COLUMN
人事評価にAIを入れる前に決める3つのこと｜任せる範囲と、人が持つ範囲
- AIに任せるのは、評価の材料集め・整理・一次採点まで。何を評価するか、最終判断、本人への説明は人が持つ
- 評価基準（何を、どの水準で測るか）と処遇とのつなぎ方を決めないままAIを入れると、速くなった分の仕事が増えるだけで評価に映らず、AIを使える人が損をしやすくなる
- 順番は評価基準 → 処遇とのつなぎ方 → AIに渡す作業。AIの一次採点は、最初の1〜2期は処遇に使わず、人の評価と並べて見る
たとえば、半期評価の前の週。ある部長が、部下6人分の評価コメントをAIに下書きさせています。人事には「AIを使ってよいのか」という問い合わせが届いています。使うこと自体は止めにくい一方で、どこまで任せてよいかは、決めておかないと現場ごとにばらつきます。
この話には、2つの別の問いが混ざりがちです。社員のAI活用を評価項目に入れるのか、評価の作業にAIを使うのか。混ざったまま進めると、評価基準が決まらないうちにAIの採点ツールだけが入り、AIを使える人が損をする不公平が起きやすくなります。
この記事は、従業員10〜300名の会社の経営者・人事・部門長に向けて、AIに任せる範囲と人が持つ範囲、入れる前に決めること、導入の手順と注意点を、Zeyra が運用している評価軸をもとに整理したものです。前の記事「AI活用レベルの決め方」で挙げた「処遇とどうつなぐか」の続きにあたります。
- AIに任せるのは、材料集め・整理・一次採点まで。何を評価するか、最終判断、本人への説明は人が持つ（2章・4章）
- 順番は、評価基準 → 処遇とのつなぎ方 → AIに渡す作業。決めないままAIを入れると、AIを使える人が損をしやすくなる（1章・3章）
- AIの一次採点は、最初の1〜2期は処遇に使わず、人の評価と並べて見る。個人データは、確認してから入力する（3章・4章）
01評価基準がないと、なぜAIを使える人が損をするのか
評価の作業にAIを入れる前に、1つだけ確かめてほしいことがあります。社員が仕事にAIを使ったとき、その分が評価で報われる形になっているかです。ここが決まっていないと、AIを入れた会社ほど、使える人が損をする場面が出てきます。なお、この記事では、何を評価に入れるかを「評価項目」、それをどの水準で測るかまで含めたものを「評価基準」と呼びます。
背景として、評価の現場でAIを使う動きはすでに始まっています。マネーフォワードが2026年7月に行った調査（回答者844名。人事労務の業務に携わる人が中心）では、回答者の49.9%が「人事労務の業務に携わっており、生成AIを導入・活用している」と答えています。導入している421名のうち、「人事評価のフィードバックコメントや評価シートの作成支援」に使っている人は33.3%です。
出典：マネーフォワード クラウド【人事労務 AI活用に関する調査データ】（2026年7月実施、2026年8月31日公開）。対象は人事労務業務に携わる人が中心で、企業全体の割合ではありません。
評価の作業にAIが入ってくるのに、評価基準が決まっていない。その状態で起きる場面を、4つに整理しました（Zeyra の整理です）。
空いた時間が、評価に映らない（場面1・2）
AIを使いこなす人ほど、同じ時間でこなせる仕事が増え、仕事が集まります。処遇が変わらないなら、手を抜いたほうが得という判断が働きます。AIで空いた時間が評価に映らないと、使うほど損になります。
AIで作った成果が、自分の成果と見られない（場面3）
成果の出し方への偏見です。AIを使って作ったものが「ズル」に見える職場では、使える人が隠すようになります。
記録に残らない仕事が、点にならない（場面4）
AIを評価に入れるときに、特に気をつけたい点です。AIが集められるのは、記録に残っているものだけです。チャットで後輩の質問に答えた、他部署の調整を引き受けた、といった仕事は、記録に残りにくいものです。AIの一次採点だけで評価すると、見えやすい仕事が高く、見えにくい仕事が低く出ます。この偏りは、人が補って見る必要があります。
