【人事評価×AI】なにができる？メリット・デメリットや導入事例も

人事評価にAIが注目されるのはなぜ？

人事評価へのAI活用が広がっている背景には、どのような理由があるのでしょうか。ここでは、「評価業務における従来からの課題」と「AI技術の進化」という2つの視点から整理します。

人事評価の「曖昧さ」や「不公平感」に課題があるから

従来の人事評価では、評価者の主観や経験の差によって評価結果にばらつきが生じることが指摘されてきました。同じ成果を上げても、上司や部署が異なれば評価が変わるという状況は、従業員の納得感を損なう大きな要因となります。

特に定性評価※においては、「勤務態度」や「協調性」といった項目の判断基準が曖昧になりやすく、評価者間で解釈が分かれる傾向があります。こうした評価のブレは、組織全体の公平性を損ない、従業員のモチベーション低下や離職につながるリスクとなるものです。

AIによる客観的なデータ分析は、こうした属人的な判断のばらつきを軽減する手段として注目されています。

※定性評価：数値では測りにくい「勤務態度」や「協調性」など、評価者の判断や観察をもとに行う評価のこと

AIの進化にともない、活用シーンが増えているから

生成AIをはじめとするAI技術の進化により、人事評価における活用範囲は広がっています。

従来は、単純な集計業務の効率化が中心でしたが、現在では評価コメントの作成支援や面談記録の要約、評価傾向の分析といった、より高度な業務への応用が可能になっています。

実際に、人事評価データの分析や評価文書の作成補助といった領域で、生成AIを活用し始めている企業は少なくありません。

こうした技術の進展により、評価業務の効率化に加え、評価理由や判断の根拠を示しやすくなるといった、より本質的な改善も期待されるようになっています。

関連記事：人事評価 × AIの活用術｜メリットとデメリット・導入フローも徹底解説！

【人事評価×AI】でできること【活用シーン別】

人事評価にAIを活用する場合、具体的にどのような業務に使えるのでしょうか。ここでは、AIが担える役割を5つの活用シーンに分けて整理します。なお、いずれの場面においても、「AIは意思決定の支援ツール」であり、最終的な判断や決定は人間が行うことが大前提です。

目標設定・評価基準づくりのサポート

AIは、評価項目や観点の洗い出しを補助し、制度設計の「一次案」を作成する役割を担えます。

具体的には、職種や役職ごとに求められるスキルや行動特性を分析し、評価項目の候補を提示するといった使い方が考えられます。

また、目標設定時に生じる表現のばらつきや、粒度の違いを整える支援も可能です。

記述された目標が「具体的で測定可能か（SMARTな目標か）」をAIがチェックしたり、複数の部署で設定された目標を比較して難易度の差を可視化したりすることで、組織全体の一貫性を保つことができます。

評価コメント・フィードバック文の草案作成

評価者が作成するコメントやフィードバック文の下書きも、AIで生成可能です。

過去の評価データや1on1の記録をもとに、従業員の強みや改善点を整理した文案をAIによって生成すれば、評価者の負担を大きく軽減できます。

特に、評価対象者が多い管理職にとって、コメントの作成は大きな負担です。AIによる草案作成は、作業時間の削減に寄与するだけでなく、表現のばらつきや書き漏れの防止に寄与します。

さらに、評価者が「ゼロから文章を考える」ストレスを減らすことで、より本質的なフィードバックの内容検討に時間を割けるようになるのも大きなメリットです。

1on1・面談記録の要約と論点整理

1on1や評価面談の記録の要約も、AIが対応可能なタスクのひとつです。

SlackやMicrosoft Teamsなど外部のツールと連携し、文字起こしデータから重要な発言や合意事項を抽出することも可能です。

これにより、次回の面談に向けた論点の整理が容易になります。面談記録の作成は管理職にとって負担の大きい業務のひとつですが、AIを活用することで記録業務の時間を削減し、マネージャーは目の前の部下との対話そのものに集中しやすくなります。

関連記事：1on1ミーティングの目的は？期待できる効果や実施のポイントをチェック

評価データの集計・分析

評価結果や行動データの集計をはじめ、部署別の評価分布・評価傾向の可視化も、AIの得意分野です。

AIを活用すれば、大量のデータを短時間で整理し、評価の偏りや異常値を検出することができます。特定の評価者による「甘辛（評価の癖）」を分析するだけでなく、性別や年齢、部署などの属性による無意識のバイアス（偏見）が紛れ込んでいないかを特定し、公平な調整をサポートします。

こうした分析結果は、評価制度の見直しや、評価者研修の設計に役立てることが可能です。

将来のパフォーマンス予測と適材適所の配置

AIは過去の評価データや行動パターンを分析し、将来のパフォーマンスを予測することも可能です。

従来、部署移動やプロジェクトのメンバー選定は、管理職の経験や直感に頼る部分が少なくありませんでした。しかし、AIが従業員のスキル・業績推移・行動ログを多角的に分析することで、「どの部署でもっとも能力を発揮できるか」をデータに基づいて判断できるようになります。

