【25年11月最新】AI人事評価システムおすすめ3選！導入メリットやデメリットも解説

おすすめのAI人事評価システムを紹介します。AI人事評価システムを選ぶ際のポイントや導入のコツ、メリット・デメリットなども解説しているので、当記事を見れば自社に合ったAI人事評価システムを選定可能です。AI人事評価システムの導入を検討している方はぜひご覧ください。

おすすめのAI人事評価システム3選

おすすめのAI人事評価システムを3つ紹介します。

あしたのクラウドHR

料金プラン	要問い合わせ
主な機能	社員情報管理 目標設定 ワークフロー管理 AI自動添削 給与・賞与設定など
強み	制度設計からシステム化までワンストップでサポート
導入実績	株式会社ディー・エヌ・エー（DeNA） 株式会社なかやま牧場 中舘建設株式会社など
会社所在地	〒104-0061 東京都中央区銀座6-10-1 GINZA SIX11F
公式ページ	https://cloud.ashita-team.com/m07/

あしたのクラウドHRは、企業の人事評価をクラウド上で一元管理できるAI搭載型の評価システムです。社員情報の管理や目標設定、評価、給与・賞与のシミュレーションまで、評価業務のすべてをオンラインで完結できます。

また、AIが蓄積された評価データを自動分析し、評価のばらつきや傾向を可視化することで、より公平で客観的な人事判断を支援します。過去データから導き出された予測結果をもとに、次回評価や人材配置の参考情報を得ることも可能です。

さらに、現場に合わせた柔軟な運用が可能で、企業ごとに異なる評価制度に対応できるよう評価シートのカスタマイズ性も高い点が特徴です。360度評価や複数評価軸の設定もスムーズに行えます。

専門コンサルタントが制度構築をサポートするため、初めて人事評価システムを導入する企業でも安心して運用を開始できます。

POSITIVE

料金プラン	要問い合わせ
主な機能	タレントマネジメント 人事データ分析 人財育成支援機能 コンサルティングサービスなど
強み	3,000社以上が導入する人事DX対応の統合HCMソリューション
導入実績	信越化学工業株式会社 グンゼ株式会社 トランコム株式会社など
会社所在地	〒108-0075 東京都港区港南2-17-1
公式ページ	https://hr.dentsusoken.com/product/positive/

POSITIVEは、電通総研が提供するAI搭載の統合型人事システムで、人事や給与、就業、タレントマネジメントといった幅広い人事業務を一元管理できるプラットフォームです。国内外で3,000社以上の導入実績を持ち、特にグループ企業や多拠点展開を行う大企業から高い評価を得ています。

AIが社員のスキルや職務履歴、評価結果などの膨大なデータを分析し、人材の最適配置や将来的なリーダー候補の抽出をサポートします。また評価結果と報酬データをAIが連携と分析をすることで、評価の一貫性と公平性を高めることが可能です。

さらにPOSITIVEは、システム提供にとどまらず、導入から運用、定着までを一貫して支援しています。AIによるデータ分析と人事ノウハウの両輪で、人事DXを根本から推進する基盤として多くの企業に選ばれています。

カオナビ

料金プラン	要問い合わせ
主な機能	社員データベース 組織図・人材配置の可視化 評価・目標管理ワークフローの設定 組織アンケート 1on1分析など
強み	4,000社超の実績に基づく柔軟設計
導入実績	JR九州駅ビルホールディングス 武田病院グループ 株式会社千代田など
会社所在地	〒150-6138 東京都渋谷区渋谷2-24-12 渋谷スクランブルスクエア 38F
公式ページ	https://www.kaonavi.jp/

カオナビは、株式会社カオナビが提供するAI搭載型クラウドタレントマネジメントシステムです。社員一人ひとりの顔写真やスキル、キャリア、評価、適性情報をクラウド上で一元管理できます。

AIが蓄積データを分析し、人材の特徴や傾向を可視化することで、感覚や印象に頼らない公正な人事判断を支援し、戦略的人材マネジメントの実現も可能です。

また、AIによるデータ分析を通じて、配置や育成方針の最適化をサポートしています。将来的な人材リスクの把握やハイパフォーマー候補の抽出など、意思決定の精度向上にも役立ちます。

