コメントが最近の話に偏ります。評価者の記憶は、期末に近いほど濃く、期初に近いほど薄い——これは誰にでも起こることで、注意力の問題ではありません。書けない理由の半分は、材料が手元にないことです。

理由2：ほめ方も指摘の仕方も、語彙が尽きる

五人分書くと、三人目あたりから同じ言葉が出てきます。「積極的に取り組んでいた」「周囲との連携も良好だった」。本人が読めば、去年と同じ文だと気づきます。同じ表現の使い回しは、見ていないという合図として受け取られます。語彙が尽きるのは能力の問題ではなく、書く機会が年に一、二回しかないからです。

理由3：厳しいことを、どう書けばよいか分からない

いちばん筆が止まるのがここです。改善してほしい点があるのに、書くと角が立つ気がして、結局「引き続き努力を期待します」で終わらせてしまう。すると本人には課題が伝わらず、翌期も同じことが起きます。言いにくいことを、角を立てずに、しかし明確に書く——この型を持っている人は多くありません。言いにくい内容を伝える文章づくりの基本は「言いにくいこと」をAIに書かせる前にでも扱っています。

この三つのうち、理由1は記録の問題、理由2と理由3は文章の型の問題です。記録は人が集めるしかありませんが、型はAIが持っています。だから分担が成立します。

AIに任せる線、人が決める線

具体的な手順に入る前に、線引きをはっきりさせておきます。ここが曖昧なまま使い始めると、便利さに引っぱられて危ない方向へ進みます。

左側は、AIに任せてよい作業です。共通しているのは、すでに人が決めた内容を、読みやすい形に整えるだけという点です。事実を時系列に並べ直す、五人分のコメントで敬語の水準をそろえる、同じ言い回しの重複を見つける、面談で聞く質問の候補を出す。どれも判断を含みません。

右側は、絶対に人が決める領域です。点数、昇給や賞与への反映、本人へどう伝えるか、面談で何を約束するか、来期の目標。これらは処遇に直結し、会社が責任を負う判断です。AIは会社の事情も、その人の家庭の状況も、去年の面談で交わした約束も知りません。もっともらしい文章は返してきますが、責任は取りません。

社員の情報をAIに入れる前に

評価コメントを書かせようとすると、当然ながら「その人の情報」をAIに渡したくなります。ここに、いちばん大きな落とし穴があります。

個人情報保護委員会は、2023年6月2日に「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」を公表しています。個人情報を取り扱う事業者に向けた内容で、要点は二つです。第一に、生成AIサービスに個人情報を入力する場合、その個人情報について特定した利用目的の達成に必要な範囲内かどうかを、あらかじめ確認すること。第二に、入力した内容が、そのサービスの提供事業者によって機械学習に利用されないことを確認すること。

これを評価業務にあてはめると、意味ははっきりします。社員の氏名や社員番号、給与額、健康状態、家庭の事情。これらは人事管理という目的のために集めた情報であって、社外のAIサービスに文章を書かせるために集めたものではありません。無料版のチャットAIに貼り付ける行為は、この点で説明がつきにくくなります。

では、どうすればよいか。答えは単純で、個人が特定できる形にしないことです。名前は「Aさん」、部署は「営業部門」、金額は「目標比◯%」。この置き換えをするだけで、AIが返す文章の質はほとんど落ちません。AIは文章の型を持っているだけで、その人が誰かを知る必要はないからです。入力してよい情報の線引き全般はAIに入力してはいけない情報一覧と安全な言い換え方にまとめました。

国の指針が求める「人の関与」

もう一つ、手元に置いておきたい考え方があります。総務省と経済産業省が策定している「AI事業者ガイドライン」です。2024年4月に第1.0版が公表され、その後改定が重ねられて、2026年3月に第1.2版が公表されました。策定にはIPA（情報処理推進機構）も関わっています。

このガイドラインが一貫して置いている柱が、人間中心という考え方と、人間が最終的な判断を担える仕組みを保つことです。第1.2版では、自律的に動くAIエージェントを想定した記述が加わり、AIが外部に働きかける場面で人が介在できる状態を保つことの重要性が、あらためて整理されています。

これは大企業向けの高尚な話に聞こえるかもしれませんが、中小企業の評価業務にそのまま効きます。人の処遇に関わる判断は、AIの出力をそのまま採用してはならない——ガイドラインの精神を一行にすると、こうなります。そして実務的にも、これを守っていないと説明がつかなくなります。

想像してみてください。面談で部下から「この評価の根拠は何ですか」と聞かれたときに、「AIがそう書いたので」と答えられるでしょうか。答えられません。評価は、聞かれたときに自分の言葉で説明できる状態でなければ成立しないのです。逆に言えば、この基準さえ守れば、AIをどれだけ使っても問題は起きません。

