「AIに人事評価をやらせてみたら？」 小規模企業のための実践的な提案

■はじめに　～ なぜ今、AI評価が気になるのか

前回のコラムでは、AIを採用にどう活かすか、というお話をしました。今回はその続編として、採用したあとの「人事評価」にAIをどう使うか、というテーマを取り上げます。

人事評価は、多くの中小企業・小規模企業にとって、頭の痛い問題です。評価の基準が人によってばらばらで、同じような働きぶりでも、上司がちがえば評価が変わってしまう。どうしても上司の主観や好みが入り込む。そのうえ、評価のための書類づくりや面談に、思いのほか手間がかかる。「やらなければいけないのはわかっているが、なかなか手が回らない」というのが、正直なところではないでしょうか。

最近では、人事評価や異動の判断にAIを使う、というニュースも目につくようになりました。世の中全体でデジタル化が進むなかで、「うちでも評価にAIが使えるのだろうか」と気になっている経営者の方も多いと思います。

人を採るのが難しい時代だからこそ、いま働いてくれている社員に長く活躍してもらうことが、これまで以上に大切になっています。そして、社員が会社を去る理由の上位には、いつも「評価に納得できない」という声があります。評価は、単なる給与を決める手続きではなく、社員のやる気と定着を左右する、経営の要なのです。だからこそ、評価の質をどう高めるかは、小さな会社にとっても避けて通れないテーマになっています。

ここで、本稿でいちばんお伝えしたい核心を、先に申し上げます。それは、AIは「評価を機械に任せる」ための道具ではなく、「評価のばらつきと、感情的な不満を減らすための補助線」として使うのが、いちばん合理的だ、ということです。とくに従業員数が少ない会社ほど、この使い方が効いてきます。その理由を、これから順を追ってご説明します。

■ 小規模企業ならではの人事評価の壁

まず、小さな会社ならではの、人事評価の難しさを整理しておきましょう。これを押さえておくと、AIをどこで使うべきかが見えてきます。

一つ目は、評価制度そのものが整っていない、あるいは制度はあっても基準があいまいだ、という問題です。「何をもって良い評価とするのか」がはっきりしないため、評価する側も、される側も、もやもやした気持ちを抱えがちです。

二つ目は、少人数の上司で評価が回っている、という構造的な問題です。大企業のように何段階もの確認を経るわけではなく、一人か二人の上司の見方が、そのまま評価になってしまいます。すると、「この上司には評価されたくない」「あの人とは相性が悪い」といった感情の問題が、直接、評価に響いてしまいます。

三つ目は、評価者の経験の差が、納得感に直結しやすい、ということです。評価に慣れた上司と、初めて評価する上司とでは、コメントの厚みも、伝え方の上手さもちがいます。同じ会社のなかで、受ける評価の質にばらつきが出てしまうのです。

四つ目は、人事の担当者が、ほかの業務に追われていて、制度の設計や面談の質を高めるところまで手が回らない、という現実です。小さな会社では、人事専任の人がいないことも珍しくありません。これらの壁は、どれも「人手が足りない」「経験がそろわない」という、小規模企業ならではの事情から来ています。だからこそ、AIの出番があるのです。

少し想像してみてください。同じ部署のAさんとBさんが、似たような仕事ぶりだったとします。ところが、Aさんを評価したのは細かい点まで見るベテラン上司、Bさんを評価したのは評価に不慣れな若手上司。結果として、コメントの厚みも、つけられた点数も食いちがってしまう。本人たちにしてみれば、「どうして自分のほうが低いのか」と納得できません。こうしたことは、評価する人が少なく、確認の段階も少ない小さな会社ほど、起こりやすいのです。この「人によって変わってしまう」という部分こそ、AIが最も助けになるところです。

■ 「AIにやらせる」意味を、とらえ直す

ここで、「AIに評価をやらせる」という言葉の意味を、いったん整理し直しましょう。

よくある誤解は、「AIが評価を決める」というイメージです。従業員のデータをAIに入れれば、自動でA・B・Cと判定してくれる——そんな未来を思い描く方もいます。しかし、これは特に小規模企業では、大きなリスクをともなう使い方です。なぜなら、小さな会社はそもそも評価のデータが少なく、AIが正しく学習するだけの材料がないからです。少ないデータで機械に判定させれば、かえって偏った結果が出かねません。

では、現実的にはどう使うのか。AIは「評価を決める道具」ではなく、「評価を標準化するエンジン」として使うのが正解です。具体的には、評価基準を言葉にして整理する、週報や一対一の面談メモを要約する、評価コメントのたたき台をつくって人によってばらばらな表現をそろえる、本人の自己評価と上司の評価のちがいを抜き出す、といった「下ごしらえ」をAIに任せるのです。

