ChatGPTで人事評価コメントを書く｜そのまま使えない理由

評価コメントがChatGPTで書けない原因は、プロンプトではなく材料にあります。「今期の観察事実」を10個そろえてから投げれば、下書きは5分で出ます。ただしChatGPTに任せてよいのは4用途のうち2つだけです。本人開示用のコメントと次期の育成方針は任せられます。評価会議での説明と昇給・昇格の根拠記録は、人が書きます。

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この記事で分かること

• 評価コメントが書けなくなる原因の切り分け方

• 評価コメントを4用途に分ける分類軸と、AIに任せてよい範囲

• 観察事実を集める棚卸しシート（コピペ可）

• そのまま使えるプロンプト7本（全文掲載）

• 個人情報保護法の観点で、何を入力してよくて何が危ないか

• 評価コメント作成を支援する10ツールの比較表と、それぞれの欠点

• ChatGPTだけで足りるケースと、足りなくなる5つの条件

本記事の料金・機能・法令の記載は、すべて2026年8月6日に公式サイトまたは官公庁の公開情報で確認した内容にもとづきます。金額を確認できなかったものは、確認できなかったと明記しました。

1. 評価コメントが書けない原因は3つに分かれる

「評価コメントが書けない」と言うとき、詰まっている場所は人によって違います。ここを切り分けないまま、ChatGPTにいきなり「Aさんの評価コメントを書いて」と投げても、当たり障りのない文章が返ってくるだけになります。

原因1：材料がない（観察事実を記録していない）

評価期間の6か月間、部下の行動を何も記録していない。思い出せるのは直近1か月の出来事と、印象に残った失敗が1件だけ。この状態でコメントを書こうとすると、「積極的に業務に取り組んでいる」のような、誰にでも当てはまる文章しか出てきません。

これは文章力の問題ではありません。原材料の欠品です。ChatGPTは材料を持っていないので、材料不足はChatGPTでは解決しません。第4章の棚卸しシートで、まず材料を作ります。

原因2：材料はあるが、評価基準に紐づけられない

行動は覚えています。ただし「その行動がどの評価項目のどのレベルに当たるのか」を、自社の等級定義に照らして言語化できません。等級定義が抽象的な言葉（「主体性を持って行動する」など）で書かれている会社ほど、この詰まり方をします。

ここはChatGPTが機能します。等級定義と観察事実を同時に渡せば、対応づけの案が出ます。ただし最終判断は人がやります。

原因3：材料も紐づけもできているが、書き方で迷う

低評価をどう伝えるか。改善要求をどこまで強く書くか。前期と同じ評価になった人に、どう書けば納得してもらえるか。ここは表現の問題なので、ChatGPTの得意領域そのものです。

原因1が最も多く、そして最もChatGPTで解決しません。順序を守ります。

2. 分類軸：評価コメントには4つの用途がある

多くの記事は「評価コメントの書き方」を1種類として扱います。実務では4種類あります。書く相手も、求められる正確さも、書き直しの許容度も違います。この区別をつけないまま1本の文章で全部を兼ねようとすると、どの読み手にも刺さらない文章になります。

用途A：本人開示用のフィードバックコメント

本人が読みます。評価面談で使い、多くの会社ではシステム上でも本人が閲覧できます。求められるのは、納得感と次の行動が分かることです。

用途B：評価会議・すり合わせ用の説明

上位者や他部署の管理職が読みます。「なぜこの評価点なのか」を、他の被評価者と比べても筋が通る形で説明します。求められるのは、基準への当てはめの一貫性です。

用途C：昇給・昇格・降格の根拠記録

人事部と経営が読み、後から参照されます。処遇が争いになったときに引かれる記録でもあります。求められるのは、事実の正確さと日付の特定です。

用途D：次期の育成計画・目標設定のインプット

本人と上司が次の期に使います。求められるのは、具体的な行動レベルまで落ちていることです。

AIに任せてよいのはAとD

BとCをAIに書かせてはいけない理由は精度ではありません。責任の所在です。処遇の根拠として残る文書は、書いた人が内容に責任を持てる状態で作る必要があります。生成された文章を読んで「だいたい合っている」と判断して提出した文書は、後から一文ずつ根拠を問われたときに支えられません。