専門知識がなくても運用できる使いやすさから、企業規模や業種を問わず、人材育成や配置最適化の基盤として高く評価されています。

AI人事評価システムを選ぶ際のポイント

AI人事評価システムを導入する際に、注目すべき5つのポイントを解説します。

自社の評価制度との相性は良いか

AI人事評価システムを導入する際、まず確認すべきは自社の評価制度との整合性です。素晴らしい高機能なシステムでも、自社の評価基準やフローと一致していなければ、現場に浸透せず形骸化してしまうリスクがあります。

導入前に、システムが自社の評価方式に対応しているかを確認しましょう。また、制度改定や評価項目の見直しにも柔軟に対応できる拡張性があると安心です。

システム選定の段階で、実際の運用フローに合わせたデモを確認することが、失敗を防ぐための第一歩です。

AIの活用範囲は適切か

AIの活用範囲はシステムによって大きく異なります。評価コメントの自動解析や従業員のパフォーマンス予測、評価のばらつき補正など、どのような部分にAIが介在しているかを明確にすることが重要です。

自社が求めるのは評価プロセスの自動化なのか、人事判断のサポートなのかを整理したうえで、合致するAI機能を持つシステムを選びましょう。

過度にAIに依存すると、判断の精度や公平性が損なわれる恐れもあるため、AIが出力した結果の検証方法や活用方法も確認しておく必要があります。

他のシステムと連携できるか

AI人事評価システムを選ぶ際は、勤怠管理や給与計算、タレントマネジメントシステムなどの他の人事関連ツールと連携できるかも重要な判断基準です。

システム間でデータを自動連携できれば、従業員の勤怠データやスキル情報をもとに、より精度の高い評価が可能になります。また、人事データを一元管理することで、分析やレポーティング、人材配置シミュレーションの効率も向上します。

API連携やCSV連携の対応範囲を事前に確認し、自社の基幹システムとの整合性をチェックしておくことが大切です。

判断の根拠を示せるか

AI人事評価システムを導入する上で特に重視すべきなのが、評価結果の根拠を明示できるかどうかです。

AIが算出したスコアや提案内容に対して、どのようなデータをもとに判断が行われたのかが見えないと、従業員の納得感や透明性を欠き、評価制度全体への信頼性が損なわれます。

判断の理由や評価プロセスを可視化できるシステムを選べば、AIの提案を人間の判断と組み合わせ、よりフェアで説明可能な評価を実現できます。エビデンス型評価は、今後の人事データにおいてますます重要な要素となるでしょう。

導入や運用の費用は適切か

AI人事評価システムは以下のように多面的なコスト構造を持っています。

初期費用が安くても、機能追加やユーザー増加によって月額コストが膨らむケースもあるため、トータルコストで比較することが重要です。また、社内の人事担当者が自走できるようになるまでに、かかる教育コストやシステム運用の負荷も見逃せません。

ベンダーによっては、導入支援や専任サポートを含むプランを提供している場合もあるため、価格だけでなくサポート体制もあわせて検討することが成功のカギです。

AI人事評価システムとは

AI人事評価システムとは、従業員の行動データや成果データをもとに、人事評価の精度と公平性を高めるためのシステムです。AIが搭載されているものの場合、従業員の勤務時間や営業実績、顧客対応履歴、スキル習得状況などのデータをAIが自動で分析し、客観的な評価をサポートします。

結果として、上司の主観や印象に左右されやすい従来の評価制度から脱却し、データに基づいた公正な判断が可能です。

また、AIが評価傾向を自動で解析することで、評価者ごとのばらつきを修正し、全社的に一貫した基準での評価運用を実現できます。さらに評価データを蓄積・可視化することで、昇進、配置、育成といった人事施策にも活用できる点も大きなメリットです。

近年では、生成AIを活用して評価コメントの自動生成や、評価会議用レポートの作成を支援する機能も登場しており、人事担当者の業務効率化にも貢献しています。

AI人事評価システムは、公平性と透明性を重視する企業にとって、次世代の人材マネジメントを支える重要なツールといえます。

AIにより人事の仕事はなくなる？

AIの発展により、将来的に人の仕事もAIに置き換えられるのではないかと懸念する声も少なくありません。実際、勤怠管理や評価データの集計、書類作成、面談日程の調整といった定型的な事務作業の多くは、AIによって自動化が可能です。