ここで、AIが得意なことと苦手なことを、はっきり分けて理解しておくと安心です。AIが得意なのは、たくさんの文章を素早く整理すること、表現をそろえること、抜け落ちがないかを確認することです。反対に苦手なのは、その人の人柄をくみ取ること、現場の空気を読むこと、長い目で見たその人の可能性を見抜くことです。得意な部分は任せ、苦手な部分は人が担う。このすみ分けさえできれば、AI評価は決して怖いものではありません。

そして、ここでも前回と同じ大原則が当てはまります。AIはあくまで補助であり、最終的な判断は人が行う。データが少ない小規模企業では、この原則がいっそう重要になります。

料理にたとえるなら、AIは「仕込み」を手伝う係です。野菜を切り、だしを取り、下ごしらえを整える。けれども、最後の味付けをし、お客さまにお出しするのは料理人、つまり人です。下ごしらえを任せられるからこそ、料理人は、いちばん大切な部分に集中できます。評価も同じで、AIに下ごしらえを任せれば、上司は「本人にどう伝え、どう納得してもらうか」という、本当に大事な部分に力を注げるのです。

■ 小規模企業でAI評価が合理的な三つの理由

では、なぜ小規模企業にこそ、この使い方が合っているのでしょうか。三つの理由から説明します。

一つ目の理由は、評価のばらつきを減らせることです。上司ごとの主観や経験の差を、AIが基準に照らして補正してくれます。ある上司は厳しめ、別の上司は甘め、ということはどこの会社にもありますが、AIに同じものさしでコメントの下書きをさせれば、その差を小さくできます。

二つ目の理由は、説明の負担を減らせることです。評価で何より大切なのは、「なぜその評価なのか」を本人に納得してもらうことです。ところが、忙しい上司にとって、評価コメントを一から書き、面談の論点を整理するのは、かなりの負担です。ここでAIにコメントの下書きや論点の整理を任せれば、上司は、そこに自分が見てきた具体的なエピソードを添えて話すことに集中できます。

三つ目の理由は、感情的な不満を減らせることです。先ほどの「この上司には評価されたくない」という問題に対して、AIが複数の基準を横断して整理することで、「個人的な好き嫌いで決められたのではないか」という疑念を和らげられます。評価が、人の感情だけに左右されていない、という安心感は、納得感の土台になります。

ここで一つ、誤解のないようにお伝えしておきます。AIを入れたからといって、上司の役割が小さくなるわけではありません。むしろ逆です。下ごしらえや表現の調整をAIが引き受けるぶん、上司は「あの場面でのあなたの判断がよかった」「ここは次にこう変えてほしい」といった、生きた具体例を伝えることに、より多くの時間を使えるようになります。AIが整えるのは土台であり、その上に血の通った言葉を乗せるのは、あくまで人なのです。

■ 50人規模の会社向け「AI評価の最小構成」

ここからは、より具体的に、たとえば従業員50人ほどの会社を想定して、無理のない「最小構成」をご提案します。あれもこれもと欲張らず、まずはこのくらいから始めるのがおすすめです。

評価項目は、「成果」「行動」「成長」の三つに絞ります。何を達成したか、どう振る舞ったか、どれだけ伸びたか。この三つがあれば、小さな会社の評価としては十分です。評価の頻度は、半期に一回。面談は月に一回程度を目安にします。

項目を三つに絞ることには、はっきりとした理由があります。評価項目を十も二十も並べた立派な制度を作っても、小さな会社では運用しきれず、結局つけるだけの形だけのものになりがちだからです。それよりも、誰もが覚えていられる三つの軸で、毎回きちんと運用するほうが、はるかに役に立ちます。制度は、立派さよりも、続けられることが大切なのです。

このなかでAIに担ってもらう役割は、メモや面談記録の要約、評価コメントの文言の整備、コメントの下書き、そして評価基準に沿っているかのチェックです。一方で、最終的な判断は、必ず人が行います。記録としては、週に一度の簡単なメモ、月に一度の面談、そして必要最小限の指標だけを残します。記録を増やしすぎると、それ自体が負担になり、長続きしません。少なくはじめて、足りなければ足す。これが長続きのコツです。

ここで、月に一回の面談の意味について、少し補足させてください。半期に一回の評価だけでは、本人にとっては「ある日突然、結果を告げられる」ものになりがちです。そこで効いてくるのが、月に一回の短い面談です。日ごろから「ここはよかった」「ここは気をつけよう」と小まめに伝えておけば、半期末の評価が、本人にとって「予想どおり」のものになります。評価でもめるのは、たいてい本人の予想と結果が大きくずれたときです。月一回の面談は、そのずれを小さくしておくための、いちばん効果的な手立てなのです。そしてこの面談メモの要約こそ、AIが得意とするところでもあります。

