人事評価コメントをAIで作成|中小企業向け活用手順
「評価の時期が来るたびに、コメントを書くだけで丸一日が潰れる」「そもそも人事担当が自分しかいない」——中小企業の経営者や管理職であれば、こうした悩みは珍しくないはずです。
人手不足が深刻化するなか、人事評価に十分な時間を確保できない企業は増える一方です。かといって評価をおろそかにすれば、社員のモチベーション低下や離職リスクに直結します。
本記事では、生成AI顧問の視点から「AIで人事評価コメントを作成する正しい手順」を解説します。ただし最初に断言しておきます。AIに評価を丸投げしても、まともなコメントは出てきません。自社の評価基準を言語化し、AIに正しくコンテキストを与えるプロセスこそが成功の鍵です。その具体的な方法を、3ステップで解説していきます。
目次
中小企業の人事評価が抱える3つの課題
【結論】中小企業の人事評価は「時間不足」「基準の属人化」「フィードバック品質のバラつき」の3つの課題が絡み合い、形骸化しやすい構造にある。
人事評価を「面倒だが仕方ない作業」として片付けている企業は少なくありません。しかしその裏側には、中小企業ならではの構造的な問題が潜んでいます。
評価に割ける時間がない
中小企業では、人事評価を専任で行う担当者がいないケースが大半です。経営者自身が評価者を兼務していたり、総務担当が「ついでに」評価シートを取りまとめていたりするのが実情でしょう。評価対象が10名でも、一人ひとりの業績を振り返り、適切なコメントを書き、面談の準備をするだけで丸一日以上を要します。本業が圧迫されるため、どうしても後回しになりがちです。
評価基準が属人化している
「評価基準はある。ただし、社長の頭の中にだけ」——これは中小企業で非常によく見かける光景です。評価基準が明文化されていないため、評価者によって甘辛の差が出ます。同じ成果を出した社員でも、評価する上司が違うだけで結果が変わる。これでは社員の納得感は生まれません。
フィードバックの質にバラつきがある
評価コメントが「引き続き頑張ってください」「特に問題ありません」といった一言で終わっていないでしょうか。時間がない中で無理にコメントを書くと、具体性を欠いた当たり障りのない文面になります。受け取る社員からすれば「本当に自分の仕事を見てくれているのか」という不信感につながり、エンゲージメント低下の原因になります。
これらの課題は、人手不足という構造的な問題に根ざしています。だからこそ「気合いで頑張る」ではなく、仕組みで解決するアプローチが必要です。その有力な選択肢の一つが、生成AIの活用です。
人事評価におけるAI活用とは
【結論】人事評価におけるAI活用とは、AIに評価を任せることではなく、自社の評価基準をAIに読み込ませたうえで「下書き」と「推敲」を委ねる手法である。
人事評価におけるAI活用とは、ChatGPTやGemini、Claudeといった生成AI(大規模言語モデル)を使って、評価コメントの下書き作成や文章の推敲を効率化する手法です。ここで重要なのは「AIが社員を評価する」わけではないという点です。あくまで人間が評価の中身を判断し、AIはその表現や構成を整える「道具」として機能します。
「AIに丸投げ」と「AIを道具として使う」の決定的な違い
生成AIは「それらしい文章」を生成する能力に長けています。しかし裏を返せば、具体的なコンテキストを与えなければ「どの会社にも当てはまるような無難な文章」しか出てきません。AIを人事評価に活用するなら、自社固有の評価基準や実績データをきちんとインプットすることが大前提です。
中小企業がAIを活用すべき3つの領域
人事評価の業務全体のなかで、AIが特に効果を発揮するのは次の3つの領域です。
① 評価コメントの下書き作成:評価基準と実績をもとに、コメントの初期案を生成する。ゼロから書く時間を大幅に削減できます。
② 文章の推敲と表現の改善:自分で書いた評価コメントをAIに渡し、より具体的で建設的な表現に整えてもらう。
③ 評価基準の言語化支援:頭の中にある評価基準を、AIとの対話を通じて体系的に整理・文書化する。
生成AIを業務に活用する具体的な方法は多岐にわたります。人事評価に限らず、自社の業務改善にAIを活用する方法について体系的に知りたい方は、生成AIコンサルティングのページもあわせてご覧ください。
AIで評価コメントを作成する3ステップ