AIが担当することで単純作業の効率化や人的ミスの削減が進み、人事部門の生産性は確実に向上しています。

しかし採用面接や人事評価の最終判断、社員のモチベーション管理、キャリア形成のサポートといった人の感情や価値観が関わる領域は、現状のAIでは代替できません。

AIはデータ分析や予測の面で強力なサポートを行いますが、社員の悩みや意欲の変化を理解し、適切な関わり方を判断するのは、人間の役割です。

現在の人事評価における主な課題

従来の人事評価において多くの企業が直面している代表的な課題を整理します。

判断が主観的に行われやすい

人事評価では、上司の価値観や人間関係、感情が評価に影響を与えるケースが多く見られます。特に定性的な評価項目が多い場合、同じ成果を上げても評価者によって評価のばらつきが生じやすいです。

主観的評価は、従業員の不満や不信感を生み、結果としてエンゲージメントの低下につながることもあります。そのため公平性と透明性を保つためには、客観的なデータや行動指標に基づいた評価の仕組みが求められます。

評価決定までに時間がかかる

評価プロセスでは、各部署からの報告データの収集、評価コメントの確認、全体会議での調整といった手間が多く決定までに膨大な時間がかかるのが現状です。

大企業では、数百人分の情報を手作業で集計や分析を行うため、評価期間が延び、フィードバックのタイミングが遅れるケースも珍しくありません。評価が遅れることで従業員のモチベーション維持が難しくなり、成果とのギャップが広がることもあります。

迅速で正確な評価を行うためには、情報整理や分析を効率化する仕組みの導入が必要不可欠です。

評価基準が曖昧でわかりにくい

評価制度の基準が明確に定義されていないと、従業員は何を頑張れば評価されるのかが分からず、モチベーションの低下につながります。評価項目が抽象的で、評価者の解釈に委ねられている場合、正当に評価されないと感じる社員が増え離職や不満の温床にもなりかねません。

また、評価者側も基準があいまいだと判断に迷いが生じ、結果的にチーム内で評価のばらつきが発生します。

ばらつきの問題を防ぐためには、行動指針や成果目標を数値や具体的な行動レベルで定義し、誰が見ても理解できる評価基準を設定することが重要です。さらに評価基準を全社員に公開し、評価の理由や背景を説明することで透明性を高められます。

明確で一貫した基準を設けることは、従業員にとっての行動の指針となり、努力が正当に認められる公平な評価文化の育成につながります。

AI人事評価システムにできること

AI人事評価システムでは実際に何が実現できるのかを紹介します。

評価データの収集と分析

AI人事評価システムは、複数の情報を自動で収集・統合します。

従業員一人ひとりの行動傾向や成果を可視化し、主観に頼らない客観的な評価が可能です。さらにAIが膨大なデータを解析し、成果を上げている人材に共通する行動パターンや特定部署で成果が伸び悩んでいる要因などを明確化します。

AI分析結果を活用することで、人事部門は評価だけでなく人材配置や育成計画にもデータドリブンな判断を下すことが可能です。

また、AIは時間経過による傾向変化も追跡できるため、以前は成果が高かったが最近低下している社員や潜在的に成長傾向にある社員を早期に把握することもできます。AI人事評価システムは、単に人材を評価をするためのシステムから組織を成長させるための意思決定ツールへと進化しています。

従業員パフォーマンスの可視化

AI人事評価システムでは、評価データだけでなく以下のような多様なデータを横断的に分析し、従業員一人ひとりのパフォーマンスを可視化できます。

単純な成果評価だけでは把握しきれなかった、努力の過程や行動の質を客観的に確認することが可能です。

さらに、AIは時系列でデータを追跡し、特定の時期に成果が向上した要因やチーム全体の生産性低下の兆候を検知することもできます。

結果、人事部門や管理職は感覚ではなくデータに基づいたマネジメントを実現できし、社員の成長支援や評価面談においても説得力のあるフィードバックが行えます。

AIによるパフォーマンスの可視化は、評価の精度向上だけでなく組織の課題発見や育成方針の策定にも大きく貢献しやすいです。

最適なキャリア支援プランの提案

AIは、従業員のスキルデータや適性、過去の評価履歴をもとに、将来のキャリアプランを自動で提案します。

営業成績は高いがマネジメントスキルが不足している社員にはリーダー研修を、分析力が高く新規企画に強い社員にはマーケティング部署への異動を推奨するなど、データに基づいた最適な人材配置を実現します。

