• 更新日 : 2026年8月21日

ChatGPTを人事評価に使える？プロンプト例・作り方・注意点を解説

人事評価コメントの作成に時間がかかり、管理職の負担が大きいと感じる企業は少なくありません。ChatGPTを活用すれば、評価コメントの下書き作成、自己評価の整理、育成フィードバックの言語化を効率化できます。

本記事では、ChatGPTによる人事評価プロンプトの例文、精度を高めるコツ、情報管理上の注意点などを解説します。

ChatGPTを人事評価に活用するメリットは？

ChatGPTによる人事評価のメリットは、評価コメント作成の効率化、表現の平準化、フィードバック品質の向上です。

評価コメント作成の時間を短縮できる

ChatGPTを使うと、人事評価コメントのたたき台を短時間で作成できます。ゼロから文章を考える必要がなくなるため、評価者は「何を書くか」よりも「内容が評価事実に合っているか」の確認に集中できます。

部下10名分の評価コメントを作成する場合、1名ごとに文章を考えると大きな負担になります。ChatGPTに評価基準、実績、強み、改善点、文字数を入力して下書きを作れば、評価者は出力内容を確認し、自分の言葉で調整する工程に時間を使えます。

評価コメントの表現をそろえやすい

ChatGPTを活用すると、部署や評価者によってばらつきやすい評価コメントの表現をそろえやすくなります。人事評価では、同じ評価ランクでも「非常に優秀」「よく頑張った」「一定の成果があった」など、評価者ごとに表現の強さが異なることがあります。

共通のプロンプトテンプレートを用意すれば、評価項目ごとの文字数、文体、ポジティブな点と改善点のバランスを一定にできます。これにより、人事部門が評価コメントを確認する際の修正負担も軽減しやすくなります。

ただし、表現をそろえることと、評価内容を画一化することは別です。全員に似たようなコメントを作ると、本人にとって納得感の低い評価になります。個別の実績や具体的な行動を反映させる必要があります。

育成フィードバックの質を高めやすい

ChatGPTは、評価コメントだけでなく、評価面談で伝えるフィードバック文の整理にも使えます。特に、改善点を伝える場面では、言い方が厳しすぎると本人の意欲を下げ、逆に曖昧すぎると行動改善につながりません。

ChatGPTに「改善点は行動レベルで具体的に」「本人の成長につながる表現で」「人格ではなく行動に焦点を当てる」と指示すれば、面談で使いやすい表現に整えやすくなります。

たとえば、「報告が遅い」という表現ではなく、「案件の進捗に変化があった場合は、当日中に上司へ共有することで、チーム全体の対応スピードを高められます」のように、改善行動を具体化できます。

ChatGPTによる人事評価プロンプトの例文は？

ChatGPTによる人事評価プロンプトは、上司評価、自己評価、育成フィードバックなど、用途ごとに分けて作成すると使いやすくなります。ここでは、使いやすい形で例文を紹介します。

【上司が部下を評価するプロンプト】評価基準と実績をセットで入力

上司が部下を評価する場合は、評価対象者の職種、等級、評価期間、実績データ、評価項目をセットで入力します。特に、売上目標達成率、対応件数、改善件数、納期遵守率などの定量情報があると、根拠のあるコメントになりやすくなります。

以下は、営業職の評価コメントを作成するプロンプト例です。

このプロンプトのポイントは、評価者の印象だけでなく、実績データと評価項目を明示している点です。

【自己評価を作成するプロンプト】は成果と課題を両方入力

自己評価では、自分の成果を過小評価しすぎたり、反対に成果だけを強調しすぎたりすることがあります。ChatGPTを使う場合は、成果、工夫した点、課題、次期に改善したいことを分けて入力すると、バランスの取れた自己評価コメントを作成しやすくなります。

以下は、経理担当者の自己評価コメントを作成するプロンプト例です。

自己評価プロンプトでは、課題や反省点も入力することが大切です。改善点も含めることで、評価面談で話し合いやすい文章になります。

【育成フィードバック用プロンプト】行動改善につながる表現を指定

育成フィードバックでは、次にどのような行動を取ればよいかを示す必要があります。ChatGPTを使う場合は、SBIモデルのようなフレームワークを指定すると、具体的なフィードバックにしやすくなります。

SBIモデルは、Situation（状況）・Behavior（行動）・Impact（影響）の3つの要素に沿って、フィードバックの内容を具体化するフレームワークです。抽象的な評価ではなく、どの場面で、どの行動があり、どのような影響があったのかを伝えやすくなります。