評価コメントをAIで下書きする4ステップ

ここから実際の手順です。四つに分けます。所要時間の目安は、一人あたり十分から十五分です。

第1歩：事実を集める

いきなり書き始めないことが最大のコツです。まず、その期に起きたことを箇条書きで並べます。担当した案件、達成した数字、任せた新しい仕事、うまくいかなかった場面、周囲から聞こえてきた評判。きれいな文にする必要はありません。「4月 新規3件」「6月 納期遅れ1回 原因は確認不足」で十分です。

材料が集まらない場合は、日報や週報、会議の議事録、勤怠記録、チャットのやりとりをさかのぼります。ここに時間をかけるほど、あとの文章づくりは速くなります。逆にここを飛ばすと、AIが返してくるのは誰にでも当てはまる一般論だけになります。

第2歩：3つの言い方を出させる

集めた事実をAIに渡し、コメント案を三つ出させます。一案だけ出させると、その案の良し悪しが判断できません。三つ並べて読むと、自社の文化に合う強さがはっきりします。おすすめは、率直・標準・やわらかめの三段階です。多くの場合、標準案をベースにして、率直案から一文だけ借りる形に落ち着きます。

第3歩：事実を人が確認する

AIが返した文章の中に、渡していない数字や出来事が混ざっていないかを確認します。AIは文脈に合いそうな内容を補ってしまうことがあります。「上半期は前年比120%を達成し」と書かれていても、その数字を渡していないなら削除です。事実確認の考え方はAIの回答をそのまま使ってはいけない理由と確認手順で詳しく扱っています。

第4歩：自分の言葉に直す

最後に、本人の顔を思い浮かべながら読み直します。特に書き出しの一文と、期待を伝える最後の一文。この二か所は、AIが書いた表現をそのまま使わず、自分の言葉に置き換えてください。面談で読み上げたときに、自分の声で違和感なく言える文章になっているかが基準です。

そのまま使えるプロンプト

第2歩で使うプロンプトの型です。角かっこの部分を自社の内容に置き換えて、そのまま貼り付けてください。氏名や金額は入れず、「Aさん」「目標比◯%」に置き換えたうえで使います。

このプロンプトの肝は条件4と条件5です。条件4がないと、AIは頼んでいないのに評価の妥当性について意見を書いてきます。条件5は、評価コメントでもっとも事故が起きやすい「人格への言及」を、行動の記述に変換させる指示です。「消極的な性格」ではなく「会議で発言する機会が少なかった」と書ければ、本人は次に何をすればよいか分かります。プロンプトの書き方そのものはAIへの指示（プロンプト）の基本の書き方から確認してください。

AIの下書きで、必ず人が直す4か所

AIが返してきた文章は、そのまま評価シートに貼れる状態にはなっていません。次の四か所は毎回必ず手を入れます。

1つ目は、渡していない事実。前述のとおりです。日付、件数、金額、案件名。一つでも事実と違う記述が入っていると、面談でそこを指摘された時点で、コメント全体の信用が失われます。評価は信用の上に成り立つので、ここは妥協できません。

2つ目は、ほめ言葉の温度。AIはビジネス文書を学習しているため、実際よりやや持ち上げた表現を返す傾向があります。「卓越した」「多大な貢献」といった言葉が出てきたら、自社で普段使っている水準に下げてください。全員が卓越していると書かれた評価シートは、誰にとっても意味を持ちません。

3つ目は、五人分並べたときの重複。一人ずつ作ると気づきませんが、全員分そろえて読むと同じ言い回しが並んでいることがあります。これは本人同士が見比べたときにすぐ分かります。部下は、自分のコメントを同僚のものと比べます。並べて読み、重複した表現は書き換えてください。

4つ目は、来期に期待する行動。AIは「引き続きの活躍を期待します」といった締めを好みます。これを、その人に固有の一文へ置き換えます。「来期は見積の作成を一人で完結できるようになってほしい」。具体的な期待だけが、翌日からの行動を変えます。ここは自分にしか書けない部分です。

評価でAIに入れてはいけない情報

入力してはいけない情報を、あらためて整理しておきます。評価業務では、日常業務よりも機微な情報を扱うため、線引きを厳しめにしておくのが安全です。

氏名と社員番号は、置き換えれば済みます。「Aさん」で困ることはありません。給与や賞与の額も同様で、「目標比◯%」「等級は中位」といった相対的な表現に変えれば、文章の質はまったく落ちません。

特に注意が必要なのが、健康状態と家庭の事情です。通院のために時短勤務になった、家族の介護で残業ができない——こうした事情は評価の背景として頭にはありますが、AIに入力してよい情報ではありません。個人情報保護法では、健康状態などは特に配慮を要する情報として扱われます。評価の背景事情は、自分の頭の中に置いたまま、文章の材料としては渡さないのが原則です。