4つとも、AIを入れる前に、評価基準と処遇のつなぎ方を決めておけば、防ぎやすくなります。次の章では、AIに何を任せ、何を人が持つのかを整理します。
02AIに任せる範囲と、人が持つ範囲
「人事評価とAI」と言われたとき、実際には2つの違う話が混ざっています。社員のAI活用を評価項目に入れる話（A）と、評価の作業にAIを使う話（B）です。どちらも、決めるのは経営者・人事です。違うのは、先に決めることと、起きやすい失敗です。
- TOPIC人事評価とAI
- AAI活用を評価項目に入れる社員のAIの使い方を、何で測り、どう評価するか
- 先に決める測るもの。処遇とのつなぎ方
- よくある失敗利用量だけで測り、数字稼ぎが起きる
- B評価の作業にAIを使う評価を進める手間を、AIでどこまで減らせるか
- 場面 1材料集め：成果物・記録を本人ごとに並べる
- 場面 2一次採点と、評価者ごとのばらつきの検出
- 場面 3フィードバックの頻度を上げる
- よくある失敗評価基準がないままAIに採点させ、ばらつきが速く大量に出る
先に評価基準、AIに渡すのはその後
Bでは、決めた評価基準に沿ってAIが材料を整理し、採点の下書きを作ります。評価基準がなければ、AIが何を基準に採点したのかを、誰も説明できません。Aは、その評価基準の中で、AIを使う社員をどう扱うかを決める話です。前の記事は主にAの話でした。この記事では、Aを決めたうえで、Bの作業にAIをどう置くかを書きます。AIの扱いをまだ決めていない場合は、先に前の記事のAI活用レベル診断で、自社の現在地を測ってから読み進めてください（無料・約10分。結果を見る前に、お名前・会社名・メールアドレスの入力があります）。
評価の作業にAIを渡せる3つの場面
Bで渡せる場面は3つあります。いずれも、AIが決める場面ではありません。人が決めるための材料を整える仕事です。
材料集め。評価期間中の成果物、商談の記録、1on1の記録、目標に対する進み具合を、本人ごとに並べます。評価者が自分の記憶だけで評価すると、直近の出来事に引っ張られます。材料が本人ごとに並んでいれば、半年前の成果も同じ重さで見られます。
一次採点と、ばらつきの検出。決めた評価基準に沿って、AIに一次採点をさせます。役に立つのは、点数そのものより、評価者の間のばらつきが見えることです。同じ成果物なのに、部署Aの上長は高く、部署Bの上長は低く付けている。人だけの評価では、この差に気づく機会がほとんどありません。差が見つかったら、評価基準の言葉が曖昧だった可能性があるので、基準を直します。
フィードバックの頻度を上げる。評価面談が半期に1回程度になりがちなのは、材料を整理する手間が大きいからです。整理をAIに渡せば、四半期ごと、月ごとに「いまの位置」を本人に返せます。1on1が形骸化する原因の1つは、話した内容が評価に接続していないことです。材料が随時たまる形にしておくと、この接続も作りやすくなります。
AIに渡す仕事と、人が持つ仕事
3つの場面を含め、評価の仕事を「AIに渡すもの」と「人に残すもの」に分けると、次のようになります。
- 成果物・商談記録・1on1の記録を本人ごとに集める
- 評価期間の材料を整理して並べる
- 決めた評価基準で一次採点する
- 評価者ごとのばらつきを見つける
- フィードバックの下書きを作る
- 何を評価するか（評価項目）を決める
- AIの採点を採用するか、覆すかを判断する
- 等級・報酬など、処遇を決める
- 本人に評価を伝え、理由を説明する
- 記録に残らない仕事を補って見る
この線は、「間違えたときに誰が責任を取れるか」で引くと決めやすくなります。AIの採点が外れても、人が見て直せる作業なら、AIに渡せます。本人の処遇が変わる判断や、本人への説明は、人が責任を持つ仕事として残します。
03入れる前に決める3つの層と、導入の5つの手順
先に決める3つの層
前の記事は、レベルの文言を書く前に決めることとして「何を測るか・処遇とどうつなぐか・いつどう直すか」の3つを挙げました。この記事が掘り下げているのは、2つ目の「処遇とどうつなぐか」です。そこにAIを置くと、決めることは「評価基準・つなぎ方・作業」の3層になります。