また、将来必要となるスキルと現状の差を特定し、個別に最適な育成プランを提示することも可能です。さらに、意欲の変化を早期に察知し、離職リスクの予兆を検知するツールとしても期待できます。

【人事評価×AI】導入事例

すでに人事評価にAIを導入している企業では、どのようにAIを活用し、どのような成果が出ているのでしょうか。実際の事例を紹介します。

​パナソニックHD｜AI活用で社員7万人対象のワンストップ人事サービスを構築

パナソニック ホールディングス株式会社は「HRモダナイゼーション」の一環として、社員約7万人を対象とする「ワンストップ人事サービス」を導入しています。

人事情報や問い合わせ窓口を一本化し、AIチャットボットによる自動回答や、パーソナライズ表示の「マイページ」を提供。2024年度は毎月約1.9万人の社員が「マイページ」を利用し、利便性と業務効率化が大幅に向上しました。

さらに、各社員のスキル情報をもとにAIが最適な研修や社内の新ポジションを提案し、キャリアの選択肢を広げたり、空きポジションにフィットする人材をAIが迅速に発見したりと、適材適所を実現していく仕組みづくりが整えられています。

参考：パナソニック ホールディングス｜多様な人材・組織のポテンシャルの最大発揮（主な取り組み） - 社会への取り組み - サステナビリティ - 

​テルモ｜AIタレントマッチングの実績創出

テルモ株式会社は、AI活用のタレントマーケットプレイス「Terumo ONE Connect」を導入しています。

世界約7,000人の社員を対象に、AIが職務経験やスキル情報から社員に最適な社内ポジションをレコメンドする仕組みです。本格展開に向けた試験導入期間中には、このシステムを通じて人事異動が3件成立し、プロジェクト参画では33件で人材の確保に成功しました。

また、専門性を持つ社員同士をつなぐネットワーキング機能でも、全世界で841件の社内交流をサポートするなど、組織の垣根を越えた人材活用が進んでいます。

参考：テルモ｜テルモ、AIを活用したグループ内人財マッチングの取り組みを強化

ソフトバンク｜採用ES選考でAIを活用した効率化

ソフトバンクは新卒採用のエントリーシート選考において、IBM Watsonの自然言語分類（NLC）機能を活用したAI判定システムを導入しました。
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過去の合格・不合格エントリーシートを学習データとしてAIに取り込み、自然な言葉で書かれた数百字の文章を瞬時に分析・判定、選考作業時間を75%削減することに成功しています。
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評価者ごとの判定ばらつきを排除し公平性を確保するため、AIが一次判定を担い、その後人事担当者が内容を再確認して最終判断を下すハイブリッド運用を採用し、誤判定リスクを排除しています。
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削減した作業時間を学生との対話機会の拡大に振り分ける「攻めの採用」で、採用プロセスの客観性向上と効率化を両立させた事例です。

参考：ITをもっと身近に。ソフトバンクニュース｜就職活動での「AIによるエントリーシート選考」。気になるギモンについて調べてきました！

【人事評価×AI】を活用するメリット・デメリット

AIを人事評価に活用することにより、業務効率化や評価プロセスの改善が期待できる一方で、導入にはリスクもあります。ここでは、メリットとデメリットの両面を整理します。

【人事評価×AI】活用のメリット

AIを人事評価に活用することで、業務効率化や評価プロセスの質的な改善が期待されます。主なポイントは以下の通りです。

• 評価業務の工数を大幅に削減できる
• 評価の判断根拠を組織全体で共有できる
• 評価者間のばらつきを抑え、公平な運用を支援できる
• 配置や育成の検討をデータに基づいて行える

ただし、対話を通じた従業員への納得や、育成・配置の最終判断は依然として人が行う部分として残ります。

AIは評価プロセスを支援するツールとして、人との組み合わせで活用することが重要です。

関連記事：人事の課題をAIで解決！メリット・事例・注意点【2025年最新版】

【人事評価×AI】活用のデメリット

AIを人事評価に活用する際には、以下のような対応が必要なリスクも存在します。

• AIの判断プロセスを説明できず、納得を得にくい場合がある
• 過去データの偏りをそのまま反映するおそれがある
• 個人評価やスキル情報の管理負担が増える
• 評価者がAIの判断に過度な依存をするリスクがある

これらリスクを軽減するためには、AIの出力に対して評価者による確認と調整を組み込む仕組みを整え、データの定期点検や透明性の確保を進めることが重要です。

導入前には組織内で認識を共有しておくことが求められます。

AIを導入しても「評価への不満」が消えない理由

AIを活用することで評価の客観性や透明性は向上しますが、それだけで従業員の評価への不満が解消されるわけではありません。ここでは、AIでは解決できない評価制度の本質的な課題を解説します。

