人事評価とフィードバック

🔄 Quick Recall: 前のレッスンで、30-60-90日プランで明確なマイルストーンを設定しました。そのマイルストーンが人事評価の土台になる。「何を期待するか」を最初に定義していれば、評価は「実際の結果と期待の比較」になる。

全員が憂鬱な「評価シーズン」

人事評価の季節。マネージャーは空白のフォームを前に、半年間の出来事を思い出そうとしている。具体的なフィードバックを書くべきだと分かっているが、詳細が曖昧。結果、汎用的な文言が並ぶ：「チームワークが良い」「期待通り」「コミュニケーションの改善を」。

一方、社員は不安を抱えている。自分の評価を知りたいのに、何の役にも立たない曖昧なフィードバックを覚悟している。プロセス全体が、成長の機会ではなく形式的な儀式になっている。

日本の人事評価はさらに独特の課題がある。「和を乱さない」文化が率直なフィードバックを阻み、「期待通り」の評価が量産される。結果として社員は自分の立ち位置が分からず、成長の機会を逃す。

AIは評価を代筆するためではない。生の観察メモを構造化された、具体的で、実行可能なフィードバックに変えるために使う。

なぜ多くの人事評価が機能しないか

曖昧な文言。 「コミュニケーション力がある」では何も伝わらない。何のコミュニケーション？誰と？どんな場面で？どうすればもっと良くなる？

直近偏向（リーセンシーバイアス）。 マネージャーは直近4〜6週間は鮮明に覚えているが、それ以前は曖昧。1月に苦戦したが10月に大活躍した社員は高評価。春に輝いたが秋は静かだった社員は過小評価。

評価者のバラつき。 Aマネージャーは全員を高評価（好かれたい）。Bマネージャーは全員を普通評価（それが公平だと思っている）。Cマネージャーはスケールを適切に使う。チーム間の比較が無意味になる。

回避される会話。 建設的なフィードバックが和らげられすぎて意味をなさない。「タイムマネジメントの向上を検討することも一案かもしれません」は「締め切りを3回連続で破っていて、チームに影響が出ている」の婉曲表現——でも社員には伝わらない。

✅ Quick Check: 直近で書いた（または受けた）人事評価を開いて、具体的で観察可能な事例と、汎用的な性格描写の数を数えてみよう。汎用的な方が多いなら、改善の余地がある。

人事評価フレームワーク：OIADモデル

評価のすべてのポイントを以下の構造で書く：

O（Observation / 観察）： 社員が具体的に何をしたか（行動または成果） I（Impact / 影響）： チーム・プロジェクト・組織にどんな影響があったか A（Assessment / 評価）： 役職レベルの期待値と比較してどうか D（Direction / 方向性）： 続けるべきこと、始めるべきこと、やめるべきこと

良いパフォーマンスの例：

観察： Q3の顧客システム移行プロジェクトをリードし、開発・CS・プロダクトチームを横断で調整。予定より2週間前倒しで、顧客からの障害報告ゼロで完了。
影響： 前倒し完了により、営業チームがQ4の商談で移行実績を引用できるようになり、新規大型案件3件の獲得に直接貢献。
評価： 中堅PMの期待を上回る。シニアレベルのステークホルダー管理とリスク予見力を発揮。
方向性： 引き続きクロスファンクショナルなイニシアチブを牽引。次のプロジェクトでジュニアPMのメンターを務め、リーダーシップスキルを開発。

改善が必要な例：

観察： Q3の6スプリント中4回で期限超過。期限にリスクがある場合、ステークホルダーへの連絡が期限当日になった。
影響： 下流チームがスケジュールの再調整を余儀なくされ、クライアント向け成果物2件が1週間遅延。
評価： タイムライン管理とステークホルダーコミュニケーションがこのレベルの期待を下回る。
方向性： リスクのある期限は最低3日前にフラグを立てる。週次チェックインでスプリントの進捗とブロッカーを確認する体制を作る。

人格への言及なし。曖昧な性格描写なし。行動、影響、評価、方向性だけ。

AIで評価を構造化する

AIは生のメモを構造化された評価に変えるのに便利。ただし自分の実際の観察からスタートすること。AIにゼロから生成させない。

ステップ1：生のメモを集める

評価期間を通じて記録しておく：

具体的な達成事項と成果物
同僚・他チームからのフィードバック
観察した課題や苦戦
前回設定した目標の達成状況
注目すべき行動（ポジティブ・ネガティブ両方）

ステップ2：AIに構造化を依頼

私の部下（[職種名]）の人事評価を書くため、
以下の生のメモと観察を構造化して。

過去6ヶ月の記録：
[箇条書きでメモを貼り付け]