3. 【コピペ可】評価コメントの型：F-M-R

評価コメントの型は、3つの層の順番で決まります。難しい理論は要りません。

F（Fact／事実）    ： いつ、何を、どうしたか。数字か固有名詞が入る
M（Meaning／意味） ： その行動が、評価基準のどの項目のどのレベルに当たるか
R（Request／要求） ： 次の期に何を、どの水準まで期待するか

順番を変えません。Mから始めると評価者の主観が先に立ち、Fから始めると事実で会話が始まります。

3-1. F-M-Rの完成例（架空の人物による作例）

以下は説明のために作った架空の例で、実在の人物・案件ではありません。

F： 4月から6月にかけて、新規の問い合わせ対応フローを1人で棚卸しし、返信テンプレートを12種類作成しました。導入後、一次返信までの平均時間が営業日ベースで2.1日から0.5日に短縮されました（社内の問い合わせ管理表より）。

M： 等級3の要件である「担当業務の課題を自ら発見し、標準化まで実行する」に該当します。テンプレート化により他メンバーも同じ品質で返信できる状態にした点は、等級4の「他者の業務品質に影響を与える」の入口に届いています。

R： 次期は、作成したテンプレートの更新ルール（誰がいつ見直すか）を決めて運用に乗せてほしいです。仕組みを作ることと、仕組みが人の入れ替わりに耐えることは別の力量になります。

3-2. Fが書けないコメントは提出しない

Fの層に数字も固有名詞も入らない場合、そのコメントは提出を止めたほうがよいです。「積極的に取り組んだ」「周囲への配慮があった」だけのコメントは、本人が読んでも次の行動が変わりません。原因1（材料の欠品）に戻ります。

3-3. 評価が低い人ほどFを厚くする

低い評価を伝えるとき、多くの評価者はMとRを厚くします。逆にします。Fを厚くして、Mを短くします。事実の記述量が多いほど、評価の理由が本人の中で再構成されます。解釈の言葉を増やすと、反発だけが増えます。

4. 【コピペ可】ChatGPTに渡す前の事実棚卸しシート

ChatGPTに投げる前の作業がこれ1つです。1人あたり10分で終わります。

【事実棚卸しシート】被評価者：____　期間：____年__月〜____年__月

■ 定量（数字が出るもの）※分かるものだけでよい
1. 担当した案件・タスクの件数：
2. そのうち期限内に完了した件数：
3. 目標として設定した数値と、実績：
4. 前期と比べて増減した数字：

■ 定性（出来事として書けるもの）※5件以上
5. 期の前半で、想定より良かった出来事（日付・場面・行動）：
6. 期の前半で、想定を下回った出来事（日付・場面・行動）：
7. 期の後半で、想定より良かった出来事：
8. 期の後半で、想定を下回った出来事：
9. 他のメンバーから名前が挙がった場面（誰が、何と言ったか）：
10. 本人が自分から手を挙げた場面：
11. 本人が避けた・止まった場面：

■ 環境要因（本人の力量以外で結果に影響したもの）
12. 期中に担当変更・異動・欠員があったか：
13. 突発対応で本来業務が止まった期間：

■ 前期からの継続
14. 前期のコメントで出した要求（Rの層）は何だったか：
15. それが今期どうなったか：

■ 未記入チェック
・5〜11で埋まった数が5件未満なら、ここで一度手を止めて、
　メール・チャット・案件管理表・議事録を遡って追加する

12と13を入れる理由があります。環境要因を書き出しておかないと、AIは全ての結果を本人の力量に帰属させた文章を作ります。欠員でリソースが半分だった期の未達を、本人の能力不足として書いた評価コメントは、本人の信頼を最も速く失います。

14と15も外しません。前期の要求に触れないコメントは、評価が単発のイベントとして扱われていることを本人に伝えてしまいます。

5. 【全文掲載】プロンプト7本

ここから先はコピペして使います。【 】の箇所だけ差し替えます。ChatGPTの無料プランでも実行できます（第8章で無料版の制約を扱います）。

入力する前に、必ず第9章の個人情報の扱いを読んでください。氏名をそのまま入れるかどうかは、そこで判断します。

プロンプト1：事実を評価基準に紐づける

あなたは日本企業の人事評価の設計に詳しいアドバイザーです。
以下の【等級定義】と【観察事実】を突き合わせ、どの事実がどの評価項目の
どのレベルに該当するかを整理してください。

