生成AIの普及により、企業活動のさまざまな場面でAI活用が進んでいます。文章作成や資料作成、データ分析だけでなく、最近では採用、配置、育成、労務管理といった人事領域でも、AIを活用する動きが広がりつつあります。

2026年4月には、経団連が「HR部門におけるAI等の活用に関する報告書」を公表しました。そこでは、採用、人材配置、人材育成、労務管理などの場面でAIをどのように活用できるか、また活用にあたってどのような課題があるかが整理されています。

また、経済産業省などが公表している「AI事業者ガイドライン」では、AIの開発・提供・利用に関わる事業者が、透明性、公平性、安全性、人間による適切な関与などを意識しながらAIを活用していくことの重要性が示されています。

こうした動きからも、AIは一部の大企業やIT企業だけのものではなく、今後は中小企業の人事・労務管理においても無関係ではいられないテーマになっていくと考えられます。

では、AIを活用すれば人事評価は公平になるのでしょうか。あるいは、昇格や配置、賃金の決定までAIに任せることができるのでしょうか。

人事制度の観点から見ると、AIはあくまで判断を支援する道具であり、評価や処遇をそのまま任せるものではありません。AI時代だからこそ、企業側に求められるのは、自社として何を評価し、どのような人材を育て、どのように処遇へ反映するのかという「判断のものさし」を明確にすることです。

今回のつなログでは、AI活用が広がる時代において、人事制度に求められる考え方について整理してみたいと思います。

1. 人事領域にも広がるAI活用

AIの活用というと、これまでは製造現場、システム開発、マーケティング、営業支援などの分野を思い浮かべる方が多かったかもしれません。

しかし現在は、人事領域でもAI活用が現実的なテーマになっています。

例えば、採用では応募書類の整理や面接内容の要約、人材配置では社員の経験やスキル情報をもとにした候補者の抽出、育成では個人に合った研修テーマの提案、労務管理では社内規程に関する問い合わせ対応などが考えられます。

人事担当者の業務は、定型的な事務処理から、個別性の高い相談対応、制度設計、経営判断に関わるテーマまで幅広くあります。そのため、AIを活用することで、業務の一部を効率化できる余地は十分にあります。

特に中小企業では、人事専任者が限られていることも多く、採用、労務、評価、教育を少人数で担っているケースも少なくありません。そのような企業にとって、AIは人事業務を補助する有効な手段になり得ます。

例えば、評価面談の記録を要約する、評価コメントの表現を整える、社員ごとの育成課題を一覧化する、研修対象者を整理する、といった使い方であれば、現場の負担軽減につながります。

一方で、人事領域は「人の評価」「処遇」「キャリア」「働き方」に直結します。単に効率化できるからという理由だけでAI活用を進めると、社員の納得感を損なう可能性もあります。

だからこそ、人事でAIを使う場合には、「AIに何を任せるのか」と同時に、「最終的に誰が、どの基準で判断するのか」を明確にしておく必要があります。

2. AIが得意なこと、人が担うべきこと

AIが得意なのは、大量の情報を整理し、傾向を見つけ、一定の条件に基づいて候補を示すことです。

例えば、評価コメントを読みやすく整理する、面談記録から共通する課題を抽出する、社員のスキル情報から育成テーマの候補を出す、といった業務はAIが支援しやすい領域です。

また、過去の研修履歴や評価結果をもとに、「どの層にどのような育成支援が必要か」を整理することも、AI活用の可能性がある分野です。

一方で、AIは企業の理念、現場の空気感、本人の成長可能性、上司との関係性、今後の事業方針などを、経営者や管理職と同じように理解しているわけではありません。

人事評価では、単に成果が出たかどうかだけではなく、どのような役割を担っていたのか、どのような環境の中で行動したのか、今後どのような成長を期待するのかといった視点が必要です。

AIは判断材料を整理することには向いています。しかし、社員に対して「なぜこの評価なのか」「今後どのような成長を期待しているのか」を伝え、納得感を持ってもらう役割は、人が担うべき領域です。

人事制度におけるAI活用は、「人の判断を置き換えるもの」ではなく、「人がよりよい判断をするための補助」と考えることが重要です。

3. 評価基準が曖昧なままAIを使うリスク

AIを人事評価に活用する際に最も注意したいのは、評価基準が曖昧なままAIを使ってしまうことです。

例えば、評価項目に「主体性」「責任感」「協調性」といった言葉が並んでいても、それぞれが具体的にどのような行動を指すのかが決まっていなければ、評価者によって判断が変わります。