このプロンプトでは、「対応スピードを上げましょう」といった抽象的な表現ではなく、「一次回答の目安時間を決める」「対応履歴を当日中に共有する」など、行動に落とし込みやすいコメントを作りやすくなります。

【評価面談の準備プロンプト】伝える順番を整理する

ChatGPTは、評価コメント本文だけでなく、評価面談で話す順番の整理にも使えます。面談では、評価結果、根拠、本人の振り返り、今後の期待を順序立てて伝えることが重要です。

評価面談では、AIが作った文章をそのまま読むのではなく、本人の状況に合わせて言葉を調整する必要があります。ChatGPTは面談台本の作成ではなく、論点整理の補助として使うとよいでしょう。

ChatGPTによる人事評価プロンプトの精度を高めるコツは？

ChatGPTによる人事評価プロンプトの精度を高めるには、役割、評価基準、実績データ、出力形式を具体的に指定する必要があります。

出力形式を指定すると評価シートに転記しやすくなる

ChatGPTに人事評価コメントを作らせる場合は、出力形式を明確に指定します。「評価コメントを書いてください」だけでは、文字数、文体、項目数、評価ランクの有無がばらつきます。

指定すべき項目は、主に次のとおりです。

出力形式を決めておくと、人事部門が評価コメントを確認する際の負担も下がります。複数の管理職が使う場合は、会社共通のテンプレートとして共有すると運用しやすくなります。

評価基準を明示して自社制度に沿ったコメントにする

ChatGPTは、自社の評価制度を自動的に理解しているわけではありません。そのため、評価基準をプロンプトに含める必要があります。

たとえば、次のように指定します。

自社の等級定義や行動指標を反映させることで、評価制度に合ったコメントに近づきます。

定量情報と具体的エピソードを入れて説得力を増す

人事評価では、抽象的な印象よりも、事実に基づいた評価が重要です。ChatGPTに入力する情報にも、定量情報と具体的エピソードを含める必要があります。

たとえば、「営業成績が良かった」ではなく、「売上目標達成率112%、新規顧客獲得数8社、既存顧客への追加提案3件」と入力します。「チームに貢献した」ではなく、「新人向けに商談準備チェックリストを作成し、部署内で共有した」と入力します。

具体的な情報を入れると、出力されるコメントも根拠のある内容になります。

段階的に指示すると修正しやすくなる

1回のプロンプトですべてを完成させようとすると、意図と違う出力になることがあります。人事評価コメントでは、段階的に指示する方法が有効です。

おすすめの流れは、次のとおりです。

対話しながら整えることで、実務で使いやすい文章に近づきます。

ChatGPTを使った人事評価の注意点は？

人事評価は従業員の処遇やキャリアに関わるため、効率化だけを優先せず、安全性と公平性を確保する必要があります。

個人情報や機密情報は入力前に削除・匿名化する

ChatGPTに人事評価情報を入力する場合、氏名、社員番号、給与、賞与、生年月日、健康情報、懲戒情報などは原則として入力しないようにします。入力する場合も、「社員A」「対象者1」「X部門」「顧客A」のように匿名化し、個人を特定できる情報は削除します。

また、従業員本人の同意、社内規程、利用するAIサービスのデータ取扱い条件を確認せずに、人事情報を入力する運用は避けるべきです。人事評価データは機微な情報を含むため、利用範囲を事前に明確にしておく必要があります。

利用プランとデータ取扱い設定を確認する

業務でChatGPTを使う場合は、個人向けアカウントをそのまま使うのではなく、法人利用に適したプランや管理機能を確認します。入力内容がモデル学習に使われるか、管理者が利用者や権限を管理できるか、ログを確認できるかなどを事前に確認することが重要です。

特に人事評価では、セキュリティ部門や法務部門と連携し、会社として許可した環境で利用する必要があります。便利だからという理由だけで現場判断に任せると、情報漏洩や管理不備につながるおそれがあります。

AIのバイアスや不適切表現を人が確認する

ChatGPTの出力には、性別、年齢、国籍、雇用形態、職種などに関する偏った表現が含まれる可能性があります。また、入力していない事実を補ってしまう場合もあります。

生成された評価コメントは、実績や行動に基づいているか、必要以上に否定的・断定的でないか、対象者によって表現の強さに差が出ていないかを確認します。複数名分のコメントは横並びで比較すると、不公平な表現に気づきやすくなります。

最終判断は必ず評価者と人事部門が行う

ChatGPTが作成する評価コメントは、あくまで下書きです。評価ランクの決定や昇給・昇格などの処遇判断をAIに任せるべきではありません。

評価者は、出力された文章が実際の評価事実と一致しているかを確認し、人事部門は評価基準との整合性や部署間の公平性を確認します。「AIがそう出したから」という理由で評価を決める運用は不適切です。人事評価の説明責任は、最終的に企業と評価者にあります。