■ 導入手順：7つのステップでつくる実務フロー

実際に導入するときの流れを、7つのステップに整理しました。順番に進めていけば、無理なく形になります。一度にすべてをやろうとせず、一つずつ着実に進めるのがコツです。

1．現状を整理する。まず、いまの評価に対する不満を洗い出します。

2．評価基準をつくる。職種ごとに「良い状態とはどういう状態か」を文章にします。

3．記録の方法を決める。週報、一対一の面談メモ、案件の振り返りなど、何を残すかを決めます。

4．AIの使い方を限定する。要約、論点の抽出、コメントの草案づくりに用途を絞ります。

5．小さく試す。一つの部署、あるいは一つの職種で、一サイクルだけ試します。

6．面談で説明する。AIの結果をそのまま見せるのではなく、上司が自分の言葉で伝えます。

7．見直す。納得感、かかった手間、評価のぶれ具合を確かめ、調整します。

このうち、特に大切なのが6番目です。AIが出した文章をそのまま本人に渡してしまうと、「機械に評価された」という冷たい印象を与えてしまいます。AIはあくまで下書き。最後は人の言葉で、具体例を交えて伝える。ここを外さないことが、納得感を生む鍵になります。

■ 従業員への説明：納得してもらう三つのポイント

AI評価を導入するときに、絶対に避けて通れないのが、従業員への説明です。説明の仕方ひとつで、受け止め方は大きく変わります。三つのポイントを押さえてください。

一つ目は、目的を先に伝えることです。なぜAIを使うのか。それは、評価の公平性を高め、上司による属人的なばらつきを抑えるためだ、と最初にはっきり伝えます。二つ目は、使うデータを開示することです。評価にあたって、何を見て、何は見ないのか。これを明らかにしておけば、「勝手にいろいろ調べられているのでは」という不安をやわらげられます。三つ目は、異議を申し立てる道筋を示すことです。納得できないときに、誰に相談すればよいのか、再確認の仕組みはあるのか。これを用意しておくだけで、従業員は安心して評価を受けられます。

これらを一言にまとめると、こうなります。「AIは評価の補助であり、最終的な判断は人が行います。評価の理由は、上司が具体例を交えて説明します。評価に使うデータは、必要最小限に限定しています。もし納得できない場合は、再確認の機会があります。」この四つを最初に伝えるだけで、従業員の受け止めは、ずいぶんと変わるはずです。

なお、この説明は、AIを使い始めてから慌てて行うのではなく、導入を決めた段階で、早めに行うのがおすすめです。後から知らされると、人はどうしても「隠していたのではないか」と身構えてしまうものです。先に、正直に、目的とともに伝える。この順番を守るだけで、同じことを伝えても、受け止められ方は大きく変わります。透明性こそが、納得感のいちばんの近道だと考えてください。

■ 懸念点と回答例

実際に導入すると、従業員からさまざまな疑問や不安の声が上がります。あらかじめ回答を用意しておくと、落ち着いて対応できます。代表的なものを、下の表にまとめました。

〔よくある懸念と、その回答例〕

【懸念】なぜこの評価なのか分からない

【回答例】AIは評価の補助に使っています。評価の根拠は、成果・行動・面談内容をもとに上司が説明します。

【懸念】AIが勝手に決めるのでは

【回答例】AIが最終決定するわけではありません。最終評価は管理職と人事が確認して決めます。

【懸念】監視されている気がする

【回答例】評価に使うデータは業務上必要な範囲に限定しています。プライバシーに配慮し、目的外利用はしません。

【懸念】公平性が本当にあるのか

【回答例】過去データの偏りが出ないよう、定期的に見直します。AIの結果はそのまま採用せず、人が確認します。

【懸念】異議は受け付けてもらえるのか

【回答例】評価に納得できない場合は、説明面談と再確認の機会を設けています。

■ 労務・法務上のリスクと対策

次に、見落としてはいけないリスクと、その対策を整理しておきます。

一つ目は、偏り（バイアス）が大きくなる危険です。過去の評価に偏りがあれば、AIはそれをそのまま引き継ぎます。対策として、定期的に結果を見直し、おかしな傾向がないかを確かめます。二つ目は、説明責任を果たせなくなる危険です。「なぜこの評価なのか」を人が説明できなければ、従業員は納得しません。評価の理由を、人がきちんと説明できる形に整えておくことが必要です。