# 等級定義（当社のもの）
【ここに自社の等級定義・評価項目を貼る。抽象的な表現のままでよい】

# 対象者の情報
- 等級：【現等級】
- 職種：【職種】
- 在籍年数：【年数】

# 観察事実
【棚卸しシートの1〜15をそのまま貼る】

# 出力
以下の3つに分けて出力してください。

## 1. 評価項目への対応表
| 観察事実 | 該当する評価項目 | 該当すると考えられるレベル | 判断が割れそうな点 |
表形式で。1つの事実が複数項目にまたがる場合は行を分けてください。

## 2. どの項目にも紐づかなかった事実
紐づかなかった理由も添えてください。

## 3. 判断材料が足りない評価項目
現在の観察事実では評価できない項目を挙げ、
「その項目を評価するには何を確認すればよいか」を質問形式で示してください。

# 制約
- 評価点やランクは提示しないでください。判断は評価者が行います
- 観察事実に書かれていない行動を推測して補わないでください
- 環境要因（欠員・担当変更・突発対応）が結果に影響している可能性がある箇所は、
  その旨を明示してください

このプロンプトで点数を出させないのが要点です。点数はAIが出した瞬間に、評価者の判断がその数字に引きずられます。AIには対応づけまでやらせて、レベルの決定は人が持ちます。

プロンプト2：本人開示用コメントをF-M-R型で生成する

あなたは日本企業の管理職向けに、評価フィードバック文の作成を支援する編集者です。
以下の情報から、本人が読むフィードバックコメントの下書きを作成してください。

# 文章の型（厳守）
以下の3層を、この順番で書いてください。
F（事実）：いつ・何を・どうしたか。数字か固有名詞を必ず入れる
M（意味）：その行動が評価基準のどの項目のどのレベルに当たるか
R（要求）：次期に何を、どの水準まで期待するか

# 素材
- 評価期間：【期間】
- 対象者の等級と職種：【等級・職種】
- 確定した評価結果：【評価ランク／総合評価。まだなら「未確定」と書く】
- 観察事実：【棚卸しシートを貼る】
- 評価項目への対応：【プロンプト1の出力を貼る】

# 出力条件
- 全体で400〜600字
- 良かった点2つ、次期の要求1〜2つの配分
- 「積極的」「主体的」「意欲的」という語は使わないでください。
  代わりに、その語が指している具体的な行動を書いてください
- 断定を避ける表現（〜と思われる、〜のようだ）を使わないでください
- 環境要因が結果に影響した箇所は、本人の力量の問題として書かないでください
- 最後に【この下書きで事実確認が必要な箇所】を箇条書きで別記してください

# 出力形式
## フィードバックコメント（下書き）
（本文）

## 事実確認が必要な箇所
（箇条書き）

## この下書きで意図的に書かなかったこと
（箇条書き）

最後の「意図的に書かなかったこと」は、後から効いてきます。AIが素材から落とした要素が見えるので、落としてよかったのか、拾うべきだったのかを評価者が判断できます。

プロンプト3：評価が低い人へのコメントに変換する

以下のフィードバックコメントの下書きを、評価が期待を下回った対象者向けに
書き直してください。

# 元の下書き
【プロンプト2の出力を貼る】

# 追加情報
- 評価が下回った主な項目：【項目名】
- 本人が同じ認識を持っていそうか：【持っていそう／持っていなさそう／不明】
- 改善が必要な期限：【次期末／半期／特になし】

# 書き直しの方針（厳守）
- F（事実）の記述量を、元の下書きの1.5倍以上にしてください
- M（意味）の記述量を減らし、評価者の解釈の言葉を最小限にしてください
- 人格・性格に触れる表現を使わないでください（例：慎重すぎる、消極的、
  責任感が薄い）。行動と結果だけを書いてください
- 改善要求は「やめること」ではなく「代わりに何をするか」の形にしてください
- 励ましの定型句（期待しています、頑張ってください）で締めないでください

# 出力
## 書き直したコメント
## 面談で本人から出そうな反論（3つ）
## その反論に対して、事実で答えられるか／答えられないか

3つ目の出力を必ず読みます。事実で答えられない反論が1つでもあるなら、そのコメントはまだ出せません。材料が足りていない証拠になります。

プロンプト4：評価エラーの自己点検

以下のフィードバックコメントと観察事実を読み、評価エラーの兆候が
ないか点検してください。

# 点検対象
コメント：【プロンプト2または3の出力】
観察事実：【棚卸しシート】

# 点検する項目
1. ハロー効果：1つの目立つ長所または短所が、他の項目の評価まで
   引っ張っている兆候がないか
2. 期末効果（直近効果）：評価期間の後半の出来事に偏っていないか。
   前半の事実が何件、後半が何件かを数えて示してください
3. 寛大化・厳格化：評価基準の記述に対して、当てはめが緩い／厳しい箇所がないか
4. 中心化：どの項目も無難な水準に寄っていないか
5. 対比誤差：他の被評価者との比較で語られている箇所がないか
   （このコメントは絶対評価で書かれるべきです）
6. 属人的な期待：職務要件に書かれていない期待が混ざっていないか

