人事評価をAIを活用するのは危険かも？NGな活用法や活用OKな事例を解説！

「AIを導入すれば、人事評価が効率的かつ公平に行えるのでは？」と期待する経営者や人事担当者は多いかもしれません。確かに、AIにはデータ分析や手間のかかる業務を自動化する能力があり、一部の評価プロセスを効率化することが可能です。

しかし、AIを過信しすぎると思わぬリスクを招くこともあります。特に、重要な判断部分はやはり人間にしかできないものもあるのが現実です。

本記事では、AIを使う際の避けるべきリスクやポイント、そして効果的な活用事例を詳しく解説します。人事評価にAIを活用したいと考えている方はぜひ参考にしてみてください。

人事評価にAIを活用できるのか？

人材不足が深刻化する現代の日本では、業界や業種を問わず、従業員の成長を促す効果的な人事評価制度の導入が重要視されています。しかし、従業員が多かったり、評価に必要な人手が足りなかったりすると、評価作業が負担になりがちです。

そこで期待されるのがAIの活用です。AIは訓練データに基づき、評価の効率化をサポートすることが可能です。しかし、AIには偏ったデータを学習するリスクもあり、その限界を理解した上で使うことが求められます。

ここでは、AIが人事評価にどのように活用できるのか、そして活用が難しい部分についてご説明します。

AIの活用が効果的な部分

まず、AIの活用が効果的な部分についてご説明します。AIを用いて効果的に人事評価業務が行える場合としては以下のような例が挙げられます。

1. 【人事評価シートや給与計算等の事務処理】
   AIは定型的な事務作業を自動化するのに非常に優れています。人事評価シートの管理や、給与計算といった反復的な作業を迅速に処理することで、作業時間を短縮し、エラーを減らすことができます。
2. 【評価結果の集計や分析業務】
   多くの従業員に対する評価データをAIが集計・分析することで、効率的かつ正確な結果を得ることができます。これにより、煩雑な作業を減らし、評価者の負担を軽減することで、より公平で透明な評価プロセスが実現できます。
3. 【人材配置やフィードバックへのアドバイス】
   AIは収集したデータをもとに、人材の最適配置や従業員へのフィードバックに関連する具体的なアドバイスを提供することができます。これにより、適材適所の配置が進み、従業員の成長やモチベーション向上にもつながります。
4. 【定量的な指標の評価】
   売上や生産量など、数値化できる定量的な評価項目に関しては、AIが効果的に機能します。公平で迅速な評価を行うことができ、評価にかかる時間を大幅に削減できます。ただし、従業員間で目標の難易度が揃っていることが前提です。目標設定にばらつきがあると、AI評価が偏る可能性があるため注意が必要です。

このように、AIの得意な領域に効果的に活用すれば、業務の効率化だけでなく、より正確で客観的な評価システムの構築にも寄与することができます。

AIの活用がNGな部分

AIの活用が効果的な部分に対して、AIの活用がNGな部分としては、以下のような場合が考えられます。

1. 【人事評価の最終決定】
   AIはデータの分析や集計には優れていますが、最終的な評価の決定には向いていません。評価には、従業員の個別の状況や感情、職場の人間関係など、データだけでは測れない要素が多く含まれます。これらを正確に判断するには、人間の判断力と洞察が不可欠です。AIによる決定は偏りや不正確さを含むリスクがあり、必ず人間が最終的な判断を行う必要があります。
2. 【定性的な部分を評価する評価項目】
   チームワークやリーダーシップ、創造性といった定性的な評価項目については、AIには適切に評価することが難しい部分です。これらの要素は、具体的な数値データではなく、個々の行動や人間関係に基づいて評価されるため、AIには判断しきれないことが多くあります。こういった項目に関しては、直接の上司や評価者が観察をもとに行う評価が不可欠です。
3. 【人事評価のフィードバック面談】
   AIが評価の結果を数値化して提示することはできても、従業員とのフィードバック面談は人間が行うべきです。面談では、評価結果を丁寧に説明し、従業員の感情や反応に対して柔軟に対応する必要があります。また、フィードバック面談は従業員との信頼関係を築く重要な機会でもあり、AIに任せることで信頼が損なわれる可能性があります。そのため、フィードバックは必ず上司や評価者が直接行うことが推奨されます。

