ChatGPT人事評価プロンプト｜公平なコメント作成と実務確認手順

ChatGPTで人事評価コメントを作る時は、AIに社員を評価させてはいけません。先に会社の評価基準、評価期間、確認できる実績、本人の役割、上司が観察した具体的行動を整理し、その材料を説明可能な文章へ整える補助として使います。

「主体性がない」「コミュニケーション力が高い」といった印象語だけでは、本人は何を続け、何を改善すべきか分かりません。また、ChatGPTへ氏名、健康情報、家族事情、懲戒情報などを安易に入力すると、個人情報と人事機密の管理上の問題が生じます。

人事評価は昇給、賞与、配置、育成などに影響する重要な会社判断です。ChatGPTはコメント案、表現の中立化、評価根拠の不足確認には使えますが、評点、順位、不利益処分、昇格・降格を決める道具ではありません。

この記事では、40代以上の管理職や小規模企業の経営者にも分かるように、評価材料の準備、コメント構造、評価面談、具体的なプロンプト、失敗原因、AIへ任せない境界を解説します。

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最初に結論｜人事評価コメントは5要素で作る

要素	記載内容	避けること
期待役割	評価期間に求めた責任	後付けの基準
確認事実	成果、行動、期限、品質	伝聞だけの断定
評価	基準に照らした判断	性格への決め付け
影響	顧客、チーム、業務への影響	誇張と一般化
次期行動	続けること、改善、支援	精神論だけの要求

事実と評価を別々に書くことで、本人から「なぜこの評価なのか」と質問された時に説明できます。人事評価コメントは褒め言葉や注意文の自動生成ではなく、会社の基準と観察事実を結ぶ文章です。

ChatGPTに任せられること・任せないこと

業務	利用可否	条件
評価コメントの構成	補助に使える	確定事実と基準を入力
曖昧表現の点検	補助に使える	人が意味を確認
面談質問の候補	補助に使える	誘導・詰問を除く
評点の決定	任せない	評価者と承認者が判断
社員順位の自動化	任せない	公平性と説明責任を確保
懲戒・解雇判断	任せない	法務・労務確認を行う

人事評価前に揃える10の材料

1. 評価制度と評価項目
2. 各評点の具体的な判定基準
3. 評価期間と対象業務
4. 本人の職務・権限・目標
5. 期初に合意した期待
6. 成果を確認できる記録
7. 行動の具体例と発生日
8. 業務環境や役割変更
9. 本人の自己評価と説明
10. 次期に会社が提供できる支援

評価期間の終わりに記憶だけで判断すると、直近の出来事や目立つ失敗に引っ張られます。期中の事実記録をもとに評価し、後から基準を追加しません。

人事評価コメントを作る9つの手順

1．評価基準を原文で確認する

会社の規程、職務定義、期初目標を確認します。ChatGPTに一般的な評価軸を作らせ、それを今期の基準として使わないでください。

2．評価期間内の事実だけを集める

成果物、期限、顧客対応、改善提案など、確認可能な出来事を集めます。期間外の印象を混ぜません。

3．事実・伝聞・解釈を分ける

本人を直接観察した事実、第三者からの情報、評価者の解釈を別欄にします。伝聞は裏付けを取ります。

4．基準との対応を付ける

事実がどの評価項目に関係するかを示します。一つの出来事だけで全項目を評価しません。

5．反対材料を確認する

低評価の仮説に対し、うまくできた例や環境要因も探します。高評価でも例外や再現条件を確認します。

6．コメントの骨子を作る

期待、事実、評価、影響、次期行動の順に並べます。ChatGPTには匿名化した材料だけを渡します。

7．本人が行動できる表現へ直す

「もっと頑張る」ではなく、どの場面で何を変え、会社が何を支援するかを具体化します。

8．複数評価者で偏りを点検する

可能な範囲で評価の甘辛、最近の出来事への偏り、類似性への偏りを確認します。

9．面談で本人の説明を聞く

コメントを読み上げて終わらず、認識差、未把握の事情、次期支援を確認します。必要な訂正は正式記録へ反映します。

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ChatGPT人事評価プロンプト8選

プロンプト1｜事実と印象を分ける

次の匿名化済み評価メモを、確認できる事実／第三者からの伝聞／評価者の解釈／性格への決め付け／不足情報に分類してください。評価や評点は決めないでください。［評価メモ］