五つ目の評価点数については、注意の質が少し違います。入力そのものが直ちに危険というより、点数を渡すとAIがその点数を正当化する文章を書き始めるという問題です。評価区分だけを伝え、細かい点数配分は渡さないほうが、事実に即した文章が返ってきます。

1on1の準備にAIを使う

評価コメントと並んで負担が大きいのが、面談そのものです。特に定期的な1on1を始めた会社では、「毎回何を話せばいいか分からない」という声が必ず出ます。ここもAIが役に立つ領域です。

使い方は単純で、面談で聞く質問の候補を出させるだけです。「入社2年目の営業担当と30分の面談をします。今期は新規開拓で成果が出た一方、既存客のフォローが手薄でした。本人が話しやすい順番で、質問を8つ提案してください」。この程度の指示で、十分に使える候補が返ってきます。

返ってきた質問のうち、実際に使うのは三つか四つで構いません。大事なのは、質問リストを持って面談に入ること自体です。手ぶらで入ると、上司が一方的に話す時間になりがちです。手元に紙があるだけで、聞く姿勢に変わります。

ただし、面談の記録をAIに要約させる場合は事前の断りが必要です。会議や面談でAIツールを使うときの伝え方はAI議事録を会議に持ち込む時の伝え方にまとめました。1on1は評価面談以上に個人的な話が出る場です。録音や自動記録を使うなら、必ず先に本人へ伝える。これは技術の問題ではなく、信頼の問題です。

低い評価を、どう言葉にするか

もっとも難しいのが、期待に届かなかった人へのコメントです。ここで多くの管理職が、当たり障りのない文章に逃げます。しかし、課題を伝えないことは、その人の成長の機会を奪うことでもあります。

書き方には型があります。三つの要素を、この順番で並べます。第一に、事実。「今期は納期の遅れが3回ありました」。評価ではなく、起きたことだけを書きます。第二に、影響。「そのうち2回は、お客さまへの連絡が遅れた点が問題でした」。誰にどんな影響が出たかを具体的に書きます。第三に、次の行動。「来期は、作業に入る前に仕様の確認手順を決めましょう」。改善の方向を、行動レベルで示します。

この三つがそろっていれば、厳しい内容でも受け取れます。逆に、事実がなく評価だけがある文章（「仕事が雑です」）や、影響が書かれていない文章は、本人にとって納得しようがありません。AIに書かせるときも、この三段構成を条件として指定すると精度が上がります。

「AIが決めた」と思わせないために

もう一つ、これから重要になる論点があります。社員の側が、評価にAIが使われていることをどう受け止めるかという問題です。

部下から見れば、自分の評価にAIが関わっているかどうかは分かりません。ただ、コメントの文体が急に変わったり、全員の文章が似たリズムになっていたりすれば、なんとなく察します。察したときに「機械に評価された」と受け取られると、評価制度そのものへの信頼が損なわれます。

対策は難しくありません。使い方をあらかじめ社内で説明しておくことです。「評価そのものは上長が決めます。コメントの文章を整える作業にAIを使うことがあります」。この二行を、評価制度の説明資料か期初の全体会議で伝えておけば十分です。隠すから疑われるのであって、先に言っておけば疑われません。社外に対する説明の考え方は「AIっぽい文章」が嫌われて信用も落ちる話でも扱っています。

そして、いちばん確実な対策は面談の場にあります。コメントの文面がどうであれ、面談で上司が自分の言葉で語れば、AIが使われたかどうかは問題になりません。逆に、面談で上司がシートを棒読みするなら、AIを使っていなくても同じ不信が生まれます。文章は準備であって、伝達の本体は対話のほうです。

面談の前に確認する5項目

評価コメントができあがったら、面談に持ち込む前に次の5点を点検してください。

• 書かれている事実・日付・件数を、日報や記録と突き合わせたか
• 氏名・給与額・健康や家庭の事情をAIに入力していないか
• 改善点が、人格ではなく行動について書かれているか
• 全員分を並べて読み、同じ言い回しの重複を消したか
• 面談で聞かれたときに、自分の言葉で根拠を説明できるか

五つのうち、一つ目と五つ目だけは必ず確認してください。事実が違っていた、根拠を説明できなかった——この二つは、その一回の面談が失敗するだけでなく、評価制度そのものへの信頼を長く傷つけます。

よくある質問（Q&A）

まとめ

評価の時期が来るたびに、多くの管理職が夜と休日を削っています。その時間の大半は、評価を決めるためではなく、決めた評価を文章にするために使われています。この部分だけを軽くできれば、浮いた時間は面談そのものに回せます。評価制度がうまく機能するかどうかは、シートの文章の巧拙より、面談で交わされる会話のほうにかかっています。AIは、その会話の時間を取り戻すための道具として使うのがいちばん健全です。

筆者コメント