三つ目は、個人情報や、取り扱いに注意を要する情報の問題です。何をAIに入力してよいのかを制限し、承認の手順を決めておきます。四つ目は、AIの判断を過信してしまう危険です。最終的な判断は人が行う、という運用ルールを、文章で明確に定めておきましょう。これらはいずれも、前回の採用の話と共通する考え方です。「人が最後の責任を持つ」という一点を守れば、多くのリスクは防げます。

とくに評価は、給与や処遇に直接かかわるだけに、後々のトラブルにつながりやすいテーマです。「AIが出したから」という説明は、従業員にとって何の納得材料にもなりません。最終的に評価を決めた理由を、人が自分の言葉で説明できること。そして、その判断の記録をきちんと残しておくこと。この二つを徹底しておけば、万が一、評価をめぐって意見が食いちがったときにも、落ち着いて対応できます。AIを使うからこそ、人による説明と記録を、これまで以上に大切にしたいところです。

■ 評価シート雛形（50人規模向け）

参考までに、50人規模の会社で使える、評価シートの基本的な形をご紹介します。おおむね、次の項目があれば十分です。基本情報（氏名・所属・評価期間）、目標設定（重点目標を一つから三つ）、評価項目（成果・行動・成長の三軸を四段階で評価）、総合評価（A・B・C・Dの四段階と総合コメント、次期への期待）、そして面談記録です。評価項目の部分は、下の表のような形にすると、評価する側もされる側も迷いません。

〔評価項目（成果・行動・成長／各4段階で評価）〕

・成果 … 目標に対する達成度、出した結果（評価：S / A / B / C）

・行動 … 仕事の進め方、周囲との関わり方、姿勢（評価：S / A / B / C）

・成長 … 新しくできるようになったこと、伸びしろ（評価：S / A / B / C）

このシートのなかで、AIに手伝ってもらうのは、評価コメントの下書き、面談メモの要約、表現のゆれの統一、そして自己評価と上司評価の差分の抽出、といった部分です。骨組みは人がつくり、肉づけと下ごしらえをAIが手伝う。このすみ分けが、ちょうどよいバランスです。

なかでも役に立つのが、本人の自己評価と上司の評価のちがいを、AIに抜き出してもらうことです。両者の見方が大きくずれている項目こそ、面談で重点的に話すべきところです。本人は高く評価しているのに、上司は低くつけている。あるいはその逆。そうした食いちがいを、AIが一覧にしてくれれば、限られた面談の時間を、いちばん大事な話題に集中させられます。すれちがったまま評価を伝えると、不満が残りがちですが、ずれをあらかじめ把握しておけば、ていねいに歩み寄ることができます。

■ おわりに ── 経営者の皆さまへ

ここまで見てきたとおり、大切なのは「AIに人事評価をやらせる」ことではなく、「AIで評価を整える」ことです。とくに小規模企業では、「評価を自動化する」ことよりも、「評価の土台をそろえる」ことのほうが、はるかに効果があります。

そして、最初から完璧を目指さないこと。まずは小さく試し、従業員の納得感、かかる手間、評価のぶれ具合を見ながら、少しずつ調整していく。これがいちばん確実な進め方です。意外に思われるかもしれませんが、評価制度の完成度そのものよりも、「説明の丁寧さ」のほうが、従業員の納得感を大きく左右します。

前回の採用の話と、今回の評価の話。この二つに共通しているのは、AIを「人の代わり」としてではなく、「人の手助け」として使う、という姿勢です。採るのも、評価するのも、最後は人の仕事です。AIは、その仕事をより公平に、より速く、より納得のいくものにするための、心強い相棒になってくれます。人手の限られた小さな会社こそ、この相棒の力をうまく借りていただきたいと思います。

最後に、具体的な第一歩をお示しして、本稿を締めくくります。まずは「成果・行動・成長」の三項目、四段階評価、半期に一回から始めてみてください。そして、評価のコメントは「事実」「影響」「期待」の三点で書く。何があったか、それがどう影響したか、次に何を期待するか。この型で書けば、コメントは見違えるほど伝わりやすくなります。

たとえば、こう書きます。「四月の納期遅れの際、あなたが率先して取引先に連絡を取ってくれた（事実）ことで、先方の信頼を損なわずに済みました（影響）。次の半期は、その対応の仕方を後輩にも伝えていってほしいと思います（期待）。」このように書けば、本人は、自分の何が評価され、次に何を求められているのかを、はっきりと受け取れます。あいまいな「よくがんばった」よりも、こうした具体的な一言のほうが、何倍も人を動かします。こうすれば、「属人的で不公平だ」という長年の問題を減らしながら、いまある制度を壊すことなく、AIを採り入れていけるはずです。小さな一歩から、ぜひ始めてみてください。