業務効率化・自動化

AIで人事評価コメント作成を効率化するプロンプトとおすすめツール紹介

AIで人事評価コメント作成を効率化するプロンプトとおすすめツール紹介

「毎期の人事評価コメント作成が苦痛で仕方がない」「評価者によってコメントの質にばらつきがあり、部下の納得感が得られない」といった悩みを抱えていませんか?評価業務は管理職にとって重要な任務ですが、通常業務の合間に行うには負担が大きい業務です。

そこで注目されているのがAIの活用です。本記事では、AI人事評価コメントを安全かつ効果的に作成するための実践的なノウハウをお届けします。


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人事評価におけるコメント作成で管理職が直面する課題

人事評価におけるコメント作成で管理職が直面する課題を表す図解イラスト

人事評価の時期になると、多くの管理職が部下の評価コメント作成に追われ、本来の業務を圧迫される課題に直面します。この業務は単に文章を書くだけでなく、部下の行動を振り返り、公平に言語化する必要があるため、精神的な負担も大きくなります。

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評価コメントの作成にかかる時間と精神的負担

評価コメントを作成する際は、対象者の実績や行動を振り返り、評価基準と照らし合わせながら適切な表現にまとめる作業が発生します。部下の数が増えるほど確認事項も増えるため、評価シーズンに作業が集中しがちです。

日中の通常業務を終えた後に、夜間や休日の時間を使って評価シートに向き合うケースもあります。部下の今後のキャリアに影響し得る文章であるため、言葉選びに慎重になり、精神的な疲労も蓄積していきます。

このような時間的・精神的コストは、管理職の本来の役割である「組織のマネジメント」や「戦略立案」に割くべきリソースを圧迫する要因になります。

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評価者ごとの表現のばらつきによる公平性の欠如

評価者の文章力や主観によってフィードバックの質が左右されることも、大きな課題です。文章が得意な上司からは具体的で丁寧なコメントがもらえる一方、苦手な上司からは一言だけの簡素なコメントしか返ってこないという差が生じます。

このような表現のばらつきは、部下の納得感やモチベーションに影響します。同じ成果を上げているにもかかわらず、評価者によってフィードバックの具体性や温度感が異なれば、組織に対する不信感を生み出しかねません。

評価基準が曖昧なまま個人の感覚でコメントが書かれると、評価の公平性が損なわれ、組織全体の信頼性を低下させるリスクがあります。

生成AIを評価業務に導入する3つのメリット

生成AIを評価業務に導入する3つのメリットを表す図解イラスト

生成AIを評価業務に取り入れると、コメントの下書きや表現の見直しを支援し、管理職の作業負担軽減や文章表現の標準化を後押しします。ただし、生成内容の正確性や公平性は自動的に保証されないため、最終的には人間が目を通して調整する運用が欠かせません。

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1. 評価コメント作成にかかる時間を削減

AIを活用すると、ゼロから文章を考える代わりに、下書きを基に推敲を進められます。部下の実績や行動特性を箇条書きで入力すれば、AIが評価コメントの案を生成します。

作成時間の削減幅は、入力情報の整理状況、評価制度、対象人数、確認工程などによって異なります。それでも、評価者が文章の構成や表現を一から考える工程を減らし、事実確認と修正に集中しやすくなる点はメリットです。

効率化によって生まれた時間を、部下との1on1ミーティングや、より深いコミュニケーションに充てやすくなります。

2. 表現や確認観点をそろえたフィードバックの作成支援

AIに評価基準や出力条件を明示すると、事実に基づく表現や一定の構成に沿ったコメント案を作りやすくなります。評価者による文章表現のばらつきを抑え、確認すべき観点をそろえるための補助として役立ちます。

ただし、生成AIも入力情報、指示、学習データなどに由来する偏りを反映する可能性があります。AIを使うだけで感情やバイアスが排除されたり、ハロー効果などの評価エラーを防げたりするわけではありません。