このように、人間の洞察力や感情を理解する力が不可欠な部分では、最終的な判断は必ず人間が行う必要があります。AIが人事評価にどのように活用できるのか、そして活用が難しい部分はどこなのかを理解したうえで、AIの得意分野と人間の判断力をバランスよく組み合わせることが、より公正で効果的な人事評価を実現することの一助となるでしょう。

人事評価にAIを活用するメリット

では、人事評価にAIを活用することのメリットとしては具体的にどのような点が考えられるのでしょか。
以下に、人事評価にAIを活用するメリットを3点ご説明します。

人事評価業務の効率化

人事評価にAIを活用するメリットの1つ目は、「人事評価業務の効率化」です。

人事評価には、シンプルなものから複雑なものまで様々な方法があります。例えば、評価シートを従業員に配布して記入を回収し、それをもとに評価を行うのが一般的な方法として挙げられます。しかし、回収の遅れや催促が必要な場合も多く、評価項目が複雑になるほど担当者の負担は増えます。

ここで、AIを導入すれば、評価シートの配布・回収、催促、データの集計・解析といった一連の作業を自動化し、業務の効率化を実現できます。特に従業員が多い場合や、部署ごとに異なる評価シートが必要な場合、AIのサポートは大幅な時間短縮と業務負荷軽減につながります。

さらに、AIは評価項目の見直しやデータの分析などの単純ではない作業にも対応できるため、人事評価全体の効率化が可能です。これにより、空いた時間を他の重要な業務に振り分けることができ、人事評価作業全体がスムーズに進行するでしょう。

評価者の主観に捉われず客観的な評価ができる

人事評価にAIを活用するメリットの2つ目は、「評価者の主観に捉われず客観的な評価ができる」ことです。

人事評価では、公平で一貫した視点が必要ですが、人間の評価にはどうしても個人的な感情やバイアスが影響することがあります。例えば、特定の従業員をひいきしたり、逆に理由なく感情的に低い評価を与えてしまうことが考えられます。

AIを活用すれば、こうした人間の感情に左右されることなく、公平で迅速な意思決定が可能です。評価基準が複数あっても、AIは膨大なデータを効率的に参照し、正確な判断を下すことができます。これにより、評価の偏りや主観的な誤りを減らすことが期待できます。

また、AIは人事評価のブレを減らす効果も期待されています。評価者によって評価基準が異なることは、人間が行う評価の大きな欠点であり、これが大きくなると、従業員の実際の能力や貢献度と評価結果が乖離し、企業の意思決定が誤るリスクが高まります。

AIは過去の膨大な評価データを分析し、評価者ごとの傾向や癖を見抜いてバイアスを補正します。この仕組みにより、評価の公平性が向上し、より正確で信頼できる評価が可能になるのです。

人材配置やフィードバックのアドバイスをもらえる

人事評価にAIを活用するメリットの3つ目は、「人材配置やフィードバックのアドバイスをもらえる」ことです。

AIは従業員のスキルや業績データを分析し、最適な人材配置を提案する能力を持っています。これにより、各従業員の強みを最大限に活かせる部署や役割に配置することが可能になり、チーム全体のパフォーマンス向上につながります。

さらに、AIは過去の評価結果や従業員のデータをもとに、上司に向けて効果的なフィードバックの案を提示することができます。これにより、評価者は被評価者へのフィードバックの方向性が明確になり、成長を促すための効果的なフィードバックを行う可能性が高くなります。