評価ロジックと「納得感」は別物だから

AIによって評価の客観性が高まったとしても、従業員が評価に納得するとは限りません。評価が論理的に正しいことと、従業員が心理的に納得することは別の問題だからです。

特に相対評価や原資に制約がある組織では、どれだけ個人が成果を上げても、他の従業員との比較や予算の都合によって期待した評価を得られないことがあります。AIがデータに基づいて公平に処理したとしても、「自分はもっと評価されるべきだ」という感情を完全に払拭することはできません。

評価制度そのものに構造的な限界がある場合、AIの導入だけでは根本的な不満の解消にはつながりません。評価の精度を上げることと、納得感を高めることは、異なるアプローチが必要な課題です。

不満は「評価」ではなく評価後の扱いに向かうから

従業員が抱く不満の多くは、評価そのものよりも、評価後の処遇や日常的な扱いに起因しています。

たとえ高い評価を受けても、給与や昇進に反映されなければ意味がないと感じる従業員は少なくありません。また、評価結果が年に一度フィードバックされるだけで、日常業務における成長支援や貢献の実感につながらない場合、評価制度への信頼は低下します。

AIを活用して評価プロセスを改善しても、評価結果をどう処遇に反映するか、日々の業務でどう従業員の貢献を認めるかという点が不十分であれば、従業員のエンゲージメントは向上しません。

評価制度単体ではなく、評価と連動した処遇設計や日常的な還元の仕組みが重要です。

関連記事：従業員エンゲージメントとは？向上に役立つ施策や取り組むメリット

人事評価AIを生かすために見直したい「福利厚生」

AIで評価プロセスを改善しても、従業員の満足度向上には別のアプローチが必要です。ここでは、評価制度を補完する施策として福利厚生に注目し、その有効性と具体的な選択肢を整理します。

福利厚生が評価の不満への対策として有効な理由

一般的に、人事評価によってすべての従業員を満足させることは困難です。一方で福利厚生は、評価結果と切り離して提供できるため、評価差による不満を緩和する緩衝材として機能します。

また、福利厚生は日常的に利用できる制度が多いため、「会社に大切にされている」という実感を提供する上でも有効です。

福利厚生は、人事評価への不満を和らげるとともに、従業員の心理的安全性や組織への帰属意識を高める効果が期待できる施策なのです。

関連記事：福利厚生に迷ったら「チケット型食事補助」｜仕組みやメリットを徹底解説！

食事補助の福利厚生サービス「チケットレストラン」

数ある福利厚生の中でも、近年注目度を高めているのが、エデンレッドジャパンが提供する食事補助の福利厚生サービス「チケットレストラン」です。

「チケットレストラン」を導入する企業の従業員は、企業との折半により、全国25万店舗を超える加盟店での食事を実質半額で利用できます。

【人事評価×AI】に関するよくある質問

人事評価へのAI導入について、多く寄せられる疑問についてQ&A形式で解説します。

AIによる人事評価は違法にならない？

A. AI活用自体は違法ではありませんが、透明性の確保と適切な運用が求められます

人事評価にAIを活用すること自体が違法となるわけではありません。ただし、個人情報保護や労務管理の観点から適切な運用が求められます。AI活用においては、評価プロセスの透明性を確保し、従業員に説明可能な状態を保つことが重要です。また、収集する個人情報の範囲や目的を明確にし、適切に管理する体制を整える必要があります。

中小企業でも人事評価AIは導入できる？

A. 一部の業務から始めるスモールスタートが現実的です

中小企業においても人事評価AIの導入は可能です。ただし、全社的に一斉導入するのではなく、特定の部署や業務から試験的に始めるスモールスタートが現実的です。評価データの集計や評価コメントの草案作成といった補助業務から導入し、効果を確認しながら段階的に範囲を広げていきましょう。導入にあたっては、AIに何を期待するのか、どの業務の負担を軽減したいのかを明確にすることが重要です。

導入で失敗しないためのポイントは？

A. 目的の明確化、適用範囲の設定、従業員への説明が重要です

AI導入で失敗しないためには、まず導入目的を明確にすることが重要です。業務効率化なのか評価の公平性向上なのか、目的によって導入すべきツールや運用方法が変わります。次に、AIに任せる範囲と人が判断する範囲を明確に設定します。最終判断は人が行うという前提を忘れてはいけません。また、従業員に対して、AIをどのように活用するのか、評価プロセスがどう変わるのかを事前に説明することも欠かせません。透明性を確保し、従業員の理解を得ることが成功につながります。

まとめ｜人事評価AIは「万能」ではない

人事評価にAIを活用することで、業務効率化や評価プロセスの可視化といった改善は期待できます。しかし、AIはあくまで補助ツールであり、評価の最終判断や説明責任は人が担う必要があります。

また、AIで評価精度を高めても、従業員の納得感や満足度が自動的に向上するわけではありません。人事評価の課題を解決するには、AI活用だけでなく、評価制度の見直しと福利厚生のような日常的な還元の仕組みを組み合わせることが現実的です。

食事補助サービス「チケットレストラン」のような福利厚生は、評価と切り離して公平に提供でき、従業員の満足度向上につながる選択肢のひとつです。ぜひ導入を検討されてはいかがでしょうか。

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