その状態でAIに評価コメントを整理させたり、評価結果の傾向を分析させたりしても、元になる基準が曖昧であれば、出てくる結果も曖昧になります。

むしろ、AIが出力する文章は一見もっともらしく見えるため、曖昧な判断が正しそうに見えてしまう危険があります。

例えば、ある社員について「主体的に業務へ取り組んでいる」とAIが要約したとしても、その主体性が何を意味するのかは、会社が定義しておかなければなりません。

自ら課題を見つけて改善提案をしていることなのか、上司の指示がなくても業務を進めていることなのか、周囲を巻き込みながら行動していることなのか。評価基準が明確でなければ、同じ言葉でも評価者によって受け止め方が変わってしまいます。

人事評価において重要なのは、AIを導入することそのものではありません。まずは、自社として何を評価するのかを明確にすることです。

AIを入れれば評価が公平になるのではありません。

公平に評価できる制度の土台があるからこそ、AIを補助的に活用できるのです。

4. AI時代に必要な人事制度の整え方

AI時代の人事制度というと、複雑で高度な仕組みをイメージされるかもしれません。

しかし、中小企業にとってまず必要なのは、大規模な人事データベースや高度なAIシステムではありません。

最初に整えるべきなのは、自社の中で「どの役割を担う人を評価するのか」「どのような行動を期待するのか」「どのような成長を促したいのか」をシンプルに言語化することです。

そのためには、等級制度、評価制度、育成制度、処遇制度をばらばらに考えるのではなく、一つの流れとして整理することが大切です。

等級制度	一般職、リーダー、管理職など、役割の違いを整理する
評価制度	成果だけでなく、役割行動や成長行動を具体化する
育成制度	評価結果を次の行動目標や育成テーマにつなげる
処遇制度	評価結果を昇給、賞与、昇格にどう反映するかを明確にする

AIは、整理された情報を活用することは得意です。しかし、整理されていない情報から、自社に合った人事制度を自動的に作ってくれるわけではありません。

そのため、AI時代においても、人事制度設計の基本は変わりません。

経営者の考え、現場の実態、社員に求める役割を整理し、それを制度として言語化することが必要です。

また、評価制度を作るだけでなく、評価者が制度の目的を理解し、同じ基準で判断できるようにすることも重要です。AIが評価コメントを整えてくれたとしても、評価者自身が基準を理解していなければ、制度運用は安定しません。

5. 中小企業こそ「シンプルで運用できる制度」が重要

中小企業が人事制度を整える際には、制度を細かく作り込みすぎないことも大切です。

等級が多すぎる、評価項目が細かすぎる、評価シートが複雑すぎる状態では、AIを使う以前に、現場で制度を運用すること自体が難しくなります。

人事制度は、作ることが目的ではありません。社員の成長を促し、会社が期待する役割を伝え、評価と処遇の納得感を高めるために運用されてこそ意味があります。

そのためには、現場の管理職が理解できること、評価面談で説明できること、社員が自分の成長課題として受け止められることが大切です。

AIを活用する時代だからこそ、人事制度は複雑にするのではなく、むしろシンプルで運用しやすい形にする必要があります。

AIは、人事担当者や管理職の負担を軽くする可能性を持っています。しかし、会社としての判断基準がないままAIを使っても、社員の納得感は高まりません。

まずは、人事制度を通じて「何を大切にする会社なのか」「どのような行動を評価するのか」「どのような成長を期待するのか」を明確にすることが重要です。

6. まとめ

AIの進化により、人事業務の効率化は今後さらに進んでいくと考えられます。

評価コメントの整理、面談記録の要約、社員データの分析、研修テーマの提案など、人事担当者を支援する場面は増えていくでしょう。

しかし、人事制度の本質は、AIが判断することではありません。

会社として、どのような人材を評価し、どのような行動を期待し、どのように成長を支援し、どのように処遇へ反映するのか。

その考え方を明確にすることが、人事制度の役割です。

AI時代に必要な人事制度とは、複雑で高度な制度ではなく、判断基準が明確で、現場で運用でき、必要に応じて見直しができる制度です。

AIを活用するためにも、まずは自社の人事制度が「判断のものさし」として機能しているかを見直してみることが重要ではないでしょうか。