的確なAIの支援により、従業員の自己成長を促しエンゲージメント向上と離職防止の両立が可能です。

離職リスクの検知

AIは、勤怠状況や発言内容、アンケート回答、メール文面などの非構造化データも分析し、従業員の心理的変化を早期に検知します。そのため、人事担当者は早い段階で面談やフォローを行うことができ、離職の未然防止につなげることが可能です。

さらに、AIは単一のデータではなく、複数の要素を掛け合わせてリスクスコアを算出します。一時的な疲労による波なのか、長期的な離職傾向なのかを区別できるようになり、より精度の高い判断が可能になります。

分析結果はダッシュボード上で可視化され、部署や職種、年齢層ごとの傾向をリアルタイムで把握できるため、組織全体のリスクマネジメントにも役立つでしょう。

以上のように、AI人事評価システムは、単に問題社員を見つけるためのツールではなく、社員を守るための早期警告システムとして企業文化の健全化を支える存在になり得ます。

AI人事評価システムの導入メリット

AI人事評価システム導入によって得られる主なメリットを紹介します。

人事評価業務を効率化できる

AI人事評価システムでは、AIが評価データを自動で収集と整理し、レポートの生成まで行ってくれるため、従来のように人事担当者が膨大な評価シートを手作業で集計する必要がなくなります。

また、評価プロセス全体が効率化され、確認作業や会議準備にかかる時間を大幅に削減できます。

結果的に、人事担当者は人材戦略や組織開発といったコア業務により、多くのリソースを割くことが可能です。

さらに、AIによる業務自動化は、単なる作業の効率化にとどまりません。評価データをもとにした傾向分析データを次年度の人材配置や昇進候補の選定にも活かせるようになるため、評価業務が戦略的な人材マネジメントの一部へと進化します。

人事部門は単なる事務部門ではなく、経営の意思決定を支える組織としての役割をより強められるでしょう。

人事評価の公平性が向上する

AIは人間の感情やバイアスに左右されず、事実ベースでデータを分析します。そのため、AI人事評価システムを活用することで、評価者の主観による偏りが減少し、透明性と納得感の高い評価が実現が可能です。

さらに、全従業員を同一基準で比較できるため、上司によって評価が異なるといった不公平感を抑えることができます。加えて、AIが評価履歴を継続的に分析することで、長期的な評価傾向やスコアの偏りを自動で検知できます。

部門間や性別、年齢層による評価格差の早期発見も可能となり、より公正な人事制度の運用が可能です。

評価項目の増加・多角化に対応できる

AI人事評価システムは柔軟なカスタマイズが可能で、新しい評価基準や複数指標の追加にも即座に対応できます。

例えば成果指標だけでなく行動評価やチーム貢献度、スキル成長など、多面的な観点からの評価を自動で統合・集計します。そのため従業員のパフォーマンスをより総合的に把握することが可能です。

さらに、AIはデータ同士の相関を解析し、評価項目の重複や基準の曖昧さといった課題を自動で指摘できます。評価制度そのものの改善にもつながり、常に時代や組織構造に即した評価設計を維持しやすいです。

従業員の新しい可能性を発見できる

AI人事評価システムが日常業務データや発言内容、社内アンケートなどを解析することで、今まで埋もれていたスキルや潜在能力を発見できます。

営業に向いていると思っていたが、データ分析のスキルが高い、マネジメントよりも専門職で力を発揮するタイプなど、人事担当者の直感では見抜けなかった才能を可視化できます。結果的に、適材適所の人員配置が実現し、社員の活躍機会が広がりやすいです。

また、AIが従業員のキャリア傾向やモチベーション変化も追跡することで、今後の昇進候補者の発掘やリーダー育成にも活用できます。企業は、人を評価するだけでなく人を育てるための仕組みとしてAIを戦略的に取り入れることが可能です。

従業員のエンゲージメントが向上する

AIによる評価では、従業員の行動や成果が評価に反映される理由が明確です。

社員は評価の根拠を理解できるため、頑張りが正当に認められるという信頼感が高まり、モチベーションの維持につながります。また目標達成の過程を数値やデータで追えるため、成果が実感しやすくなり、学習意欲や成長意識の向上にも寄与します。

さらに、AIは過去のデータをもとに各社員に最適な目標や課題を提示するため、本人の成長ステージに合った挑戦が可能です。

自分の努力がどのように評価に結びつくのかを把握できることで、組織への信頼とエンゲージメントが高まります。従業員一人ひとりが、会社で成長していけると実感できる環境が整います。そしてエンゲージメントの向上は、離職防止にもつながる大きなメリットです。

