導入前、A社の社長は「泥臭い」課題に直面していました。現場リーダーがプレイングマネージャーとして多忙を極め、部下の評価シートが「いつも同じ内容のコピペ」になっていたのです。結果、若手社員から「結局、上司に気に入られているかどうかで決まっている」と直訴され、評価面談が罵り合いに近い形になることもありました。
導入時のトラブルと克服 起死回生を狙い、音声解析AI「MiiTel」を導入した当初は現場から猛反発がありました。「監視されている」「AIに何がわかるんだ」という声です。しかし、社長は「これは君たちを裁くためではなく、僕やリーダーの『指導の偏り』を直すための鏡だ」と説得。
数ヶ月後、AIが「リーダーが8割話し、部下は2割しか話せていない」というデータを可視化したことで、リーダー自身が「部下の悩みを聞けていなかった」と自覚。今では、データに基づいた「コーチング」が定着し、評価への納得感はV字回復しています。
既存社員の評価において、AIは以下のような「支援」に特化して活用されています。
主要ツールのAI機能と導入効果
オンライン面談の動画や音声をAIが解析し、話すスピードや感情の起伏を可視化します。上司は後日、AIの指摘を確認することで、自身のマネジメントの癖を修正できます。
日報やSFAと連携し、期中の活動をAIが要約します。管理職が最も苦痛とする「集計作業」を大幅に削減し、部下との「対話」に時間を割けるようになります。
数値化できない「縁の下の力持ち」の評価：
AIは言葉や数字を追いますが、「チームの雰囲気を良くしている」といった非言語的な貢献の完全な把握には、依然として人間の目が必要です。
AIの役割は、判断の材料を公平に並べることまで。最終的な評価を伝え、部下のキャリアに寄り添い、背中を押すのは「人間（上司）」の仕事です。
AIの役割：
「今期、Bさんは目標に対して105%の行動量があり、面談でもポジティブな言葉が増えていました」という事実の提示。
人間の役割：
そのデータを見せながら、「データでも成長が見える。君の丁寧な顧客対応は、数字以上の信頼を生んでいるよ」という共感と期待の伝達。
Q1：採用の「AI面接」と同じようなものですか？
A1： 異なります。採用AIは合否判断の選別に使われますが、人事考課でのAIは、既存社員のポテンシャルを引き出し、上司の育成力を高める「マネジメント支援」が主な目的です。
Q2：導入コストが心配ですが、中小企業でも元は取れますか？
A2： クラウド型（SaaS）であれば月額数万円からのプランも多いです。管理職の評価にかける残業代の削減や、離職率低下による採用コストの抑制を考えれば、十分なROIが見込めます。
AIは人事評価から「事務作業」を奪い、代わりに「温かい対話」と「納得感」をもたらします。リソースの少ない中小企業こそ、AIを頼もしい人事アシスタントとして迎え入れ、一人ひとりが輝く組織を目指しましょう。
AIさくらさん（澁谷さくら）
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