プロンプト2｜基準との対応を整理する

次の評価基準と事実を対応させてください。基準に当てはまらない事実は別欄にし、情報が足りない項目は要確認としてください。［評価基準］［匿名化した事実］

プロンプト3｜高評価コメントを作る

期待役割／確認事実／評価基準／業務への影響／継続してほしい行動の順でコメント案を作ってください。誇張、将来保証、性格の断定は避けてください。［材料］

プロンプト4｜改善コメントを作る

次の材料から、責める表現を避け、期待との差／確認事実／業務への影響／次の具体行動／会社側の支援を含むコメント案を作ってください。［材料］

プロンプト5｜曖昧語を点検する

次の評価コメントにある「積極性」「協調性」「意識」「能力不足」などの曖昧語を指摘し、具体的な行動を確認する質問へ変えてください。［コメント］

プロンプト6｜評価面談の質問を作る

評価面談の質問を、本人の認識／成果の背景／困難／支援／次期目標に分け、誘導や詰問を避けて最大10問作ってください。

プロンプト7｜偏りを点検する

次の評価根拠について、直近効果、第一印象、類似性、寛大化・厳格化、一つの長所短所による一般化の可能性を点検し、確認質問を示してください。［評価根拠］

プロンプト8｜面談後の合意を整理する

次の面談メモから、本人の説明／訂正事項／継続行動／改善行動／会社の支援／担当／期限／次回確認を抽出してください。未合意は未合意と表示してください。［メモ］

良いコメントと悪いコメントの違い

悪い例	問題	改善方向
主体性が足りない	何を見たか不明	指示待ちになった具体場面と期待を示す
いつも対応が遅い	過度な一般化	対象業務、期限、発生条件を示す
コミュニケーション力が高い	行動と効果が不明	共有行動とチームへの影響を示す
次期はもっと頑張ってほしい	行動できない	次期行動と会社支援を決める

想定例｜期限遅延を評価する場合

以下は実在の社員ではなく、評価の分け方を示す想定例です。

区分	想定内容
期待	毎週指定日までに集計表を提出する
事実	評価期間中に複数回、提出が翌営業日になった
本人説明	前工程のデータ確定が遅れた回があった
未確認	前工程遅延と本人作業の内訳
次の行動	締切前の不足連絡と代替提出方法を決める
会社支援	前工程の責任者と確定時刻を調整する

遅延だけを見て「責任感がない」と評価せず、本人が管理できる範囲と業務構造を確認します。同時に、本人が早期連絡できたかという行動も基準に照らします。

評価面談を5段階で進める

1. 面談目的と扱う期間を確認する
2. 本人の自己評価と事実を聞く
3. 会社の評価と根拠を説明する
4. 認識差と異議を確認する
5. 次期行動、会社支援、確認日を合意する

反論を封じる面談ではなく、説明責任を果たし、次期の行動へつなげる場にします。異議申立ての手続きがある場合は明確に案内します。

評価者会議では「点数」より根拠をそろえる

部署ごとに評価の甘さや厳しさが異なると、同じ評点でも意味が変わります。評価者会議では平均点を機械的にそろえるのではなく、各評点に必要な事実、職務上の期待、例外条件を確認します。

確認観点	質問	避けること
職務差	役割と権限は同じか	異なる職務の単純比較
機会差	成果を出す機会は同等か	担当案件だけで優劣判断
環境差	組織変更や欠員はあったか	環境要因を全て本人責任にする
証拠差	記録の量と質は同等か	記録が多い人だけ厳しく見る

ChatGPTへ複数社員の詳細を渡して順位付けさせるのではなく、匿名化した評価基準と根拠の記載形式を点検させます。最終的な調整理由は会議記録に残します。

代表的な評価バイアスを具体的に点検する

• 直近効果：評価期間の最後に起きた出来事を過大評価する
• ハロー効果：一つの長所や短所を全項目へ広げる
• 中心化傾向：説明を避けるため全員を中間評価に寄せる
• 寛大化・厳格化：評価者ごとの基準が一貫して甘い、または厳しい
• 類似性バイアス：自分と似た働き方や価値観を高く見る
• 確証バイアス：最初の印象を裏付ける情報だけを集める

バイアスの名称を知るだけでは防げません。「反対の評価を支持する事実はあるか」「同じ行動を別の社員がした場合も同じ評価か」と質問し、根拠を見直します。

次期目標は本人が管理できる行動へ落とす

「売上を上げる」「協調性を高める」だけでは、本人が毎週何をすべきか分かりません。成果目標、先行行動、必要支援、確認頻度を分けます。

項目	記載例
目指す成果	担当業務の期限遵守を安定させる
先行行動	不足情報を締切前に確認・共有する
会社支援	優先順位と相談先を明確にする
確認方法	定例面談で具体事例を振り返る
見直し	役割変更や前提変化時に再設定する

数値を設定する場合は、過去実績と業務条件に基づきます。ChatGPTに根拠のない達成率を作らせず、本人との対話で現実的な目標にします。

人事評価データの保存と削除を決める

評価コメントの作成後も、入力に使ったメモや中間出力が残り続けると情報漏えいリスクになります。正式記録、作業メモ、AI出力を分け、保存場所、閲覧権限、保存期間、削除責任者を決めます。