何を、どの水準で測るか。使った量は見ず、作ったもの・成果・組織への広がりを見る
人が決める給与や等級に直結させるか。評価に入れるなら、どの欄にどう書くか
人が決める材料集め・整理・一次採点・ばらつきの検出・フィードバック案
AIに渡せる3層が決まったら、導入は次の5つの手順で進めます。
何を測るかを、量・行動・作ったもの・成果から選ぶ
層1 評価基準最初は給与と切り離す。評価に入れるなら「AIで何を良くしたか」の欄に限る
層2 つなぎ方成果物・記録・数字を、本人ごとに1か所で見られる形にする
層3 作業人の評価と並べて見る。最初の1〜2期は、処遇に使わない
層3 作業（AI）評価基準とAIの採点の両方を、定期検診として見直す
見直し手順1：評価基準を書く
何を測るかを、量・行動・作ったもの・成果から選びます。前の記事の3つの評価軸を、自社の言葉に直す作業です。「AIで作った手順書を、チームの誰かが使っている」のように、第三者が確かめられる書き方にします。10名ほどの会社なら、紙1枚で足ります。
手順2：処遇とのつなぎ方を決める
最初は給与と切り離し、評価に入れるなら「AIで何を良くしたか」の欄に限ります。成果がどう報われるかは、社員に先に伝えます。伝えずに進めると、1章の場面1・2のように、使える人が手を止めます。
手順3：材料の置き場を作る
成果物・記録・数字が、本人ごとに1か所で見られる形にします。AIが集められるのは、置き場にあるものだけです。置き場を作るときに、どこまで個人データを入れてよいかも決めます（4章）。
手順4：一次採点を並走させる
人の評価と、AIの一次採点を並べて見ます。最初の1〜2期は処遇に使わない、というのが私たちの目安です。ずれが大きい項目から、評価基準の言葉を直します。手順1と2が済んでいない段階でここに進むと、AIの採点は「何を基準に採点したのか」を誰も説明できなくなります。
手順5：半期ごとに見直す
AIの使い方が変われば、評価基準も古くなります。定期検診として、評価基準とAIの採点の両方を見直します。
規模別：どこから始めるか
会社の規模によって、優先順位は変わります。次の図は始め方の目安です。会社の状況に合わせて調整してください。
まずやること評価基準を3〜5行で紙に書く。1on1の記録だけAIで文字起こしする
次にやること半年たったら、書いた基準で見直す
避けたいこと評価の作業にAIを入れる（人の目で足りる）
まずやること材料集めから始める。成果物・数字・1on1の記録を、本人ごとに並べる
次にやること一次採点を試す。結果は処遇に使わず、人の評価と並べて見る
避けたいことAIの点数を等級に直結させる
まずやること一次採点を並走させ、評価者ごとのばらつきを見る。評価基準の言葉を直す
次にやること評価に「AIで何を良くしたか」の欄を足す
避けたいこと部署ごとにAIの使い方がばらばらのまま、処遇を結ぶ
まずやること個人データの取り扱いと、本人への説明のルールを文書にする
次にやること部署ごとに評価基準の具体例を足す。AIの採点結果を、人事が定期的に点検する
避けたいこと導入を現場任せにして、評価者研修を省く
どの規模でも共通するのは、AIの一次採点を、最初から処遇に使わないことです。人の評価と並べて見る期間を置き、ずれの理由を評価基準の側で直してから、使い方を決めます。
04注意点：AIに渡してはいけないこと、やってはいけないこと
注意点は、「何をAIに渡さないか」と「どう導入しないか」に分かれます。
渡す前に確かめる2つの問い
2章で引いた線に、個人データの有無を重ねます。1つ目の問いは、間違えたときに人が見て直せる「作業」か、人が責任を持つ「判断」か。2つ目は、個人データを含むかどうかです。この2つで、渡し方が変わります（Zeyra の整理です）。
評価項目や評価基準の案を出させる。たたき台としてなら構いません
何を評価するか（評価項目）と、その水準。自社の事業に合うかは、人が判断する
材料集め・整理・一次採点・ばらつきの検出・下書き。先に、利用目的と学習への利用を確かめる
AIの採点を採用するか覆すか、等級・報酬、本人への説明
AIに決めさせないこと
図7の右列を、理由つきで見ます。
