AIで評価コメントを作るときのプロンプト

AIで評価コメントを作るときのプロンプト：材料は上司が書き、AIには整えてもらう

AIで人事評価のコメントを作るときは、上司が持っている材料をプロンプトに書き出し、AIにはそれを文章に整えてもらうことをおすすめします。「○○さんの評価コメントを書いてください」とだけ頼むのでは、材料が足りません。材料とは、その期に部下の仕事で何が起きたか（事実）・評価項目の基準・上司の考えとその理由・期の途中で部下に伝えたこと・来期に期待することの5つです。

この5つは、どれもAIが持っていない情報です。材料を入れずに生成すると、AIは誰にでも当てはまる一般的な文を返しがちです。「主体的に業務に取り組み、周囲との連携も良好でした」という文は、読んだ部下にとって、自分の仕事のどこを見てもらえたのかが分からない文です。

AIに任せるのは、文を整えること、材料に足りない事実を上司に問い返すこと、読み手である部下の立場で読み直すことの3つです。評価の段階を決めること、書いていない事実を補うこと、人柄や性格を書くことは、AIにさせません。

AIで作る評価コメントを部下の役に立つものにするには、材料が要る

KAKEAIが会社員1万人を対象に行った調査では、上司との面談の困りごとに「上司の話が役に立たない」を挙げた人のうち、「面談が成果につながっている」と感じている人は8.2%でした。回答者全体の31.9%を大きく下回り、集計に並ぶ15の困りごとの中で、成果の実感が最も低い数字です。上司の話が自分の仕事に使えないと感じている人は、面談から得るものも少ないと感じているという結果です。面談についての数字ですが、評価コメントも、読んだ部下にとって仕事に使えるかどうかで受け取り方が分かれると考えられます。

どの仕事のどの点を見たのかが書いてあれば、部下は次の期に何を変えるかを考えやすくなります。一般的な言葉だけのコメントは、AIが書いたかどうかにかかわらず、部下にとって自分の仕事に使えないものになりがちです。

同じ調査で、面談の困りごとに「上司が以前会話したことを覚えていない」を挙げた人は6.2%いました。この人たちのうち、面談が成果につながっていると感じている人は26.4%で、回答者全体の31.9%を下回ります。前に話したことを上司が覚えていないと感じている人は、面談の成果を感じにくい傾向があるということです。期の途中の面談で何を話したかも、プロンプトに入れておきたい材料の1つです。

また、上司との面談の時間のうち「具体的な仕事」の話が占める割合は、回答者の答えの平均で47.2%でした。面談の時間の半分近くは、仕事そのものの話に使われているということです。1on1の終わりに、話した仕事の事実と決めたことを二人で確認して残しておけば、期末に記憶をたどらなくても、評価コメントの材料として使えるでしょう。

KAKEAIは、300万回以上の1on1を支援してきた経験と1万人調査の結果から、1on1は、その部下の仕事を決められる直属の上司が行うのがよいと考えています。ただし、上司であっても、部下の仕事を見てもいないなら、上司が行う意味はありません。上司が行う意味は、その場にいる人だからこそできる観察や、聞くこと、感じることにあります。評価コメントをAIで作るときも同じです。上司が部下の仕事を見ていなければ、プロンプトに書く材料がありません。AIが代わりに書けるのは文であって、観察ではありません。

評価コメントのプロンプトの例：入れる5つの材料

以下では、社内システムの運用保守を受け持っている部下の、「安定運用」という評価項目のコメントを作る場面を例にします。プロンプトは、材料を見出しごとに分けて書くと、AIが取り違えにくくなります。

5つの材料のうち、1つでも書けないものがあれば、そこがコメントの弱い点です。「今期の事実」が書けないときは、評価の根拠がまだ手元にないということです。AIを使う前に、面談の記録を見返すか、部下に尋ねてみてください。

AIから下書きが返ってきたら、事実と違う箇所や、書いていない事実が足されている箇所、人柄の言葉になっている箇所を直します。下書きが、基準の文言や、自分が面談で伝えた内容と合っているかも見ます。

プロンプトに入れてはいけないもの、AIに任せないこと

AIで評価コメントを作るときは、会社のAIの利用の決まりに従います。個人情報や社外のサービスへの入力の可否は、人事と情報システムの担当に確認してください。会社が認めていないサービスに、部下の名前や評価の内容を入力することは、評価コメントの出来とは別の問題を起こします。

• 部下の名前や、本人を特定できる情報。会社が認めたサービス以外では入力しません。プロンプトの中では「本人」「Aさん」で足ります。
• 評価の段階をAIに決めてもらうこと。「この事実ならAかBか」とAIに問うと、基準を知らないAIが段階を決める形になります。段階は上司の考えとして書き、AIには理由の文を整えてもらいます。ここでは、段階の判断をAIに任せることをおすすめしません。
• 事実の補完。「ほかにも良い点を足して」と頼むと、AIは起きていない出来事を書くことがあります。足りないなら、面談の記録と自分の観察に戻ります。
• 人柄や性格の記述。「真面目」「協調性がある」は、どの事実を指すのかが分からず、本人も次に何を変えればよいかが分かりません。仕事の事実と基準で書きます。
• 面談で話していない内容。コメントで初めて知らされる指摘は、部下にとって、期末に突然届く評価になります。面談で話していないことは、コメントより先に、面談で話します。

AIで作った評価コメントを、評価面談でどう使うか

評価コメントは、面談で読み上げる原稿ではなく、面談で話す内容を、あとで読み返せるように書いたものです。面談では、コメントと同じ内容を上司の言葉で話し、部下の受け取り方を尋ねます。

部下から、コメントと面談の話が違うと言われたときは、どちらが正しいかを争うより、コメントのほうを直します。コメントは、二人の間で話した内容の記録だからです。

AIで評価コメントを作る進め方の振り返り方

AIで評価コメントを作る進め方がうまくいったかどうかは、コメントの文章の整い方ではなく、面談のあとに二人の間で何が残ったかで分かります。次の3つを振り返ってみてください。

• コメントに書いた事実を、部下が面談で初めて聞いた、という箇所はなかったでしょうか。
• 部下から、コメントに書いた事実の訂正や、知らなかった仕事の追加が出てきたでしょうか（出てきたなら、材料が足りていなかった点が分かります）。
• 来期に期待することが、仕事の名前で二人の間に残っているでしょうか。

コメントで初めて伝えた事実や部下からの訂正が多かったときは、次の期は、1on1の終わりに話した仕事の事実と決めたことを二人で確認し、1行ずつ残しておくことから始めてみてください。それが、来期の評価コメントの材料になります。