グラファーでは「生成AIを企業でどう使えばいいか分からない」「生成AIによる成果が出ない」といった課題に対し伴走型の支援や研修、プロダクト開発を通じて一気通貫で支援します。生成AI活用でお困りの方はお気軽にご相談ください。
ご相談はこちらから：https://graffer.jp/ai-solution/contact
目次
- 人事評価に生成AIを活用
- 生成AIで、設定した目標に対するマイルストーンを作成
- マイルストーンを作成する際のプロンプトの例
- 生成AIを活用するメリット
- （1）少ない工数で計画の精度を高められる
- （2）目標の推進方法に不十分な点がないかがチェックできる
- （3）メンバーのスキルの底上げにつながる
人事評価に生成AIを活用
どの企業でも行われている人事評価。しかし、人事評価における目標設定や進捗管理は「時間がかかる」「面倒だ」と言われることも多い業務の一つで、少しでも負荷を軽減したいと感じている人事担当者も多いのではないでしょうか。
一方で現場では「人事評価の中で目標を立てて、1on1などで進捗確認をしていても、最終的に目標が達成されないことがある」といった悩みもあるのではないかと思います。
グラファーでも、3か月ごとの目標設定や進捗チェックが大変で、本来は「目標に向かって行動すること」にリソースをかけたいにもかかわらず、実際にはかけられていないという課題がありました。このような背景から生成AIを業務に活用する取り組みを開始し、少しずつ活用の幅を広げています。今回は、人事評価にの目標管理に生成AIを活用した取り組みを、実際のプロンプトを交えてご紹介します。
※当記事作成時点（2023年11月）の見解であり、今後アップデートが発生する場合があります。
生成AIで、設定した目標に対するマイルストーンを作成
生成AIを活用しているのが、人事評価で設定した目標に対してマイルストーンを設定する部分です。
例えば、「稟議制度を導入し、申請が必要な要件はすべて事前に決裁まで完了している状態」という目標を立てた場合、その目標をもとに、達成度25%、50%、75%、100%の状態を生成AIに作成してもらいます。
人間が作成した目標をベースに、生成AIに達成度25%、50%、75%、100%の状態を文章で生成してもらう。生成AIが作成した100%の状態は人間が作成した目標と一致しているはずだが、目標自体が曖昧な場合や文章が理解しにくい場合などは、異なるものになってしまうことがあるため、目標自体のチェックにも役立っている。
このように言語化されたマイルストーンがあることによって、1on1などで振り返りや進捗管理を行っていく際に、すりあわせが行いやすくなります。例えば週次のミーティングで「計画では現段階でここまで達成できているはずだけれど、実際の進捗度はこのようになっている。遅れている原因は何だろう？」といった議論も進めやすくなります。
25%の状態、50%の状態、75%、100%の状態が明瞭に言語化されていることによって、週次のミーティングなどにおいて、計画（上段）に対する進捗（下段）の状態が管理しやすくなる。
マイルストーンを作成する際のプロンプトの例
マイルストーン作成のために実際に活用したのが以下のようなプロンプトです。
目標の状態：
{○○○○}
達成度合いの定義：
C(25％)
{目標の状態の25％達成時の状態をこちらに入力してください。例：「新製品のアイデアが具体化し、初期のプロトタイプが作成されている状態」}
B(50％)
{目標の状態の50％達成時の状態をこちらに入力してください。例：「新壊死（えし）品の詳細な設計と生産プロセスが確定している状態」}
A(75％)
{目標の状態の75％達成時の状態をこちらに入力してください。例：「新製品の試作品が完成し、テストと改善が進行中の状態」}
S(100％)
{目標の状態の100％達成時の状態をこちらに入力してください。例：「新製品の生産が開始され、市場投入が完了している状態」}
この定義に基づき、目標の状態を具体的に記述し、その達成度合いをC、B、A、Sで定義してください。実際に実行するとこのような返答が返ってきます。
生成されたマイルストーンを調整する際は以下のように「制約条件を追加します」などのプロンプトで情報を追加します。簡単なプロンプトで誰でも容易に精度を高めることができます。
より詳細に定義したい場合は、以下のように「必要なタスク、検討すべき事項、注意点を挙げてもらえますか？」などのプロンプトで情報を追加していきます。
生成AIを活用するメリット
人事評価にAIを活用することで、以下のようなメリットを感じています。
（1）少ない工数で計画の精度を高められる
生成AIでマイルストーンを設定する最大のメリットは人間の工数をかけずに計画の精度を高められることです。計画の立案にいくら時間を使っても事業自体は前進しません。生成AIにできる領域は生成AIに任せて人間は事業を前に進めることによって、全体の生産性向上につなげることができます。
（2）目標の推進方法に不十分な点がないかがチェックできる
生成AIを通じてマイルストーンを作成することによって、目標を達成するための観点として不十分な点がないかを確認することができます。生成AIはロジックを得意とするため、必要なタスクや検討すべき事項に漏れがないかといったチェックにもつながります。
（3）メンバーのスキルの底上げにつながる
生成AIに言語化をサポートしてもらうことによって、メンバーの言語化力やスキルにかかわらず、一定レベル以上のマイルストーンを設定することができます。目標に対してのアクションを明確にすることにもつながります。
今回ご紹介したのは、目標管理ですが、目標の設定自体にも生成AIを活用できるのではないかと考えています。今後もさらに人事としての活用の場を広げていく予定です。
文：東 真希 / 図：望月 麻由