このように、AIの活用により、人材の最適配置と質の高いフィードバックが実現され、組織全体の成果が向上することが期待されます。

人事評価にAIを活用するデメリット・リスク

ここまで、人事評価にAIを活用するメリットについてご説明しましたが、やはりデメリットやリスクも存在します。
具体的にどのような注意点があるかについて、以下に6つの観点から解説します。

納得度の高い評価ができるとは限らない

人事評価にAIを活用するデメリット・リスクの1つ目は、「納得度の高い評価ができるとは限らない」ことです。

たとえAIが公平な判断に基づいて評価を行ったとしても、その理由AIのみが知っておりブラックボックス化されてしまうと、従業員に十分な説明ができなくなり納得しがたい評価になる可能性があります。

人事評価は納得感があることが最も重要です。もし評価の過程や根拠が不透明であれば、従業員はいかに公平な理由があったとしても納得しづらくなります。これにより、AIによる評価制度に対する不満やエンゲージメントの低下を引き起こす恐れもあるため、導入に際しては慎重な検討が必要です。

AIは膨大な情報を分析して評価結果を出すことが得意ですが、なぜその評価に至ったのかという理由はAI自身しか理解できません。そのため、評価の根拠を人間側で推測し、従業員に対して納得できるようにサポートすることが求められます。このように、AIの活用には透明性を持たせ、評価に対する理解を深める取り組みが不可欠です。

日本IBM支部の事例

AIでは納得度の高い評価ができるとは限らないというデメリット・リスクについて、IBMの事例をご紹介します。

IBMは2019年にAIを用いた意思決定システム「Watson」を導入し、人事評価制度の運用を開始しました。このシステムは、日本IBMの従業員で構成される労働組合「JMITU 日本IBM支部」でも採用されていましたが、評価基準がブラックボックス化したことで、従業員は低評価の理由を理解できず、成長の機会が失われるという反発が生じました。その結果、2020年4月3日、日本支部の労働組合はWatsonの判断基準の開示を求めましたが、IBMはこの要求を拒否し、組合との対立が続いています。

この事例から、人事評価にAIを活用することの課題が浮き彫りになっています。AIを利用することが必ずしも困難であると断言するのは早計ですが、このような問題が存在することを認識しておくことは重要です。今後の人事評価制度において、AIの活用を検討する際には、透明性や説明責任がいかに確保されるべきかを考える必要があるでしょう。

AIが考慮できない情報が見落とされる

人事評価にAIを活用するデメリット・リスクの2つ目は、「AIが考慮できない情報が見落とされる」ことです。

AIは与えられた情報に基づいて判断を下すことが得意ですが、従業員の期中の行動や業務における微妙なニュアンスなど、言語化しにくい情報は考慮されない可能性があります。このため、AIに提供されていない重要な情報が見落とされ、結果的に適切な評価ができなくなる恐れがあります。

また、従業員の成長や貢献度を評価する上で、定量的なデータだけでは不十分な場合が多いです。例えば、チームワークやリーダーシップなど、定性的な要素も重要です。これらの情報がAIに反映されないと、全体的な評価が偏ってしまうことがあります。したがって、人事評価にAIを活用する際には、こうした見落としがちな情報をどのように補完するかが重要な課題となります。

評価者がAIに依存しすぎる

人事評価にAIを活用するデメリット・リスクの3つ目は、「評価者がAIに依存しすぎる」ことです。

AIは与えられた情報をもとに、複雑なデータから的確な判断を下す能力がありますが、すべての判断をAIに委ねることは非常に危険です。

人事評価には、業務の成果だけでなく、各従業員と企業との信頼関係の構築など、数値では測れない要素も重要です。そのため、AIはあくまでも人事評価の補佐的な役割を果たすべきであり、最終的な決定を行うツールではありません。

AIに依存しすぎると、評価者自身が評価を行わなくなり、AIが出した結論に対して疑問を抱かなくなる恐れがあります。これにより、人事評価業務に対する責任感が薄れ、従業員へのフィードバックやアドバイスも適切に行えなくなる可能性があります。