誤ったAI出力を確定版と一緒に保存する場合は、採用していないことが分かる表示を付けます。逆に、確定理由を追跡する必要がある重要判断では、根拠と修正履歴を残します。何でも保存、何でも削除の二択にしません。

人事評価で共通して守るAI運用ルール

段階	人が行うこと	ChatGPTの役割
目的設定	利用目的、対象、禁止事項を決める	論点候補を整理する
入力準備	契約、同意、規程、機密区分を確認する	匿名化済み情報を構造化する
下書き	判断基準と必要資料を与える	文案、質問、確認表を作る
検証	原資料、法令、顧客事情と照合する	抜けや反対意見を候補化する
承認	権限者が決定し説明責任を負う	決定しない

評価基準、入力した情報の種類、AIを使った工程、確認者、修正内容を記録します。AIの会話履歴だけを正式記録にせず、組織で定めた場所へ確定版と根拠を保存します。モデルや機能が変わると出力も変わり得るため、プロンプトだけでなく参照資料、確認者、判断日も残します。

停止条件を開始前に決める

評価基準にない個人属性が影響した場合、事実と異なる記述が出た場合、評価者が根拠を説明できない場合はAI利用と評価確定を止めます。便利だから続けるのではなく、問題の兆候が出た時に誰が止め、誰へ報告し、何を確認して再開するかを決めます。

• 目的外の個人情報・機密情報が含まれた
• 出典を確認できない事実や数値が生成された
• 差別、不利益、権利侵害につながる可能性がある
• 専門家または権限者の確認が必要な判断へ進んだ
• 出力を説明できず、異議申立てへ対応できない

停止後は出力を黙って修正するだけでなく、入力、指示、確認工程、権限設定のどこに原因があったかを振り返ります。

評価コメントを確定する前の4段階レビュー

人事評価は文章が自然に読めるだけでは不十分です。一次確認者は事実、二次確認者は評価基準、承認者は処遇との整合、面談担当者は本人へ説明できるかを確認します。小規模企業で一人が複数の役割を担う場合も、確認する順序を分けると見落としを減らせます。

確認段階	確認すること	合格条件
事実確認	期間、成果物、行動、出典	元記録へ戻れる
基準確認	期初基準と職務への対応	後付け基準がない
公平性確認	比較対象、機会差、反対材料	同条件なら同じ判断
説明確認	本人が次の行動を理解できるか	質問と異議へ答えられる

初回導入は一つの評価項目で試す

いきなり全社員・全評価項目へ広げると、誤りの原因を特定できません。最初は匿名化した架空データで練習し、次に一つの評価項目の「文章点検」だけへ限定します。評点決定には使わず、評価者が書いた文案の曖昧語、事実不足、次期行動の不足を見つける用途から始めます。

1. 対象となる評価項目と利用目的を決める
2. 入力禁止情報と匿名化方法を決める
3. 評価者が先に根拠と評点を作る
4. ChatGPTで文章構造と不足情報を点検する
5. 原資料と基準へ戻って修正する
6. 面談後の認識差と修正理由を記録する
7. 継続、修正、中止のいずれかを決める

例外案件は通常フローから切り離す

休職、合理的配慮、ハラスメント申告、懲戒、労災、内部通報、雇用区分の変更などが関係する場合は、通常のコメント作成手順だけで処理しません。閲覧者を限定し、人事・労務・法務など必要な担当者へ引き継ぎます。本人の健康状態や家庭事情を評価理由へ推測で結び付けないことも重要です。

AIが作った中立的に見える文章でも、入力した事実の選び方が偏っていれば結論は偏ります。例外案件では、誰が入力を選び、本人の説明をいつ確認し、専門担当へいつ引き継いだかを残します。

改善効果は文章量ではなく説明可能性で測る

指標	見る内容	注意点
根拠の明確さ	事実と基準が対応しているか	長文ならよいわけではない
差し戻し	事実不足、表現、基準違い	原因別に分ける
面談後の認識差	訂正、未合意、追加確認	異議を悪い結果と扱わない
次期行動	本人と会社の役割が明確か	本人だけへ責任を寄せない
安全性	誤入力、権限逸脱、漏えい	件数が少なくても重大

短時間でコメントを作れたという数字だけで導入効果を判断しません。説明できる根拠が増えたか、評価者間のばらつきを確認できたか、本人が次の行動を理解できたかを合わせて見ます。

職種と等級が違う社員を単純比較しない

同じ「成果」や「主体性」という評価項目でも、管理職、専門職、新任者では期待される行動が異なります。売上額だけ、発言回数だけ、残業時間だけで社員を横並びにせず、本人へ与えた役割、権限、利用できた資源、経験段階を確認します。