評価基準との整合性や不公平な表現の有無を評価者と人事担当者が確認し、必要に応じて修正することで、納得感のあるフィードバックを届けることにつながります。

3. 具体的で建設的なアドバイスによる部下の成長支援

AIは、入力された事実や評価基準を基に、部下の成長を促すための改善策やアドバイスの候補を提示してくれます。ポジティブな評価だけでなく、今後の課題や期待する行動をバランスよく文章に組み込む際の補助になります。

例えば、目標未達成の部下に対しても、人格を否定せず、次のアクションを促す建設的な表現を検討しやすくなります。

ただし、本人の状況に適した助言かどうかは評価者が判断し、実際の行動や対話内容を反映して仕上げなければなりません。


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【コピペで使える】評価コメントの作成を効率化するプロンプトテンプレート

【コピペで使える】評価コメントの作成を効率化するプロンプトテンプレートを表す図解イラスト

AI人事評価コメントを効率的に作成するためには、AIに対して明確な指示を与えるプロンプトの活用が欠かせません。ここでは、上司向けと部下向けの2つのシーンでそのまま使える具体的なプロンプトテンプレートを紹介します。

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成果を称えさらなる成長を促す「上司向け評価プロンプト」

部下の成果や行動特性を入力し、ポジティブかつ建設的な評価コメント案を出力するChatGPT用のプロンプトです。以下のテンプレートの【 】部分を書き換えてご使用ください。実際の個人情報や社外秘情報は入力せず、匿名化した情報を使用してください。

# 指示

あなたは優秀な人事マネージャーです。

以下の[部下の情報]を基に、本人の成果を称えつつ、さらなる成長を促すための「人事評価コメント」を作成してください。

# 条件

- 文字数は200文字から300文字程度としてください。

- 構成は「成果の承認」「強みの言語化」「今後の課題と期待」の3部構成にしてください。

- 丁寧で建設的なビジネス口調(です・ます調)で記述してください。

- 感情的にならず、客観的な事実に基づいた表現にしてください。

# 部下の情報

- 名前:【社員A】

- 職種:【営業職】

- 今期の成果:【新規開拓目標120%達成、既存顧客の解約率を5%から2%に削減】

- 強み:【顧客の課題ヒアリング能力が高く、提案書の質が非常に良い】

- 課題・期待:【後輩の指導やチーム全体の数値管理にも関わってほしい】

# 出力

このプロンプトを使用することで、部下の成果と今後の期待を盛り込んだコメント案を作成しやすくなります。出力内容は必ず評価者が事実と照合し、本人に適した表現へ修正してください。

自身の成果を客観的に言語化する「自己評価プロンプト」

社員自らが自己評価シートを記入する際に、自身の成果をアピールしつつ、謙虚さと成長意欲を伝える文章を作成するためのプロンプトです。

# 指示

あなたは自身の業務成果を振り返る会社員です。

以下の[今期の取り組み]を基に、客観的で説得力のある「自己評価コメント」を作成してください。

# 条件

- 文字数は250文字から350文字程度としてください。

- 構成は「今期の成果と取り組み」「自己分析(強みと反省点)」「来期の目標」にしてください。

- 謙虚でありながら、アピールすべき成果は明確に伝わる文章にしてください。

- ビジネスシーンにふさわしい、前向きなトーンにしてください。

# 今期の取り組み

- 職種:【バックオフィス・総務】

- 成果:【社内申請手続きのデジタル化を主導し、承認時間を平均2日短縮】

- 工夫した点:【各部署へのヒアリングを丁寧に行い、使いやすいマニュアルを作成した】

- 反省点:【導入初期のトラブル対応に追われ、他の定常業務が一部遅れた】

- 来期の目標:【デジタル化の範囲を広げ、ペーパーレス化をさらに推進する】

# 出力

このプロンプトを活用すれば、自分の成果を過小評価せず、かつ独りよがりにならない自己評価文の案を作成しやすくなります。

AIを使って質の高いフィードバックを作成する3つのステップ

AIを使って質の高いフィードバックを作成する3つのステップを表す図解イラスト

AI人事評価コメントの精度を高めるためには、単にプロンプトをコピーするだけでなく、正しい手順で情報を入力しなければなりません。適切なステップを踏むことで、AI特有の不自然さを減らし、本人の状況に即したフィードバックに仕上げやすくなります。