したがって、AIによる人事評価は、あくまで意思決定をサポートする道具として使用し、最終的な評価やフィードバックは評価者自身が行うことが重要です。AIを有効に活用しながらも、人間の判断力と責任を大切にする姿勢が求められます。

AIが十分に評価するための情報を揃えるのに工数がかかる

人事評価にAIを活用するデメリット・リスクの4つ目は、「AIが十分に評価するための情報を揃えるのに工数がかかる」ことです。

AIに評価を任せるためには、まず必要な情報を集め、さらにそれをAIが理解しやすい形に整える必要があります。このプロセスには多くの工数がかかります。

その結果、評価をすべてAIに委ねようとすると、逆に作業負担が増えてしまう可能性があります。AIを効果的に活用するためには、事前にしっかりとした情報収集と整備が求められるため、導入初期には特に工数がかかることを考慮しなければなりません。

このように、AIを利用する際には、情報準備にかかる時間やリソースをしっかりと見積もり、計画的に進めることが重要です。適切な情報が揃わない場合、AIの判断が偏ったり不正確になったりするリスクがあるため、評価業務の全体的な効率化には、しっかりとした準備が不可欠です。

AIの評価にも偏りがある場合もある

人事評価にAIを活用するデメリット・リスクの5つ目は、「AIの評価にも偏りがある場合もある」ことです。

AIの判断は与えられたデータに基づいて行われますが、学習に使用される訓練データの質や内容によっては、不適切な偏りが発生することがあります。

例えば、過去のデータが特定の従業員やグループに対して偏ったものであった場合、その情報を元にAIが評価を行うと、同様の偏りが評価結果に反映される恐れがあります。これにより、実際の能力や貢献度とは異なる不公平な評価が生まれる可能性があるため、注意が必要です。

AIを導入する際は、訓練データが多様で偏りのないものであることを確認し、定期的に評価結果を見直すことが重要です。AIの評価結果に疑問を感じた際には、専門家や人事担当者がその根拠を検証し、必要に応じて評価基準を見直すことが求められます。これにより、AIを用いた評価が公正かつ適切なものとなるようにすることができます。

米アマゾン・ドット・コムの事例

AIの評価にも偏りがある場合もあるというデメリット・リスクについて、米アマゾン・ドット・コムの事例をご紹介します。

米アマゾン・ドット・コムでは、以前からAIを用いた人材採用システムを積極的に導入していました。しかし、2018年10月にこのシステムに不適切な機械学習による偏りが発覚し、その運用を停止しました。問題の背景には、同システムが女性に対して差別的なバイアスを持っていたという指摘があります。

具体的には、この採用システムが過去の応募データに基づいて学習していたため、ほとんどの応募が男性からのものであったことが影響しました。その結果、システムは男性を優先的に採用する傾向を強め、女性の応募者に対して不利な判断を下すようになったのです。

この事例からもわかるように、AIを用いる際には不適切なバイアスが生じるリスクが存在します。AIを扱う側は、常にそのリスクを意識し、データの選定やシステムの運用において慎重に配慮する必要があります。公正かつ適切な評価を実現するために、AIシステムの定期的な見直しと改善が重要です。

評価が査定的になり、従業員の成長にフォーカスできない

人事評価にAIを活用するデメリット・リスクの6つ目は、「評価が査定的になり、従業員の成長にフォーカスできない」ことです。

AIによる評価では、評価結果だけが通知されることが一般的で、評価の理由や今後の成長に向けたアドバイスが欠ける場合があります。このような査定的な評価が行われると、従業員の成長を促すという本来の目的が損なわれてしまいます。

その結果、従業員のモチベーションが低下し、成長意欲を喪失することにつながります。このような状況は、企業にとっても逆効果であり、評価制度の意義を根本から損なうことになるため、注意が必要です。

人事評価の本来の目的は、従業員を成長させ組織の目的を実現するため

ここまで人事評価にAIを活用することのメリット・デメリットについてご説明してきましたが、そもそも人事評価の本来の目的は、組織の目標を達成するために必要な人材を育成することです。これには、スキルやマインドの向上が含まれます。

