人事評価における目標設定やフィードバック作業を効率化しつつ、評価基準のばらつきを抑えたい現場マネージャーや人事担当者へ。AI搭載型の人事評価システムの機能や利用メリットとともに、おすすめのシステムを紹介します。
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AI搭載型の人事評価システムとは、AIが社内で設定した評価基準を踏まえ、目標設定や評価コメントの作成などを支援するシステムです。人事評価業務を効率化できるのはもちろん、評価の過程で生じやすいバイアスも抑えられ、より客観的な評価が行えるようになります。
システムによっては、AIがスキルや条件に合った人材データの抽出を支援するタイプもあり、人員配置もスムーズに進められます。
なお、AI機能の活用よりも、まずはExcelなどで管理している人材データの一元化や、人事評価シートの回収・集計作業の効率化を優先したい場合は、「【比較表付き】人事評価システムおすすめ14選」の記事も参考にしてください。
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AI搭載型の人事評価システムに搭載された、主な機能を紹介します。
AIが従業員の設定した目標を確認し、抽象的な表現をより具体的にするようアドバイスする機能。たとえば、目標に向けた行動が「営業活動を強化する」のように抽象的な場合や、「努力する」「頑張る」などのあいまいな表現が多用されている場合は、修正するよう促します。
評価者が、従業員に向けて作成したコメントやフィードバックをAIが添削する機能。「目標設計を来季は丁寧に」といった抽象的なフィードバックを、次に取るべき行動がイメージできる内容に言い換えるよう提案します。あわせて、コメント内の無意識のバイアスを検知し、言い換え案を提示することで、評価者が自身の偏りに気づけるよう支援します。
AIが、評価者のシステム操作ログをもとにマネジメントスキルを解析する機能。解析結果をもとに充足・不足しているスキルや総評が示されるため、評価者は自身の強み・課題を客観的に把握できます。
従業員のプロフィールやこれまでの経歴、面談履歴などをAIが要約して表示する機能。過去に成果を上げた業務や現在抱えている課題などを短時間で把握でき、評価者・人事担当者は関連資料を詳しく読み込む手間が省けます。
AIが、人材データを使った分析方法を提案する機能。一例として「従業員の昇格状況」を知りたい場合は、AIがどの年齢層にどの等級が多いかを見るための方法を提案します。
「海外志向が強い人」や「異動希望の人」など、求める人材像をテキストで入力するだけで、AIが条件に合った人材を提示する機能。人員配置を行う際、人事担当者の記憶だけに頼らずに、目的に合う候補者を探し出せます。
指定した従業員を基準に、職務経歴・スキル・評価などが似ている人材をAIが自動で探し出す機能。欠員が発生した部署の後任候補を選ぶ際や、特定の従業員に近い経験・スキルを持つ人材を洗い出したい場面で役立ちます。
AIが提示した人材と要件との一致度をパーセンテージで表示。どの候補者がより条件に合っているかを一目で把握できます。
履歴書・職務経歴書などのPDF・画像データからAI OCRがテキストを抽出し、システムに反映する機能。従業員データをより効率的にシステム上へ反映できます。
Excel形式のスキルシートを読み取り、システムに反映できる機能。社内で管理しているスキル項目をイチから打ち込む手間が省け、初期設定の負担が軽減します。
評価ルールや就業規則などの社内規定を学習したAIが、従業員からの問い合わせにチャットで回答する機能。従業員は、目標設定や評価の記入方法、そのほか社内ルールに関する疑問を手軽に解消できるほか、人事担当者がそれらに回答する負担も軽減します。
AI搭載型の人事評価システムを利用することで、主に4つのメリットが得られます。
人事評価業務にかかる工数を削減できることは、大きな利点の一つです。たとえば、AIが目標設定の文面や評価コメントのたたき台生成・添削を支援する機能を使えば、言い回しに悩む時間を短縮できます。
また、従業員の経歴をAIが要約表示する機能を使えば、人材データを細かく確認しなくても人物像を把握可能。目標設定面談やフィードバックの準備も、よりスムーズに進められるようになります。
AIが、自社で設定している評価基準や過去の評価データを踏まえてコメントの作成・添削を支援。更に、コメントに含まれたバイアスチェックも行うため、評価者の主観や思い込みによって生じがちなばらつきを抑えられ、より客観的な評価につながります。
中には、評価者が下した判断の理由を整理したり、言語化を支援するシステムも。これにより、従業員にも評価の根拠を明確に伝えられ、理解を得やすくなります。