ステップ1:評価対象者の具体的な事実や行動実績を整理する

AIに曖昧な指示を出すのではなく、評価期間中の具体的な数値実績や行動エピソードを箇条書きで整理します。AIは入力された情報に基づいて出力するため、インプットが抽象的だと、出力される文章も当たり障りのないものになってしまいます。

例えば、「今期も頑張っていた」ではなく、「新規案件を3件獲得し、売上目標を110%達成した」のように、実際に確認できる事実を具体化します。

また、「トラブル時に迅速に対応した」といった具体的な行動エピソードを書き出しておくことで、実態に即した出力を得やすくなります。

ステップ2:AIに評価者の役割と明確な評価基準を設定する

プロンプト内で「あなたは優秀な人事マネージャーです」といった役割(ペルソナ)をAIに与えます。役割と目的を設定することで、人事評価に適した語彙やトーンのコメント案を得やすくなります。

さらに、自社の評価基準(MBO、OKR、コンピテンシー評価など)や、求める文章のトーン(優しい、厳格、論理的など)を明示します。

生成された内容が自社の組織文化や評価制度に合っているかは、評価者が改めて確認してください。

ステップ3:出力された文章に人間味のあるエピソードを加える

AIが生成した文章をそのまま使うのではなく、評価者だからこそ知る具体的なエピソードを1文追加して仕上げます。AIの文章は論理的に整っていても、そのままでは一般的で冷たい印象を与えることがあります。

「あのプロジェクトの山場で、あなたがチームを鼓舞してくれた姿が印象的でした」といった、上司にしか書けない事実を挿入します。

このひと手間を加えることで、評価対象者の実際の行動が伝わり、フィードバックの納得感を高めやすくなります。

社内でAIによる評価支援を導入する際の注意点

社内でAIによる評価支援を導入する際の注意点を表す図解イラスト

AI人事評価コメントの作成は便利ですが、社内で導入する際には、利用するサービスや契約プランのデータ取り扱い条件を確認し、セキュリティと運用のルールを整備しなければなりません。対策が不十分な場合、個人情報や機密情報の不適切な取り扱い、誤った評価コメントの使用といったリスクが生じます。

個人情報や社外秘情報の入力を防ぐセキュリティ対策

実名や機密情報を、会社が利用を許可していないAIサービスへ入力してはいけません。入力内容のモデル改善への利用、保存期間、管理者によるアクセス、データの処理場所などの条件は、サービスや契約プランによって異なります。

プロンプトを入力する際は、個人名を「社員A」や「[氏名]」などの変数に置き換え、本人を特定できる情報を必要以上に含めないルールを定めます。

具体的なプロジェクト名や取引先名も匿名化し、個人情報・社外秘情報については自社の規程と利用サービスのデータ取り扱い条件に従ってください。匿名化だけで安全性が保証されるわけではないため、会社が承認した環境を利用することも欠かせません。

AIの出力をそのままコピーせず人間が最終確認するマナー

AIが生成した文章には、不自然な表現やハルシネーション(事実と異なる情報)が含まれる可能性があります。AIの出力を確認せずに評価シートへコピー&ペーストすると、誤った事実や不適切な表現が評価に反映されるおそれがあります。個人情報の扱いは個人情報保護委員会の生成AIサービス利用時の注意喚起、著作権は文化庁のAIと著作権も確認してください。

また、一般的な表現のままでは、評価対象者の具体的な行動や成果が十分に伝わらない場合があります。

最終的な評価の責任は人間である評価者にあります。必ず事実、評価基準、表現の公平性を確認し、必要に応じて修正を加えてください。

評価業務の効率化で検討したい関連ツール4選

評価業務の効率化で検討したい関連ツール4選を表す図解イラスト

AI人事評価コメントの作成や評価業務の効率化を検討する際は、汎用生成AIだけでなく、人事評価システムやタレントマネジメントシステムも選択肢になります。ただし、AIによるコメント生成の有無や参照できるデータ、提供プランはサービスごとに異なります。導入前に、以下に掲載した各社の公式情報や担当者への問い合わせを通じて、最新の仕様を確認してください。

