人事評価にAIをどう活かす？導入のメリット・デメリットと人的資本経営を成功に導くポイント
近年、人材を「資本」と捉える人的資本経営が浸透していますが、それには人材データの可視化が求められており、膨大なデータを処理する必要があります。また特に人事評価については客観的なデータに基づいて判断を進める必要があります。そのような中、有用なのがAIです。
今回は、人事評価へAI導入が進む理由から人事評価へのAI導入のメリット・デメリット、人的資本経営を目指した人事評価へのAI導入の課題解決策までご紹介します。
また最後には人事評価にAIを活用できる人事システムもご紹介しますので、ぜひご覧ください。
目次[非表示]
なぜ今、人事評価へのAI導入が注目されているのか？背景にある課題
近年、人事評価の業務へAIの導入が進んでいます。その活用方法と導入が進んでいる理由を見ていきましょう。
人事評価へ進むAI活用
人事評価のAI活用は、まず従業員の日頃のパフォーマンスのデータや、サーベイ等のアンケート結果、勤怠情報などの人材データといったあらゆる人事データを自動で収集し、分析します。そして人事評価に必要なデータを揃えます。これにより人間が行う人事評価を効率化します。
人事評価へAI導入が進む理由
人事評価AI導入が進む理由には次の点があります。
・人事評価の質向上
近年、人事評価の質の向上が求められていることが大きな背景としてあります。人事評価には、常に客観的なデータに基づく判断が求められています。しかし従来の経験に基づく評価手法には、どうしても主観が交じるリスクがあります。
また人事業務はデータなしでは実施できないようになっているほど、データ化が進んでおり、今後はデータドリブンな人事業務が欠かせなくなっています。そうした中、大量のデータを分析するのが得意なAIを利用しない手はありません。
・公平性の担保
AIを人事評価に導入することで、公平性を担保できます。従来の人による評価は属人的になりやすく、主観的な側面から問題が起きやすいところがあります。そこへAIを導入すれば、総合的にデータを分析して主観を排除しながら、同一のアルゴリズムで評価するため、公平性を保てます。
またAIであれば、評価者である上司の相性、体調、記憶の鮮度などに左右されず、定量データに基づくフラットな一次スクリーニングが可能です。
・人事評価業務の効率化
従来の人による人事評価は限られた時間の中で、少ない人員で行う必要があり、効率化が求められています。AIによる人事評価業務の効率化は大きなメリットを生み出します。
・人的資本経営・ナレッジマネジメントの推進
AIにより客観的にハイパフォーマーを分析すれば、自社にとって最も成果を挙げられる人材像を明らかにできます。その結果、人材を資本と捉える人的資本経営とナレッジマネジメントを効率的に推進できます。
人事評価にAIを活用する3つのメリットと知っておくべきデメリット
実際に人事評価へAIを導入することで、次のメリットとデメリットが生じます。
【メリット】
●データ処理の自動化による効率化
人事評価にAIを導入することで、従来は手作業で集計などを行っていた場合は、データ処理が自動化されることで大幅に効率が向上します。
●多角的かつ公平性の高い評価を実現
先述の通り、人事評価にAIを利用することで、公平性の高い評価を実現できます。また、主観的で属人化していた評価に対して、多角的にまた透明性の高い評価につながるでしょう。
●従業員の評価への納得感の醸成
属人化や主観にとらわれた人事評価は、従業員に不満が生じることもあります。人事評価制度につきまとう課題の一つですが、AIを介在させ、評価を行っているという事実とアルゴリズムも従業員に広く共有することで、評価への納得感を醸成できるでしょう。
【デメリット】
●ブラックボックス化
AIの一般的な課題の一つがブラックボックス化です。AIや高度な分析が可能であり、人間に代わって自動化してくれることは非常に有益なことです。一方で、「なぜその結果に至ったのか？」のロジックが見えなくなる恐れがあります。特に人事評価は、なぜその結果になったのかという点が重要視されるため、ブラックボックス化してしまうと従業員の不満につながってしまいます。
●学習データの偏りによる偏った評価
AIは、公平性を担保してくれるとはいえ、もともとのデータに偏りがあれば、当然偏った評価になってしまいます。
●機械的な評価への依存
「AIは客観的な評価をしてくれる」「公平性を保つことができ、透明性が高い」などAIを絶賛することで依存してしまう恐れがあります。AIの評価を鵜呑みにすることで、本来考慮すべき評価項目などが忘れ去られ、評価の質や信頼性がAIによって落ちてしまう恐れがあります。