AIが、従業員の目標の具体化やフィードバックのブラッシュアップを行うことで取り組みの質が高まり、人事評価を個々の成長を後押しする機会へと変えていけます。その結果、従業員のモチベーション向上につながり、日々の業務にも意欲的に取り組みやすくなるでしょう。
人員配置を計画したり、欠員補充の候補者を探したりする際に、膨大な人材データを見ながら該当者を絞り込んでいくのは手間がかかるものです。AI搭載型のシステムであれば、AIが求めるスキルや資格を持つ候補者を瞬時にピックアップするため、絞り込みが簡単です。
AIを人事評価に活用することで様々なメリットが期待できますが、導入時には注意すべき点もあります。以下に、主なリスクと対策を整理しました。
AIの評価基準や参照情報を理解しないまま利用すると、利用者自身が「なぜこの評価・人選にしたのか」を説明するのが難しくなります。理由を明確に説明できなければ、従業員に納得してもらえませんし、人事評価制度への信頼も揺らぎかねません。
データの閲覧権限設定が不十分だと、本来その従業員が見ることのできない情報までAIが表示・回答してしまう恐れがあります。情報漏えい・プライバシー侵害につながるのはもちろん、従業員の不信感を高める要因にもなりえます。
AIが人事評価に使われること自体に不安を感じる従業員もいるでしょう。そのため、「AIがどこまで評価に関与するのか」「最終判断は誰が行うのか」を十分に説明しないまま運用を始めると不信感が生まれ、結果一人ひとりのモチベーションを下げてしまう可能性があります。
AI搭載型人事評価システムの中には、上記のようなリスクを軽減する仕組みが備わっているものもあります。以下では、主な対処策を説明します。
システムによっては、AIがどのような根拠で判断・人材選定を行ったのかを明示する機能があります。
たとえば「SmartHR」には、指定した従業員と属性が似た人材を自動で探し出す「AI類似従業員検索」機能が備わっています。選定基準は、属性・スキル・人事評価など5項目で構成されており、各基準を踏まえた類似度もパーセンテージで表示されるため、納得感のある人選が行えます。
「HRBrain」は、AIがチャットで回答する際、判断の根拠もあわせて提示する設計になっています。一例として「新規事業部門のリーダー候補を推薦して」と指示したら、候補者の過去のキャリア・評価スコア・適性を踏まえた根拠を示してくれます。
機密性の高い人材データを扱うことを踏まえ、利用者ごとに閲覧できる範囲をAIが判別し、適切に制御するシステムもあります。
たとえば「HRBrain」の場合、AIが利用者の閲覧権限を認識し、その範囲に限定してデータを参照・回答する仕組みを整備。意図せず機密情報が検索され、流出してしまうリスクを抑えられます。
AIは、あくまで目標設定や評価コメントの作成、人材のピックアップを効率化する補助ツールとして活用し、最終的な判断は人が行う運用にすることが重要です。あわせて、人事評価のどのプロセスでAIを活用するのかを周知しておけば、「どこでAIが使われているのかわからない」という不安の軽減にもつながります。
AI搭載型の人事評価システムは、目的に応じて主に3つのタイプに分けられます。複数のタイプにまたがった機能を持つ製品もありますが、ここでは特に強みのある分野をもとにタイプを整理しました。
従業員の目標設定や、評価者のフィードバックコメントの生成・添削に強みのあるタイプ。人事評価の質の向上に貢献します。
たとえば「タレントパレット」では、SMARTの法則（※）に基づき従業員の目標を添削。具体的な数値目標や注力すべき分野の記載を促すだけでなく、目標達成に向けた行動範囲が広すぎる場合は、より実現可能性の高い内容に絞るようアドバイスします。
※目標設定のための法則。Specific（具体的）・Measurable（測定可能）・Achievable（達成可能）・Relevant（関連性）・Time-bound（期限の明確化）の5項目を満たした目標が望ましいとされている
「SAP SuccessFactors」の場合、AIが評価者のフィードバックに含まれた差別的な表現や偏った言い回しを検知して、言い換え案を提示。コメントのブラッシュアップができるだけでなく、言葉に含まれた無意識のバイアスに気づけます。
また、評価者のマネジメントスキルを可視化できるシステムもあります。「あしたのクラウド」の「AIおせっかい」機能では、AIが評価者のシステム操作ログをもとにスキルを解析し、充足・不足スキルをレーダーチャートで可視化。評価者は、自身も気づいていなかった強みや課題を知るきっかけを得られます。
膨大なデータの中から、スキルや条件に合った人材を効率良く探せるタイプ。人員配置を計画する際に役立ちます。