サービス 主な用途 特徴 確認ポイント
SmartHR 人事労務・評価業務の管理 人事評価を含む人事労務業務の管理を支援 評価コメント生成機能の有無、利用プラン、参照データの範囲
カオナビ 人材情報と評価業務の管理 タレントマネジメントと人事評価の運用を支援 AI支援機能の最新仕様、入力データ、利用条件
HRBrain 人事評価・タレントマネジメント 評価業務や人材情報の管理を支援。一部のAI関連機能は対象業務を確認して利用 AI支援機能の対象業務、対象プラン、既存機能との連携範囲
ChatGPT プロンプトによるコメント案の作成 評価基準や出力条件を指示し、用途に合わせた文章案を作成 契約プランごとのデータ利用条件、社内規程、入力禁止情報

1. SmartHR(人事評価機能)

SmartHRは、人事労務や人材マネジメントに関する業務を支援するサービスです。人事評価に関する提供機能の詳細は、SmartHR公式サイトに掲載されています。

評価コメントの下書き作成や表現候補の提示を目的とする場合は、同サービスが案内する人事評価関連の機能と、生成AIによるコメント作成機能を区別して検討することをおすすめします。

導入前に公式資料や担当者への確認を通じて、利用できる機能、対象プラン、参照されるデータの範囲を確認してください。

2. カオナビ(人事評価・タレントマネジメント)

カオナビは、人材情報の管理や人事評価の運用を支援するタレントマネジメントシステムです。提供機能の概要は、カオナビ公式サイトで紹介されています。

評価コメントの自動生成機能の有無や、AI支援機能が参照するデータの範囲については、契約内容や提供時期によって異なる可能性があります。

導入時は、AI支援機能の有無だけでなく、自社の評価フローへの適合性、入力データの取り扱い、評価者による確認工程を含めて最新の公式情報をチェックしておくと安心です。

3. HRBrain(人事評価・タレントマネジメント)

HRBrainは、人事評価やタレントマネジメントの業務を支援するクラウドサービスです。サービス全体の提供内容は、HRBrain公式サイトで公開されています。

公式発表では、360度評価の結果を基にした要約やアクションプランの作成を支援する機能が案内されています(出典:HRBrain公式のお知らせ)。これは、人事評価コメント全般を自動生成する機能と同じとは限らないため、用途を区別して検討してください。

コメント作成の効率化を目的とする場合は、対象プラン、AI支援機能の対象業務、人事評価機能や目標管理機能との連携範囲を公式資料や担当者への問い合わせで確認してください。

4. ChatGPT(プロンプトによる柔軟なコメント案の作成)

ChatGPTは、専用の人事評価システムを導入しなくても、プロンプトによって自社の評価基準に合わせたコメント案を作成できる汎用ツールです。

職種、評価基準、文章構成などを細かく指定して出力させられますが、生成内容が事実や評価基準に合っているとは限りません。評価者による確認と修正を前提に利用してください。

また、業務利用では、個人向けワークスペースと法人向けプラン、APIでデータ利用条件が異なります。モデル改善への利用をオフにする設定だけでなく、会社が承認した契約・利用環境であるか、入力してよい情報は何かを事前に確認しておくことが求められます。

ChatGPTのモデル改善への利用をオフにする設定手順

ChatGPTのモデル改善への利用をオフにする設定手順を表す図解イラスト

個人向けのChatGPTワークスペースでは、会話をモデル改善に利用しないよう設定を切り替えられます。現在の設定項目は「Improve the model for everyone」です。ChatGPT Business・Enterprise・EduやAPIでは、入力・出力は既定でモデル学習に使用されませんが、契約内容と最新の公式情報を確認してください。

個人向けワークスペースにおける設定手順は以下の通りです。

  • 1. ChatGPTにログインし、プロフィールアイコンまたは設定メニューをクリックします。
  • 2. メニューから「Settings(設定)」を選択します。
  • 3. 設定画面の「Data Controls(データ管理)」を開きます。
  • 4. 「Improve the model for everyone」のスイッチをオフにします。

この設定をオフにすると、そのワークスペースでの新しい会話はモデル改善に使用されません。詳しくはOpenAI公式のData Controls FAQを確認してください。