【結論】評価コメント作成は「①評価基準の言語化→②プロンプトへの組み込み→③AIで推敲」の3ステップが鉄則。AIに渡す前の準備が、出力品質の8割を決める。
ここからが本記事の核心です。AIで評価コメントを作成するための具体的な手順を、3つのステップに分けて解説します。
自社の評価基準を言語化する
評価軸・等級基準・期待行動を文書化。AIに渡す「設計図」を作る工程
評価基準をプロンプトに組み込む
言語化した基準をChatGPTやClaudeのプロンプトに設定。コンテキストとして与える
AIで文章を推敲・整理する
自分の考えを下書きし、AIに表現の改善を依頼。人間がレビューして完成
ステップ1:自社の評価基準を言語化する
AIに評価コメントを作らせる前に、最初にやるべきことは自社の評価基準を明確に言語化することです。これがなければ、AIは「世間一般の評価基準」で無難なコメントを生成するだけです。それは御社の評価とは言えません。
言語化すべき項目は、主に以下の通りです。
評価軸:業績・能力・態度・行動など、何を評価するのか
等級・グレード基準:各等級で求められる水準や期待行動
評価スケール:S/A/B/C/Dなどの定義(何を満たせばBなのか)
コメントの方針:建設的にするのか、事実ベースにするのか
ポイント
評価基準が「社長の頭の中にしかない」なら、この段階でAIを使って壁打ちするのも手です。ChatGPTやClaudeに「当社は従業員20名の製造業です。評価基準を整理したいのですが、どんな軸が必要ですか?」と問いかけ、対話しながら自社の基準を整理していく方法が有効です。
ステップ2:評価基準をプロンプトに組み込む
言語化した評価基準を、生成AIのプロンプトにコンテキストとして設定します。ここでのコツは、AIに「役割」と「制約条件」を明確に伝えることです。プロンプトエンジニアリング(AIに対する指示設計)の精度が、出力の品質を直接左右します。
以下は、プロンプト設計の一例です。
【役割】あなたは当社の人事評価コメント作成を支援するアシスタントです。
【評価基準】(ここにステップ1で言語化した自社基準を貼り付け)
【対象者情報】氏名:○○ / 部署:営業部 / 等級:G3 / 今期の主な実績:新規顧客10社獲得、売上目標達成率115%
【出力指示】上記の評価基準と実績に基づき、各評価軸に対する200文字程度の評価コメント案を作成してください。良い点と改善点をバランスよく含めてください。
ChatGPTであればGPTs機能、Claudeであればプロジェクト機能を活用すれば、評価基準を毎回入力する手間を省けます。一度設定しておけば、対象者の実績を入力するだけで、自社基準に沿ったコメント案が出力される仕組みを構築できます。
このようなAIのプロンプト設計や業務への組み込みは、最初のセットアップさえ正しく行えば、その後の運用は格段に楽になります。具体的なサポート内容については生成AI顧問サービスとはで詳しく解説しています。
ステップ3:AIで文章を推敲・整理する
ステップ2でAIが出力したコメント案は、あくまで「下書き」です。ここからが人間の出番です。
もう一つの有効な使い方は、自分で書いた評価コメントをAIに渡して推敲してもらう方法です。「この評価コメントを、より具体的で建設的な表現に改善してください」と依頼すれば、文章の質が一段上がります。中身は自分の判断、表現はAIの力を借りる——このバランスが最も実用的です。
「評価コメントの中身をすべてAIに考えてもらうのは、正直おすすめしません。自分の考えをベースにして、AIには文章を整理してもらう。これが一番良い形です。AIが書いた文章をそのまま社員に渡して、その社員が『これは社長の言葉じゃないな』と感じた瞬間に、評価制度への信頼は崩れます。」
— 生成AI顧問の視点
注意
AIが出力した評価コメントには、事実と異なる内容(ハルシネーション=AIが事実に基づかない情報を生成する現象)が含まれる可能性があります。必ず人間の目でファクトチェックを行ってください。特に数値実績や具体的なエピソードは、AIが勝手に創作することがあります。
AI活用で失敗する中小企業の共通パターン
【結論】人事評価でAI活用が失敗する最大の原因は、技術的な問題ではなく「評価基準の不在」と「AIへの過信」の2つに集約される。
AIを人事評価に使おうとして失敗する企業には、共通するパターンがあります。技術の問題ではなく、運用のやり方の問題です。