●従業員の反発・モチベーション低下
人事評価は、人材配置や昇進、昇給など従業員の生活や人生に大きく関わってくるものです。それを機械的にAIに判断させるということに対して、従業員から反発が生じるケースがあります。そうなればモチベーションが低下しかねません。
AI人事評価の課題をクリアし、人的資本経営を加速させる3つの運用ルール
ご紹介したデメリットを解決するには次の策が考えられます。解決の際に大事なのは、人事部門や会社そのものが目指す方向性に向けて施策を検討することです。例えば、人的資本経営を進めたい場合、効率的に人材データを分析しつつ、人材を資本として重要視し、不満や反発が起こらない仕組みを作る必要があります。
透明性を高める工夫
最も大事なのは透明性を高める工夫です。AIに客観的に判断させることは、一見、透明性が高い行為です。しかし、AIの判断のロジックが不透明であると、逆効果になってしまいます。透明性を高めるために、次の工夫が求められるでしょう。
・質の高いデータの確保
・データの人による事前チェック
・継続的な妥当性の検証
・社内へのAIアルゴリズムの丁寧かつ詳細な開示
・従業員アンケートなどを通じた要望抽出
・1on1ミーティングなどを通じた対話
データの品質・多様性の確保
AIが学習するデータは、品質や多様性を確保することが重要です。なぜなら、過去の評価データには、主観やバイアスが含まれている恐れがあるからです。事前にデータに偏りがないか、人の目でしっかりとチェックする必要があります。またAIに判断させた後も、バイアスの影響を受けていないかなどの検証を定期的に行うことが重要です。
最終判断は人間が介在する体制作り
重要なのは、AIと人がいかに協働するか、役割分担はどうするかというところにあります。AIに依存しないためにも、あくまでAIは補助ツールであるという認識を、人事部門や社内の共通認識として持っておく必要があります。
そして従業員の納得感を醸成するためにも、AIに判断させたデータをそのまま採用するのではなく、必ず人が最終判断をする体制作りと社内周知が重要です。
例えばAIは評価の「材料集め」、つまりログ分析や目標達成率の多角的な集計と「ドラフト作成」を担い、最終的な育成視点でのフィードバックは人間が行うという役割分担が考えられます。
しかし、こうした「データの品質確保」や「運用の透明性」といったルールを、現場に負担をかけずに自社だけで一から構築・管理するのは容易ではありません。
そこで、AIによる評価業務のサポート機能と、それらを支えるデータ蓄積基盤が、最初から一体となった人事システムが有効です。これが現実的かつ確実なアプローチとなります。
人事評価にAIを活用できる人事システム「LaKeel HR」
人的資本経営を支えるデータ基盤と、AIによる評価・マネジメント支援機能を網羅したシステムとして、統合型人事システム「LaKeel HR」をご紹介します。
LaKeel HRとは
LaKeel HRは、社内の複雑化しているシステムやデータを一元的に集めて統合し、さまざまな人事データ分析が可能なシステムです。AI機能も充実しており、人事評価に関わる機能を有します。
AI活用例（将来的に実装予定）
将来的に、次の用途で活用できる見込みです。
・評価結果の分析
評価結果に対して、AIが巧みにデータ分析を行います。例えば高評価の従業員による目標設定の傾向を分析させ、把握すれば、人材育成に生かすことができます。
・評価入力フォーム自動作成
上司や人事担当者など、評価者が評価する場合に、AIに評価入力フォームを自動作成させます。
・AIエージェント活用（将来的に実装予定）
将来的に、LaKeel HRにAIエージェントを導入して、以下の用途で活用できる見込みもあります。
例えば評価・マネジメント支援の活用例として、客観的なデータに基づき、公平な評価ドラフトを作ってもらいます。主観やバイアスを排除したドラフトは、評価の偏りを防ぐことができます。またドラフト作成の自動化により業務負担を低減させられます。
AIを人事評価に活かすには、日頃からの正確なスキルデータや業務ログの蓄積が不可欠です。LaKeel HRであれば、評価入力フォームの自動作成やAIエージェントによるマネジメント支援により、現場に負担をかけずに質の高いデータを集約できるようになります。
また先の3つの運用ルールとして挙げた「データの品質確保」や「運用の透明性」を、LaKeel HRならシステム側でカバーできます。
もし人事評価へのAI活用をご検討される場合には、ぜひLaKeel HRをご検討ください。
●LaKeel HRのサービス資料は こちらよりダウンロードいただけます。