ただし、この設定はデータの送信や保存そのものを停止したり、情報漏洩リスク全般をなくしたりするものではありません。人事評価に関する個人情報や機密情報については、学習設定の状態にかかわらず、自社の規程と契約プランのデータ取り扱い条件に従い、承認されていない情報を入力しないでください。

組織全体でAI活用を標準化するためのガイドライン策定法

組織全体でAI活用を標準化するためのガイドライン策定法を表す図解イラスト

一部の管理職だけでなく、組織全体で安全かつ効果的にAIを活用するためには、明確な社内ガイドラインの策定が欠かせません。ガイドラインを設けることで、評価コメントの作成手順をそろえ、セキュリティ上のリスクを管理しやすくなります。

ガイドラインには、以下の3つの基本ルールを盛り込むことが推奨されます。

  • 入力禁止情報の定義:氏名、社員番号、具体的な取引先名やプロジェクト名など、利用環境への入力が承認されていない個人情報・機密情報を明確にすること。
  • 人間の目による確認の義務化:AIが生成した文章をそのままコピー&ペーストせず、必ず評価者が事実、評価基準、偏った表現の有無を確認し、必要な修正を加えること。
  • 推奨プロンプトの共有:職種や評価基準に合わせた「標準プロンプト」を人事が作成し、全評価者に配布すること。

これらのルールを明確にし、管理職向けの研修を実施することで、組織全体でAI人事評価コメントの運用を安全に標準化しやすくなります。

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人事評価へのAI導入を考える際に参考になる企業の業務活用事例を表す図解イラスト

ここで紹介するのは、人事評価コメントへのAI導入事例ではなく、組織へのAI活用の展開方法や業務効率化を考える際の参考事例です。人事評価で同様の成果が得られることを示すものではありませんが、運用設計や段階的な導入を検討する材料になります。

例えば、D2C事業を展開する株式会社JIMOSでは、役員・管理職から3段階で全社展開し、AI活用の土台づくりを推進しています(出典:株式会社JIMOS 導入事例)。この事例からは、AIを組織に定着させる際に、対象者を段階的に広げていく進め方が参考になります。

また、Route66株式会社では、人事評価ではなく原稿執筆業務へのAI活用により、原稿執筆時間が最大24時間からAI出力10秒へ短縮された事例が紹介されています(出典:Route66株式会社 導入事例)。

両事例の対象業務は人事評価コメントではありません。自社の評価業務へ応用する場合は、評価制度、個人情報の取り扱い、人間による確認工程を踏まえて、小さな範囲から検証を始めるのが賢明です。

AX CAMPで実務に活かせるAI活用スキルを身につける

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株式会社AXが提供する「AX CAMP」は、現場の業務に活かせる実践的なAI活用スキルの習得を目指す法人向け研修サービスです。人事評価に特化したサービスではありませんが、AIを業務で安全かつ効果的に活用するための知識や考え方を学ぶ選択肢になります。

具体的なカリキュラム、受講形式、伴走支援の内容は、企業の課題や契約内容によって異なる場合があります。人事評価コメント作成への応用を検討する場合は、自社で実現したい業務や取り扱う情報を整理したうえで、対応可能な支援範囲を事前に確認してください。

AIの基本的な使い方を学ぶだけでなく、自社の業務課題を題材に実践的な活用を検討したい企業は、AX CAMPの公式ページで詳しい内容をご確認ください。

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まとめ:AIを評価業務の効率化と納得感の向上に活かそう

AI人事評価コメントは、管理職の下書き作成を支援し、評価コメントの表現や構成をそろえるための手段になります。削減できる時間は運用条件によって異なり、AIだけで評価の客観性や公平性が保証されるわけではありませんが、適切なプロンプトと確認工程を設けることで、評価業務の負担軽減に活用できます。

個人情報・機密情報の取り扱い、契約プランごとのデータ利用条件、人間による事実確認と公平性の検証をルール化することが、安全な運用の前提です。まずは自社に合ったガイドラインを策定し、限定した範囲で検証しながらAI活用を広げていきましょう。


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