3つのシステムのうち、テキストの指示によって人材検索ができるシステムは「HRBrain」「COMPANY Talent Management」の2種類です。中でも「HRBrain」は、一度テキストを入力すると関連質問がサジェストされる仕様になっており、追加の指示をイチから考えることなくスムーズに対話できます。
「COMPANY Talent Management」の場合、あらかじめ所属や役職などの条件を絞り込んだうえでのテキスト検索が可能。よりイメージに近い人材を見つけられます。
また、人員配置を計画するうえで参考になるデータ分析ができるシステムも。「SmartHR」には、AIが人材データを使った分析の切り口を提案する機能が備わっています。たとえば「勤続何年目の従業員に退職が多いか」を知りたい場合は、従業員の在籍状況と勤続年数を組み合わせて分析するよう提案します。
既存社員の最適な配置を検討するだけでなく、採用段階から活躍が期待できる人材を見極めたい場合は、AIを活用した適性検査の導入も有効です。詳しくは「AI適性検査おすすめ7選。最新機能やAI機能別の選び方は？」をご覧ください。
AIを活用して人材データの入力・整備を効率化し、初期設定の負担を軽減したい場合におすすめのタイプ。
「カオナビ」には、従業員の履歴書や職務経歴書をAI OCRで読み取り、記載内容をシステムに自動反映する機能を搭載。PDFや画像内のテキストも読み取れるため、イチからデータを打ち込む手間を省けます。
人事評価業務を効率化し、評価の質向上を支援するシステムを紹介します。
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（出所：タレントパレット公式Webサイト）
人事評価の負担軽減と評価の質向上を後押しするシステム。AIが、SMARTの法則を踏まえて従業員の目標設定をサポートする機能を搭載。具体的な数値目標や注力すべき分野の記載を促すだけでなく、目標達成に向けた行動範囲が広すぎる場合は、より実現可能性の高い内容に絞るようアドバイスする。
中間振り返りの場面でもAIを活用でき、振り返り内容の整理や、目標内容の見直しを支援する。評価者向けには、AIがフィードバックの内容を見直す機能を実装。たとえば「目標設計を来季は丁寧に」といった抽象的な表現は、具体的な行動がイメージできる内容に言い換えるよう提案する。あわせてフィードバックの優れた点も評価するため、活かすべき強みを把握できるのも嬉しい。
そのほか、評価者としての癖や偏りを事前診断する機能もあり、診断を受けることで自身のバイアスを意識しながら評価にあたれる。
（出所：あしたのクラウド公式Webサイト）
従業員の目標添削機能に加え、評価者のマネジメントスキルも可視化するシステム。目標添削機能では、AIがあいまいな表現や評価しづらい記述の有無をチェックして改善点を提示。たとえば、実施時期や目標に向けた行動が具体化されていない場合や、「努力する」「頑張る」などの表現が多用されている場合は修正するよう促す。
また、AIが評価者のシステム操作ログをもとにマネジメントスキルを解析する「AIおせっかい」機能を搭載。解析結果から充足・不足スキルをレーダーチャートで可視化するほか、同業種・同規模の評価者と比較したスキルの偏差値も確認できる点がユニークだ。
AI以外の機能としては、評価者ごとの採点の甘さ・厳しさや、目標の難易度・評価尺度のばらつきを確認できる甘辛分析機能が便利。評価の偏りを見直せて、より公平に運用できる体制が整う。
（出所：SAP SuccessFactors公式Webサイト）
目標設定やフィードバックの添削だけでなく、たたき台から生成できるシステム。入力欄に「2026年度中に新製品を発売する」など達成したい内容を簡潔に打ち込むと、AIが目標名・説明文・開始日・期日・マイルストーンなどの項目を含むたたき台を作成。出力されたテキストは自由に編集できるほか、再生成ボタンを押せば別の案を作ることもできる。
また、評価者向けに、従業員が立てた目標へのフィードバックの作成を支援する機能も搭載。評価の結果を根拠付けるためのコメントを生成したり、既存のコメントをより簡潔に伝わるようブラッシュアップしたりが可能だ。更に、AIがコメント内の差別的な表現や偏った言い回しを検知して、言い換え案を提示する機能も。言葉に含まれた無意識のバイアスに気づくきっかけになり、表現を見直せる。
AIの検索・分析機能によって、人員配置をより効率的に進められるシステムを紹介します。
“AI人事評価システム”の 一括資料ダウンロードする（無料）
（出所：SmartHR公式Webサイト）
蓄積された従業員データをAIが分析し、人事担当者の記憶に頼らない人材選定を支援するシステム。