AI人事評価システムを導入するデメリット

AI人事評価システムを導入するデメリットは以下の通りです。

従業員の反発を招くおそれがある

AIによる評価は客観的である一方、「従業員から人間に見てもらえない」「機械に評価されるのは不安」といった心理的反発を招くことがあります。

評価プロセスの説明が不十分な場合、AIに任せきりという誤解を生むケースも少なくありません。そのため導入時には、AIがどのような基準で判断しているのかを丁寧に説明し、評価者の最終判断が人間であることを明確にする必要があります。

社員説明会やQ&Aセッションを設けることで、透明性を確保し社員が受け入れやすい環境を整えることが重要です。

AIの判断の依存しすぎる可能性がある

AIの分析結果はとても精密ですが、あくまで過去データをもとにした傾向値であり、すべてのケースを正確に反映するわけではありません。

AIのスコアをそのまま評価に反映すると、特例的な成果や個別事情が考慮されないリスクがあります。例えば、育児や介護で一時的に業務時間が減った社員の努力や工夫を正しく評価できない点が挙げられます。

AIの判断は参考情報として位置づけ、人事担当者が最終的にコンテキストを補足する仕組みが必要です。

評価項目がブラックボックス化しやすい

AIが自動的に重視する指標を決めてしまうと、評価の根拠がわかりにくくなる場合があります。従業員から、なぜ自分がその評価なのかという疑問が上がったときに、説明できなければ透明性を損ね、信頼を失う原因となりやすいです。

AI人事評価システムを導入する際は、どのようなデータを基に評価が行われているのか、スコアの算出プロセスを可視化できるシステムを選ぶことが重要です。

人事部門内で定期的にアルゴリズムの検証や改善を行う仕組みを整えるとよいでしょう。

情報管理を慎重に行う必要がある

AI人事評価システムは、従業員の勤務記録や成果データや性格傾向など、デリケートな個人情報を扱います。そのため、万が一情報が漏洩すれば、企業の信用失墜や法的リスクにつながる恐れがあり注意が必要です。

情報漏洩のリスクを避けるためにも、AI人事評価システムの導入時にはデータの暗号化やアクセス権限の厳格な設定、ログ管理など、主要なセキュリティ対策が行えるか確認しましょう。またベンダーのサーバーが情報漏洩のリスクが低い地域に設置されているのかも重要な判断要素です。

社内でも情報取り扱いルールを定め、定期的な監査を実施することが望まれます。

評価が不適切に偏るおそれがある

AIは学習したデータに基づいて判断するため、もし学習データ自体に偏りが含まれていれば、評価結果にも偏りが反映されてしまう可能性があります。学習データによっては、特定の性別や年齢層、勤務形態が高評価を受けやすくなるといった無意識のバイアスが発生することも少なくありません。

偏りのリスクを防ぐには、AIの学習データを定期的に見直し、社内の多様な人材が正当に評価される仕組みを維持することが大切です。AIを活用する際は公平さを高めることも重視し機械的な効率化だけに偏らない視点が求められます。

AIで行う人事評価の成功事例

AIの導入により評価業務がどのように変化し、どのような成果を上げているのか、実際の事例をもとに紹介します。

株式会社デンソーの事例

「第一にフレキシビリティ。世の中には同様のシステムが色々あるが、タレントマネジメントシステムとして十分な機能があり、パッケージシステムの標準機能で汎用的に利活用できることを評価した。」

引用：https://inv.dentsusoken.com/862311/hr/case/29npv2

株式会社デンソーの事例では、AIを活用することで従来の経歴や社内推薦だけでは発見できなかった人材を新たに見いだすことに成功しています。

AIが多様な候補者データを分析し、最適な人材を迅速に抽出します。人事担当者は、客観的なデータに基づいた候補者選定を行えるようになり、採用・配置のミスマッチを大幅に削減しました。

さらに、AIによるスクリーニングは採用スピードの向上にも寄与したようです。従来では数週間を要していた人材選定プロセスが数日単位に短縮され、限られた人事リソースでも効率的に運用できるようになりました。組織全体が、データに基づく人事判断の文化が浸透しつつあると述べました。

株式会社マネジメントソリューションズの事例

UI/UXが優れ、顔と名前の一致やAPIによるスムーズな情報連携が叶うシステムはカオナビ以外にありませんでした。また、初期コストが抑えられ、スモールスタートができる点も決め手のひとつとなりました。