何を評価するか。評価基準は会社の考え方です。AIに「この会社の評価項目を作って」と頼むと一般的な項目が出ますが、自社の事業に合うかどうかを決めるのは人です。
最終的な等級・報酬。AIの出力は、判断の材料の1つです。点数をそのまま処遇に反映すると、採点が外れたときに誰も責任を取れません。
本人への説明。評価を伝える場では、本人が納得できるかが問われます。AIの下書きを使うのは構いませんが、理由を説明するのは評価者です。
個人データは、利用目的を確かめてから入力する
従業員の評価データには、個人情報が含まれます。個人情報保護委員会は2023年6月、生成AIサービスに個人情報を含む入力をするときは、利用目的を達成するために必要な範囲内であることを確認するよう注意を呼びかけています。あらかじめ本人の同意を得ずに個人データを入力し、それが入力に対する出力以外の目的で扱われると、個人情報保護法に違反する可能性があるとしています。外部サービスに入れる前に、そのサービスが入力内容を学習に使わないかを確認してください。
評価へのAI利用は、海外では規制の対象になる動きもあります。EUのAI規則（AI Act）は、雇用の分野で、昇進や契約の終了などの決定、業務の割り当て、従業員の成績や行動の監視と評価に使うAIシステムを、高リスクのAIシステムの区分に挙げています（附属書III）。日本の会社に同じ規則がそのまま適用されるわけではありません。ただし、人の処遇に関わるAIを慎重に扱う流れは、日本の会社にとっても参考になります。細かな適用範囲や時期は、専門家に確認してください。
導入のやり方で避ける3つ
- 評価基準を決める前に、AIの採点ツールを入れる。点数は出ますが、その点数が何を意味するかを説明できません。先に評価基準を書きます
- AIの利用量を評価に入れる。前の記事で見たとおり、利用量で測った会社のいくつかは見直しています。測るのは、作ったものと成果です
- AIの採点を、本人に見せずに使う。本人が知らない根拠で処遇が決まると、納得されません。AIをどの作業に使い、何は人が決めるのかを、導入前に社員へ伝えます。AIは材料を整える役で、決めるのは評価者だと説明します
05Zeyraの評価軸：評価基準を先に置く
評価基準を先に置いている例として、Zeyra が運用している評価軸を見ます。
Zeyra が運用している評価の観点（評価軸）は、次の3つです。前の記事に載せたものと同じで、AIを入れる前の「評価基準」の層にあたります（2026年10月時点）。
| 評価軸 | 測るものと、段階 |
|---|---|
| 社員のAI活用レベル | 一人ひとりが、どこまで使いこなせるか Lv0 未着手 → 1 まず使う → 2 毎日の仕事に組み込む → 3 仕組みにして人に渡す → 4 自動化して監督する → 5 社内外に広げる |
| 業務のAI化ステージ | 業務1つ1つが、外に出せる形に近づいたか S0 手作業 → 1 AIで補助 → 2 手順を標準化 → 3 自動で動く → 4 他社でも使える形 → 5 外部に提供できる |
| 組織のAI成熟度 | 会社の仕組みとして回っているか O0 未整備 → 1 個人が試している → 2 全員が日常的に使う → 3 業務を作り直し効果を測る → 4 AI前提で運営 → 5 社外に提供 |
判定のルールは、次の4つです。
- 使った量では測らない。作ったものと、それを誰が使っているかで測る
- 当面は給与と直結させない。評価に入れるなら「AIで何を良くしたか」に限る
- 本人と上長の意見が分かれたら、証拠（作ったもの）を見て決める
- 半期に一度、3つまとめて診断する（定期検診）
この4つのルールのうち、評価の作業にAIを置く場合に効くのは3つ目の「証拠を見て決める」だと私たちは考えています。意見が分かれたときに見る証拠を、本人ごとに集めて並べる作業は、AIに渡せます。反対に、1つ目の「量では測らない」と2つ目の「給与と直結させない」は、AIを入れても人が決め続けるルールです。
この評価軸とルールは、評価の作業にAIを使うことを前提にしていません。評価基準と処遇のつなぎ方は、AIがなくても決められます。決めてあるから、AIに「この基準で材料を集めて」と頼めます。