単に評価結果を伝えるだけでなく、従業員が自分の現在地を理解し、理想の姿に向かって何をすべきかを共に考えるフィードバックが不可欠です。このプロセスを通じて、従業員の成長を促し、組織全体の成功につなげることが重要です。

AIの活用は、この育成プロセスを支援する強力なツールとなり得ますが、その導入には慎重な判断が求められます。AIがもたらす効率化や客観性を享受する一方で、評価の透明性や人間的な関わりが失われないよう注意しなければなりません。最終的には、AIをどのように活用するかが、組織の成長と従業員の成長をいかに両立させるかに直結していると言えるでしょう。

AI活用が効果的な活用事例

前述の通り、AIはどのように活用するかが重要ですが、実際にAI活用が効果的に行われている場面としては、どのようなケースがあるのでしょうか。
以下に、AI活用が効果的である活用事例をご紹介します。

評価に関する給与計算等の事務処理

AI活用が効果的な活用事例の1つ目は、「評価に関する給与計算等の事務処理」です。

従来の給与計算業務は、手動でのデータ入力や計算、確認作業が必要で、非常に時間がかかる上に、人的ミスも発生しやすいプロセスです。例えば、従業員の評価が行われた後、その結果を基にした給与の調整やボーナスの計算が必要になります。

しかし、AIを導入することで、評価データを自動的に取り込み、迅速かつ正確に給与計算を行うことが可能です。AIを活用し、従業員の評価スコアや過去のパフォーマンスデータを分析し、給与の調整額やボーナスの支給額を自動的に算出することが可能です。

このように、AIを活用することで、事務処理の効率が大幅に向上し、担当者は単純的な作業から解放され、他の業務や従業員とのコミュニケーションにより多くの時間を割くことができます。また、計算結果の精度が向上するため、従業員の信頼感も増し、モチベーション向上につながることも期待できます。

人事評価制度のQ＆A

AI活用が効果的な活用事例の2つ目は、「人事評価制度のQ＆A」です。

従業員は人事評価制度についてさまざまな疑問や不明点を抱えることがあり、それらを人事部に問い合わせることが一般的です。しかし、このプロセスは時間がかかり、人事部門にとっても負担となります。

そこで、AIを活用したチャットボットを導入することが効果的です。例えば、従業員が「評価基準はどのようになっていますか？」と質問した場合、チャットボットが瞬時に定義された回答を提供します。このように、AIは24時間365日対応可能であり、リアルタイムでの返答が可能です。

これにより、人事部門は一般的な質問への対応にかかる工数を大幅に削減でき、別の業務を行う時間を確保できます。さらに、従業員にとっても迅速かつ正確な情報を得られるため、疑問が解消され、評価制度への理解が深まります。

人材配置・人事異動等のアドバイス

AI活用が効果的な活用事例の3つ目は、「人材配置・人事異動等のアドバイス」です。

企業においては、適切な人材を適所に配置することが、業務の効率化やパフォーマンス向上に直結します。しかし、従来の方法では経験や勘に頼る部分が多く、データに基づかない判断が行われることも少なくありません。そこで、AIを活用することで、従業員のスキル、過去の業績、チームの状態などのデータを総合的に分析し、最適な人材配置のアドバイスを提示することができます。

これにより、AIは特定のプロジェクトに適した人材や、キャリアアップのために異動すべきポジションを推薦することができます。例えば、AIが、ある従業員が特定のプロジェクトで活躍するために必要なスキルを持っていることを分析した場合、その従業員をそのプロジェクトに配置するようアドバイスすることが可能です。

このように、AIを活用することで、人事部門はデータに基づいた科学的なアプローチで人材配置を行うことができ、業務の生産性向上や従業員の満足度向上につながります。また、従業員も自分の適性やキャリアパスを理解しやすくなるため、モチベーションの向上にもつながるでしょう。