引用：https://www.kaonavi.jp/showcase/mso/

株式会社マネジメントソリューションズでは、AI搭載の人事評価システム「カオナビ」を導入し、人材データの収集や整理、分析を効率化しました。従来は紙やExcelで点在していた評価情報を一元管理することで、従業員一人ひとりのスキルや実績、キャリア志向を可視化できるようになりました。

またAIが評価履歴や行動データをもとに傾向を分析することで、管理職や人事担当者は社員の成長度合いや課題を客観的に把握できるようになり、育成計画や配置転換の判断の迅速化にも成功しています。

さらにデータドリブンな評価体制を整えたことで、評価の透明性が向上し、社員からの納得感も高まっています。経営層へのレポーティングも数値と根拠をもって行えるようになり、組織全体の人材マネジメントがより戦略的なものへと進化しました。

AI人事評価システム導入・運用のコツ

AIを活用しながら、従業員の信頼と納得感を得るために押さえておきたい運用のコツを紹介します。

評価基準はすぐに確認できる状態にする

AIを導入する前提として、従業員が評価基準を理解できていなければ、システムの透明性は活かされません。評価項目やスコアリングの基準を見える化し、社内ポータルやLMSなどから誰でもすぐに確認できる状態にしておくことが重要です。

特にAIが算出するスコアの裏付けや判断基準が不明瞭だと、不公平感や不信感につながります。そのため、評価指標の説明資料を定期的に更新し、従業員説明会やマネージャー研修を通して理解を深める取り組みを行うと効果的です。

透明性を確保することが、AI評価導入の第一歩となるでしょう。

評価項目や評価方法を適宜見直す

AIシステムを導入して終わりではなく、評価項目や評価手法を定期的に見直すことで、実態に合った評価が可能です。市場環境や組織の目標は変化していくため、固定的な評価基準では社員の成長や貢献度を正確に反映できない場合があります。

そのため、AIが蓄積したデータを活用し、どのような項目が実際の成果と連動しているのかを分析することで、より合理的な評価設計が可能になります。改善を前提とした運用が、制度の持続性と信頼性を高めるポイントです。

従業員への周知を徹底する

AI評価の仕組みは従業員にとってはなじみが薄いため、導入意図や目的を丁寧に説明することが欠かせません。AIに評価されるのではなく、AIが評価をサポートするというスタンスを明確にすることで、不安や抵抗感を和らげられます。

特に、評価データの取り扱いや個人情報の安全性に関する説明は重要です。導入時には社内説明会や動画コンテンツなどを活用し、従業員が安心して新しい制度を受け入れられるようサポートを行いましょう。

最終判断は人間が行う

AIはあくまで客観的なデータ分析を支援するツールであり、最終的な評価判断は人間が行うことが重要です。AIの結果をそのまま採用するのではなく、評価者が現場の状況や従業員の努力や成長の過程を踏まえて最終的な判断を下すことで、柔軟性と納得感を両立できます。

そのため、AIの分析結果を参考材料として活用する姿勢を保つことで、AIの利便性と人間の感性をうまく共存させられます。データに偏らない、温度感のある人事評価こそ、今後のAI時代に求められる理想の運用です。

【まとめ】AIと人間の協働で人事評価を効率化しよう

おすすめのAI人事評価システムや、AI人事評価システムの選び方などについて解説しました。AI人事評価システムを比較・検討する際は、以下の点に注目しましょう。

上記を踏まえた上で、当記事でおすすめするAI人事評価システムは以下の通りです。

AI人事評価システムは、膨大な評価データを正確に処理し、主観的な判断を減らすことで、人事評価の効率化や透明性の向上に大きく貢献します。評価の一貫性や公平性を重視する企業にとって、AIの導入は有効な選択肢となるでしょう。

しかしAIはあくまでデータ分析や支援のためのツールであり、従業員の努力やモチベーションを正しく汲み取るには、人間の視点が不可欠です。制度との整合性や従業員への丁寧な説明を怠ると、誤解や反発を招くおそれもあります。

AIと人間が互いの強みを活かしながら協働することで、より公正で納得感のある人事評価が実現可能になります。効率化だけでなく、信頼される評価制度を構築するためにも、AIに任せきりにしない姿勢が人事には求められることになるでしょう。