失敗パターン①:評価基準がないままAIに投げる
自社の評価基準が曖昧なまま「田中さんの評価コメントを作って」とAIに指示してしまうケースです。AIは与えられた情報の範囲内でしか回答できません。基準がなければ、どの会社にも当てはまるような一般論しか出てこないのは当然です。
失敗パターン②:AIの出力をレビューせずにそのまま使う
AIが出力した文章を精査せずにコピペしてしまうパターンです。前述のハルシネーション問題に加え、表現がその社員に合っていない、評価の文脈と噛み合わないといった問題が起こりえます。受け取った社員が「テンプレート感」を覚えた瞬間、フィードバックの効果はゼロになります。
失敗パターン③:ツール選びから入ってしまう
「人事評価に使える良いAIツールはないか」とツール探しから始めてしまうケースも少なくありません。しかし順番が逆です。まず自社の評価プロセスを整理し、どの工程でAIが効果を発揮するかを見極めるのが先です。ツールは手段であり、目的ではありません。
AI人事評価を成功させるポイント
【結論】AI人事評価を成功させるには「経営者のコミット」「評価基準の明文化」「人間による最終判断」の3要素が不可欠である。
失敗パターンを裏返すと、成功のポイントが見えてきます。
経営者自身がコミットする:人事評価へのAI導入は、現場任せにしてはいけません。中小企業においては、経営者が「なぜAIを使うのか」「どう使うのか」を理解し、先頭に立って推進することが成功の必須条件です。評価基準の言語化は、経営者の頭の中を棚卸しする作業でもあるため、トップの関与なしには進みません。
評価基準の明文化を「先」にやる:繰り返しになりますが、これが最重要です。AIは優秀な道具ですが、設計図がなければ何も作れません。評価基準を明文化するプロセス自体が、評価制度の改善につながります。これはAI活用の副次的な効果として見逃せないメリットです。
最終判断は必ず人間が行う:AIはコメントの下書きや文章の推敲を担当し、最終的な評価の判断や文面の決定は必ず人間が行う。この役割分担を徹底してください。
「AIを導入する最大のメリットは、実は時間短縮ではありません。評価基準を言語化するプロセスを通じて、自社の人事制度そのものを見直すきっかけになることです。『AIを使いたい』というモチベーションが、放置していた評価基準の整備を後押しする。このパターンを何度も見てきました。」
— 生成AI顧問の視点
こうした成功のポイントを押さえた上で、自社だけで進めるのが難しいと感じる場合は、外部の専門家を頼るのも選択肢です。当社が多くの中小企業に選ばれる理由についてもご覧ください。
また、AI活用を一時的な取り組みで終わらせず、継続的に成果を出すためには、伴走型の支援が効果的です。生成AI伴走顧問サービスでは、評価業務のAI化に限らず、業務全体のAI活用を継続的にサポートしています。
よくある質問
まとめ
「AI導入について相談したいけれど、売り込まれそうで不安」と感じる方もいるかもしれません。しかし、AI活用は自社の状況に合わせて段階的に進めるものです。まずは現状の課題を整理するだけでも、次のアクションが見えてきます。無理な売り込みは一切ありませんので、無料相談の流れを確認のうえ、気軽にお問い合わせください。
この記事のまとめ
- 中小企業の人事評価は「時間不足」「基準の属人化」「フィードバック品質のバラつき」という3つの構造的課題を抱えている
- AIに評価を丸投げしても意味はない。自社の評価基準を言語化し、コンテキストとして与えることが大前提
- 評価コメント作成の3ステップは「①評価基準の言語化→②プロンプトへの組み込み→③AIで推敲・整理」
- 最終判断は必ず人間が行い、AIはあくまで「下書き」と「推敲」を担う道具として活用する
- AI導入のきっかけが、放置していた評価基準の整備や人事制度の見直しにつながる副次的効果も大きい
執筆者
吉元大輝(よしもとひろき)
株式会社BoostX 代表取締役社長
中小企業の生成AI導入を支援する「生成AI伴走顧問」サービスを提供。業務可視化から定着支援まで、一気通貫で企業のAI活用を推進している。
※本記事の情報は2026年2月時点のものです。
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