人事評価の結果等の分析業務

AI活用が効果的な活用事例の4つ目は、「人事評価の結果等の分析業務」です。

企業は従業員のパフォーマンスを評価するために多くのデータを分析する必要がありますが、これを手作業で行うのは大変です。そこで、AIを利用することで、蓄積された過去の評価データを基に従業員のパフォーマンスの変化を追跡したり、評価結果と業務成果との関係を調べたりすることができます。
また、従業員からの評価や意見の中で共通するキーワードを分析し、問題点や改善点を簡単に特定することも可能です。

このように、AIを活用することで評価制度を見直し、従業員の成長を促す具体的な対策を立てることができ、組織全体のパフォーマンス向上に繋がります。

AIの活用をおすすめしない業務

では、AIを効果的に活用している事例に対して、AIの活用をおすすめしない業務としてはなにが考えられるでしょうか。
以下に、2つの例をご紹介します。

評価の決定

AI活用をおすすめしない業務の1つ目は、「評価の決定」です。

AIは与えられた情報を基に合理的な判断を下すことが得意ですが、人事評価においては、従業員の感情や職場の人間関係など、数値化しにくい要素が多く存在します。例えば、ある従業員がプロジェクトを成功させた場合でも、その背後にはチームワークやコミュニケーション能力の影響が大きく、AIだけではこれらの要素を十分に考慮することはできません。

さらに、評価結果の透明性や納得感も重要です。AIが出した評価基準が不明確である場合、従業員は不満を感じる可能性があります。

このように、評価の決定には人間の判断が不可欠であり、AIはあくまで補助的な役割にとどめるべきです。例えば、評価の初期段階でAIを使ってデータを分析することは有効ですが、最終的な判断は人間が行う方が適切であることが考えられるでしょう。

人事評価のフィードバック面談や評価結果の説明

AI活用をおすすめしない業務の2つ目は、「人事評価のフィードバック面談や評価結果の説明」です。

評価結果を受けた従業員との面談では、単に数値を伝えるだけでなく、その理由や背景をしっかりと説明することが重要です。AIはデータを処理する能力に優れていますが、従業員一人ひとりの状況や感情を理解し、適切に対応することは難しいです。

例えば、ある従業員が低評価を受けた場合、その理由が職務遂行能力だけでなく、チーム内でのコミュニケーション不足やプロジェクトへの貢献度などに起因していることもあります。AIはこうした微妙なニュアンスを捉えることができず、フィードバックが一方的になりがちになる恐れがあります。これでは従業員は不満を抱え、成長の機会を失うことにもつながります。

また、評価結果をもとに今後のアクションプランを決定する際には、従業員との対話が不可欠です。AIが提示するデータをもとにした分析は参考になりますが、最終的な方向性や具体的な改善策は人間が判断し、従業員と共に考えることが必要です。したがって、フィードバック面談や評価結果の説明には、人間のコミュニケーションと感情理解が不可欠であり、AIに頼るべきではありません。

まとめ – 人事評価で重要な部分はAIで代替不可能

本記事では、人事評価をAIを活用することについて、そのメリット・デメリット、そして活用方法の事例を挙げてご説明してきました。

まとめとして、人事評価において、AIの活用は多くの利点をもたらしますが、最も重要な部分は決してAIで代替できません。従業員の成長を促すためには、評価結果の背景や理由を丁寧に説明し、個々の状況に応じたフィードバックを行う必要があります。また、今後のキャリアに向けた具体的なアクションプランを共に考えることは、人間同士の信頼関係を築く上で不可欠です。

AIはデータ分析や事務処理を効率化する力を持っていますが、感情や人間関係の微妙な部分には対応できません。したがって、AIを活用する一方で、人事評価の中核には人間の判断やコミュニケーションが必要であることを忘れてはなりません。これにより、組織全体の成長を実現できるのです。

人事評価にAIを活用する際は、今回ご説明した点を参考に、自社の社員のためにも効果的で納得感のあるアプローチを心がけましょう。