指定した従業員を基準に、職務経歴・スキル・評価などが似ている人材を自動で探し出す「AI類似従業員検索」機能が特色。候補者ごとの類似度がパーセンテージでわかり、数値の高い人材から順に表示される。欠員が発生した部署の後任候補の選定や、特定の従業員に近い経験・スキルを持つ人材を洗い出したい場面で役立つ。
また、AIが人材データを使った分析方法や切り口を提案する機能も搭載。たとえば「勤続何年目の従業員に退職が多いか」を知りたい場合は、在籍状況と勤続年数を組み合わせて分析するよう提案する。提案された切り口は、「マトリクス分析」機能を使ってそのまま反映可能。縦軸に勤続年数、横軸に在籍状況（在職中/退職済）を設定すれば、どの勤続年数での退職者が多いかがわかる。
（出所：HRBrain公式Webサイト）
人材データや社内資料を学習したAIが、テキストでの対話によって必要な情報を提示するシステム。個々の従業員が持つスキルや、特定のスキルを持つ人材の割合など事実ベースの情報は、チャットで質問するだけですぐに確かめられる。
「新規事業のリーダーにふさわしい人材を抽出して」といった、細かな条件を定めていない指示にも対応。一度テキストを入力すると、関連質問がサジェストされる仕様になっており、効率良く対話を重ねながら人選が行える。チャットでの指示により、人材データを更新することも可能。CSVを出力・編集する手間がかからず必要な情報をその場で反映できる。
本機能は、目標設定や評価の記入方法、そのほか社内の規定に関する様々な質問に回答する社内FAQとしても活用できるのが特徴。従業員は社内ルールに関する疑問を手軽に解消できるほか、人事担当者がそれらに回答する負担も軽減する。
（出所：COMPANY Talent Management公式Webサイト）
求める人材像をテキストで入力するだけで、AIが条件に合う人材を提示するシステム。「海外事業のリーダー候補」「成長志向の強い人」など、具体的な要件を細かく定めなくても検索できる。検索結果には、AIが抽出した候補者と入力した要件との一致度がパーセンテージで表示され、その根拠も確認できる仕様に。なぜその候補者を選んだのかを社内に説明する際に活用可能だ。
更に、候補者のプロフィールや過去の経歴、今後のキャリアプランもAIが要約表示するため、人事データを詳細まで読み込まなくても人となりを把握できる。
あらかじめ、所属や役職などの条件を絞り込んだうえでテキスト検索することもでき、よりイメージに近い人材を探せる点も使いやすい。
AIによって、効率的に人材データ基盤の整備ができるシステムを紹介します。
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（出所：カオナビ公式Webサイト）
AIの活用により、人材データの入力・整備の効率化をはかれるシステム。従業員の履歴書や職務経歴書をAI OCRで読み取り、記載内容をシステムに自動反映する機能を搭載。PDFや画像内のテキストも読み取れるため、イチから打ち込む手間がかからない。
こうして取り込んだ従業員の属性や、人事評価・面談履歴などをAIが要約して提示する機能も実装。各従業員の過去の記録をすべて読み返さなくても、担当業務の変遷や現在の課題をキャッチでき、配属・異動の検討に役立てられる。
そのほか、Excelで管理していたスキルシートをAIが解析し、スキル項目をシステムに自動反映できる点も便利。複雑な階層で構成されたシートであっても読み取れるため、初期設定の負担を大幅に軽減可能だ。
人事評価において、目標設定や評価コメントの文面をイチから考えるのは時間がかかるものです。また、従来のシステムでは目標や評価コメントを記入・蓄積することはできても、その内容をより良くする機能までは十分ではありませんでした。そこで注目されているのが、AI搭載型の人事評価システムです。
AI搭載型の人事評価システムには、目標設定や評価コメントのたたき台生成、文面の添削を支援する機能が備わっています。こうした機能が、人事評価業務の効率化はもちろん、評価の質の向上も後押しします。
中には、求める人物像をテキストで入力するだけで、AIが条件に合った人材データを提示するシステムも。人員配置を計画する際、候補者を効率良く絞り込めます。
AI搭載型の人事評価システムのタイプは、導入目的に応じて以下の3種類に分けられます。
（1）評価者の負担を軽減し、評価の質を高めたい
（2）人員配置を効率的に進めたい
（3）人材データ基盤を効率的に整えたい
本記事を参考に、自社のニーズに合ったシステムを選んでみてください。
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