社内ガイドラインを整備してから運用する

ChatGPTを人事評価に使う場合は、利用目的、禁止用途、入力禁止情報、確認フロー、保存ルール、更新ルールを社内ガイドラインとして定めます。たとえば、評価コメントの下書きや面談準備には使える一方、評価ランクの自動決定や処遇判断には使わないと明確にします。

ルールがないまま現場任せで使うと、管理職ごとに使い方がばらつきます。安全に活用するには、会社として利用範囲と責任の所在を明確にしておくことが欠かせません。

ChatGPTを活用した人事評価を社内で運用する手順は？

ChatGPTによる人事評価を社内で運用する場合は、いきなり全社展開せず、対象業務を限定して試すことが重要です。

1. まずは利用目的を限定する

最初に、ChatGPTを人事評価のどの工程で使うのかを決めます。導入初期は、評価ランクの決定ではなく、評価コメントの下書き、自己評価の整理、評価面談メモの作成など、判断を伴わない補助業務に限定するのが安全です。

利用目的が曖昧なまま導入すると、管理職が評価判断までAIに依存するおそれがあります。「AIは評価を決めるものではなく、文章作成や論点整理を支援するもの」と明確にしておく必要があります。

2. 評価基準とテンプレートを整理する

自社の評価基準をプロンプトに落とし込みます。評価項目、等級ごとの期待行動、評価ランクの定義、コメント文字数、文体、禁止表現などを整理します。

人事部門が標準プロンプトを作成しておくと、管理職ごとのばらつきを抑えやすくなります。標準プロンプトには、入力例、出力形式、修正指示の例も含めると、現場で使いやすくなります。

3. 一部部署で試験運用する

全社導入の前に、一部部署や少人数の管理職で試験運用します。確認するポイントは、コメント作成時間が減ったか、評価基準に沿った内容か、対象者固有の実績が反映されているか、部署間・評価者間の公平性に問題がないか、個人情報や機密情報を入力していないか、AIが入力されていない成果や問題行動を補っていないかです。

出力が抽象的な場合は、プロンプトに具体的な実績入力欄を追加します。情報管理に不安がある場合は、入力禁止情報や利用可能なツールをさらに明確にします。

4. 人事部門がレビュー体制を作る

ChatGPTの出力を使う場合でも、最終的な確認は人が行います。評価者がコメント内容を確認し、人事部門が評価基準との整合性、部署間の評価傾向、表現の妥当性を確認する流れを作ります。

昇給、昇格、賞与、配置転換に影響する評価では、AI出力をそのまま使うべきではありません。評価コメントと評価ランクが一致しているか、差別的・断定的な表現がないかを確認します。

5. 定期的にプロンプトとルールを見直す

ChatGPTの仕様や社内の評価制度は変わる可能性があります。プロンプトとガイドラインは一度作って終わりにせず、半年から1年に1回は見直します。

見直しでは、現場からの意見、評価面談での反応、情報管理上の課題、利用ツールの仕様変更を確認します。評価制度を改定した場合は、プロンプト内の評価項目や等級定義も更新する必要があります。

ChatGPTを活用して評価業務の質と効率を両立しよう

ChatGPTによる人事評価プロンプトは、評価コメント作成や自己評価の整理、育成フィードバックの準備を効率化する手段になります。効果を高めるには、役割、評価基準、実績データ、出力形式を明確にし、抽象的な指示を避けることが重要です。

人事評価は従業員の処遇やキャリアに関わるため、AIに判断を任せる運用は適切ではありません。個人情報の匿名化、利用プランの確認、バイアスチェック、社内ガイドライン整備を行い、最終判断は必ず評価者と人事部門が行う必要があります。

• 監修：高萩雄空輝（ITエンジニア/IT・AIメディアライター/SEOコンサルタント）

  ITエンジニアとして、Javaによる業務アプリケーション開発やデータベースの保守・運用に従事。その後、IT分野の知見を基盤として、AI・機械学習・生成AI分野を専門的に学習し、SEOコンサルタント／Webライターとして独立。専門性を生かし、大手プログラミングスクールにて、トレンドや最新情報を反映したIT技術・AIに関する記名記事を多数執筆している。現在は、ITとAIの基礎理解を前提としたファクトチェックや表現の妥当性検証、過度な自動化を避けたAI活用設計を強みとし、生成AI活用記事の監修や品質基準の策定も行っている。