違い	確認すること	コメントへの反映
役割	担当・責任・意思決定範囲	期待役割を明示
機会	案件数、顧客接点、支援者	成果機会の差を考慮
経験	等級、着任時期、育成段階	同じ熟練度を求めない
環境	欠員、変更、障害、繁閑	本人の管理範囲を分ける

人事評価プロンプトへ入力する文章の型

入力は「社員Aは消極的」の一文ではなく、評価基準、期待、出来事、本人説明、不足情報を分けます。氏名や所属から本人を推測できる場合は、単純な仮名化だけで十分とは限りません。利用目的に不要な属性を削除してください。

評価項目：［会社で定めた項目］
期待行動：［期初に伝えた内容］
確認事実：［日時・場面・行動・成果］
本人の説明：［確認済みの内容］
環境条件：［役割変更・支援・制約］
不足情報：［まだ確認できていないこと］
依頼：評点は決めず、事実と評価基準の対応、曖昧語、追加確認質問を示してください。

本人へ伝える前に読み上げて確認する

評価コメントを声に出して読むと、主語の欠落、断定の強さ、行動できない抽象語に気付きやすくなります。「普通は」「みんなが」「常識として」など、根拠を示せない表現も見直します。

• 本人が知らなかった基準を使っていないか
• 一つの失敗を人格全体へ広げていないか
• 高評価と低評価で根拠の詳しさが偏っていないか
• 次期行動に会社側の支援が含まれているか
• 質問や訂正を受け付ける説明になっているか

人事評価で起きやすい失敗と改善策

失敗	原因	改善
全員が似た文章	材料不足のまま生成	固有の事実と役割を整理
高評価だけ具体的	改善点を曖昧化	期待差と支援を明記
AIの評点を採用	効率を優先	人が基準で判断
個人情報を大量入力	目的最小化がない	匿名化と規程確認
面談で一方的に通知	説明工程がない	本人説明と訂正手続きを用意

筆者の実務視点

筆者の実務判断では、人事評価でChatGPTを使う最大の価値は、コメントを速く量産することではありません。評価者の頭の中にある印象を、事実と基準へ戻す質問を作れることです。

AIが滑らかな文章を作るほど、根拠の弱い評価も正しく見えます。最終確認では文章力ではなく、「この一文はどの事実と基準から導いたか」を一文ずつ説明できるかを見てください。

人事評価は社員の生活とキャリアに影響します。効率化の対象は整理と文案に限定し、判断、対話、異議対応、育成責任は人が担うべきです。

ChatGPT人事評価に関するFAQ

Q1．ChatGPTに評点を付けさせてもよいですか

推奨しません。会社の評価者と承認者が基準に基づいて判断し、AIは材料整理とコメント案に限定します。

Q2．社員名を消せば入力できますか

氏名だけでなく、所属、役職、案件、出来事の組み合わせで特定できる可能性があります。規程、契約、利用環境を確認します。

Q3．評価コメントを全社員分まとめて作れますか

技術的に可能でも、一括生成は事実混同と画一化のリスクがあります。社員ごとに材料と基準を確認します。

Q4．ネガティブな表現を柔らかくできますか

可能ですが、事実や期待差を隠してはいけません。責める表現を避けつつ、行動可能な内容を残します。

Q5．AIで評価の公平性は高まりますか

自動的には高まりません。入力データや基準に偏りがあれば出力にも反映されます。複数人レビューと異議手続きが必要です。

Q6．評価面談中に使えますか

録音や入力には本人同意、規程、情報管理の確認が必要です。対話を妨げない範囲に留めます。

Q7．評価制度自体をChatGPTに作らせられますか

項目候補は出せますが、職務、賃金、配置、法令、労使関係に関わるため、そのまま採用せず専門家も交えて設計します。

Q8．最初に何から始めますか

架空の社員例で、事実と印象を分ける練習から始めます。実データを使う前に運用ルールを決めます。

まとめ：AIは評価者ではなく説明文の補助者

ChatGPT人事評価プロンプトを使う時は、期待役割、確認事実、評価基準、業務への影響、次期行動を分けます。印象語をそのまま文章化せず、具体的な行動へ戻してください。

ChatGPTはコメント構成、曖昧表現の点検、面談質問に役立ちますが、評点、順位、昇降格、不利益判断を決めません。個人情報と人事機密の管理も欠かせません。

本人へ根拠を説明し、認識差を確認し、次期の行動と会社支援まで合意することで、人事評価は単なる査定ではなく育成の仕組みになります。

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参考情報

• 厚生労働省「職業能力評価基準」
• 東京労働局「就業規則の作成例（評価・処遇制度）」
• OpenAI「Business data privacy, security, and compliance」
• 経済産業省・総務省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」

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