以下のフォーマットで各ポイントを整理して：
- 観察：具体的に何をしたか
- 影響：チーム/組織への影響
- 評価：役職レベルの期待との比較
- 方向性：続ける/始める/やめるべきこと

以下も含めて：
- 主な強み2〜3点（具体的な根拠つき）
- 改善領域1〜2点（具体的な根拠つき）
- 次の評価期間の目標案2〜3個
- ジェンダーバイアスや偏りのある表現をフラグ

トーン：率直、敬意を持って、具体的。
企業テンプレート感や曖昧な一般論は排除。

ステップ3：正確性とバイアスを確認

AIが構造化したら検証：

すべての記述は実際に起きたことを反映しているか
第三者が各記述を検証できるほど具体的か
建設的フィードバックは行動と影響に焦点を当て、人格を攻撃していないか
公平性監査に耐えられる内容か

バイアスチェック

人事評価の研究は一貫したパターンを示す：

女性はコミュニケーションスタイルや性格への言及が多く、男性は技術スキルや戦略的思考への言及が多い
女性は「協調的」「サポート力がある」と描写されやすく、男性は「ビジョナリー」「野心的」と描写されやすい——貢献内容が似ていても
マイノリティの社員は短く、具体性に乏しい評価を受けやすい

日本の文脈では「気配りができる」「縁の下の力持ち」が女性に偏りがちで、「リーダーシップがある」「推進力がある」が男性に偏りがちな傾向がある。

以下の人事評価テキストにバイアスがないかチェックして：

[評価テキストを貼り付け]

確認ポイント：
- ジェンダーバイアスのある表現パターン
  （同じ貢献に対して性別で異なる形容）
- 具体性の格差（一部の社員に詳細なフィードバック、
  他の社員に汎用的なフィードバック）
- 人格 vs 行動の表現（フィードバックは行動を
  記述すべきで、性格を描写すべきでない）
- ダブルスタンダード（ある社員では称賛される行動が
  別の社員では批判される）

フラグのついた表現の具体的な書き直し案を提示して。

自己評価のガイド

多くの組織で社員の自己評価を取り入れている。AIを使ったガイドテンプレートを提供し、社員がより良い自己評価を書けるようにする：

過去6ヶ月の自己評価を書いて。

各セクションに具体的な事例を添えて：

1. 主な達成事項（2〜3個）
   - 何をしたか
   - なぜ重要だったか
   - 何を学んだか

2. 乗り越えた課題（1〜2個）
   - 何が困難だったか
   - どう対処したか
   - 次回はどうするか

3. 成長領域（1〜2個）
   - どこを伸ばしたいか
   - 具体的にどんな行動を取るか
   - マネージャーからどんなサポートが必要か

4. 次期の目標（2〜3個）
   - 具体的で測定可能な目標
   - 進捗の追跡方法
   - 必要なリソースやサポート

難しいフィードバックの伝え方

評価を書くのは半分。伝えるのがもう半分。

パフォーマンス不足の場合：

観察した具体的な行動・パターンを述べる
チーム・組織への影響を説明する
相手の視点を聞く（見えていない文脈があるかもしれない）
具体的な改善計画をタイムラインつきで一緒に作る
改善が見られない場合の結果を明確にする

優秀な社員を引き留めたい場合：

具体的な貢献への評価からスタート
キャリアの軌道とポテンシャルについての見解を共有
エンゲージメントと成長のために何が必要か聞く
具体的な育成機会を提示
話し合ったことを実行する

エクササイズ：曖昧な評価を書き直す

以下の曖昧な評価をOIADフレームワークで具体的に書き直す：

「田中さんは態度が良く、チームプレイヤーです」
「佐藤さんはコミュニケーション力の改善が必要です」
「鈴木さんはすべての面で期待を上回っています」

Key Takeaways

具体的で観察可能な事例は、曖昧な性格描写に常に勝る
OIADフレームワーク（観察・影響・評価・方向性）ですべての評価ポイントを構造化する
自分の生の観察からスタートし、AIは構造化と洗練に使う——AIに内容をゼロから生成させない
すべての評価にジェンダーバイアス、人格ベースの判断、具体性の格差がないかチェック
建設的フィードバックは行動と影響を記述し、性格を攻撃しない
人事評価は目標と期待が最初に明確に設定されていると最も効果的に機能する

次のレッスン： 個人の評価を超えて、組織全体の社内規程・コミュニケーション・業務設計をAIで整備する。