06よくある質問と、まとめ
よくある質問
Q. AIに人事評価をさせてもいいですか？
一次採点までなら、使えます。材料を集めて整理し、決めた評価基準で下書きの点数を付けるところです。何を評価するか、最終的な判断、本人への説明は人が持ってください。
Q. 社員のAI活用を、評価項目に入れるべきですか？
運用している型では、当面は給与と直結させず、評価に入れるなら「AIで何を良くしたか」に限ります。利用量では測りません。詳しくは前の記事に書いています。
Q. 従業員10名ほどの小さな会社でも、人事評価にAIは必要ですか？
評価の作業にAIを使うのは、急がなくて構いません。評価者が全員の仕事を見られるからです。それでも、評価基準を紙に書くことには意味があります。人が増えたときに、評価がぶれにくくなります。
Q. AIに評価させると、公平になりますか？
自動では公平になりません。AIは決めた評価基準を全員に同じように当てられますが、記録に残る仕事を高く、残らない仕事を低く出しやすい偏りがあります（1章の場面4）。基準の言葉が曖昧なままだと、ばらつきも速く大量に出ます。評価基準を先に書き、AIの結果は人が補って見てください。
Q. AIの採点と、人の評価がずれたらどうしますか？
人の判断を優先します。ずれは、評価基準の言葉が曖昧だった可能性を示しているので、ずれた項目を直す材料にします。
Q. 従業員の評価データを、外部のAIサービスに入れても大丈夫ですか？
入れる前に、利用目的が必要な範囲内か、入力した内容が学習に使われないかを確認してください。個人情報保護委員会が2023年6月に注意喚起を出しています。個別の判断は、法務や専門家に相談してください。
まとめ：AIを入れる前に、決める3つのこと
人事評価にAIを入れる前に、次の3つを決めてください（2026年10月時点の整理です）。
- 評価基準を先に決める。AIの使い方を評価に入れるなら、使った量は見ず、作ったものと成果で測る。
- つなぎ方を次に決める。最初は給与と切り離し、AIを使える人が損をしない形にしてから、判定が安定したらつなぐ。
- 作業は最後に渡す。材料集め・整理・一次採点までをAIに渡し、最終判断と本人への説明は人が持つ。
AIが仕事を持つほど、人に残るのは「何を評価するか」「何を任せ、何を人が決めるか」という組織の仕事です。この線引きを先に決めておくと、AIを入れたあとの評価が揉めにくくなります。
この記事を書いた人
採用・組織人事のコンサルで200社以上、AI系ブティックファームで事業責任者。いまは AI 前提の組織設計を、自社で回しながらクライアントに提供している。
本記事の数値・制度は2026年10月時点のものです。各社の取り組みは公開情報をもとに Zeyra が整理しました。引用・転載は出典（https://zeyra.co.jp/column/ai-hr-evaluation/）を明記のうえ、ご自由にどうぞ。
自社の評価基準と、処遇とのつなぎ方、AIに渡す範囲を、一緒に整理したい場合は、30分の無料相談でお話しします。準備は不要です。
無料相談（30分）を申し込む出典・参考
- マネーフォワード クラウド【人事労務 AI活用に関する調査データ】（2026年7月実施・2026年8月31日公開。回答者844名、うち人事労務業務で生成AIを導入・活用421名）https://biz.moneyforward.com/employee/topics/17392
- 個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」（2023年6月2日）ppc.go.jp/files/pdf/230602_kouhou_houdou.pdf
- EU AI Act 附属書III（Annex III）4. 雇用・労働者の管理（2026年10月21日に確認。ページに更新日の表示なし）artificialintelligenceact.eu/annex/3
- Zeyra株式会社の3つの評価軸（社員・業務・組織）と判定のルールは、自社で運用中のものを前の記事からそのまま掲載（2026年10月時点）