# 出力
| 点検項目 | 兆候の有無 | 該当箇所（原文引用） | 修正案 |

最後に、「このコメントで最も危険な箇所」を1つだけ挙げてください。

プロンプト5：面談の想定問答を作る

以下のフィードバックコメントを使って評価面談を行います。
面談の想定問答を作成してください。

# コメント
【確定したコメント】

# 面談の条件
- 所要時間：【30分／60分】
- 評価結果を伝えるのは面談内が初めてか：【はい／いいえ】
- 処遇（昇給・昇格）の話をこの場でするか：【する／しない】

# 出力
## 1. 冒頭2分で話すこと（読み上げ用の原稿）
## 2. 本人から出る可能性が高い質問（10個）と、それぞれへの答え方の骨子
   ※答えの中に、コメントに書いていない事実を使う場合は【要事前確認】と付記
## 3. この面談で答えてはいけない質問と、その場での返し方
   （例：他の人の評価、まだ決定していない人事、上位者の判断理由）
## 4. 面談後にやること（期限つき）

3の出力が実務で効きます。その場で答えてはいけない質問に答えてしまうことが、評価面談の最大の事故になります。

プロンプト6：チーム全員分のトーンと粒度をそろえる

以下は同じチームの複数名分のフィードバックコメントです。
評価者間・被評価者間で不公平に見える箇所を検出してください。

# コメント一覧
【対象者1】：（コメント全文）
【対象者2】：（コメント全文）
【対象者3】：（コメント全文）
※氏名は「対象者1」等に置き換えてあります

# 検出する観点
1. 文字数のばらつき（誰のコメントが極端に短いか）
2. 具体的な事実（数字・固有名詞）の記載数のばらつき
3. 要求（次期への期待）の強度のばらつき
4. 同じ行動に対して、人によって評価の当てはめが違っていないか
5. 特定の人にだけ人格に触れる表現が使われていないか

# 出力
| 観点 | 最も手薄な対象者 | 具体的な差分 | 補うべき内容 |

最後に「このまま開示した場合に、最も苦情が出そうな1名」と、その理由を
挙げてください。

評価コメントの不満は、コメント単体ではなく他人のコメントとの差から生まれます。人が全員分を読み比べる時間は取れないので、ここは道具で潰します。

プロンプト7：次期の育成計画に変換する

以下のフィードバックコメントから、次期の育成計画の案を作成してください。

# コメント
【確定したコメント】

# 条件
- 対象者の等級：【現等級】／目標とする等級：【次等級】
- 次期の期間：【期間】
- 本人が使える学習時間の目安：【週◯時間／不明】
- 部署で任せられる業務の幅：【具体的に】

# 出力
## 1. 次期に埋めるべきギャップ（3つまで、優先順に）
   各ギャップについて「現状」「到達点」「観測方法（何が起きたら達成と見なすか）」
## 2. 業務アサインで埋める案（学習ではなく実務で埋める案）
## 3. 学習・研修で埋める案
## 4. 上司側がやること（本人ではなく評価者の行動として）
## 5. 3か月時点での中間チェック項目

# 制約
- 「〜力を高める」のような抽象的な目標を書かないでください。
  行動と観測可能な結果で書いてください
- 本人の努力だけで達成できない項目には、上司側の前提条件を明記してください

7本を回す順番と所要時間

10名のチームで、棚卸し込みで概ね4〜5時間です。棚卸しを日々やっている評価者なら2時間を切ります。

6. ChatGPTで足りるケースと、足りなくなる条件

ChatGPTを貶す必要はありません。この用途では十分に機能します。ただし機能する条件があります。

6-1. ChatGPTだけで足りるケース

• 評価対象が10名以下：全員分のコメントを手元で見比べられる規模です

• 評価制度がシンプル：評価項目が10個以内で、等級定義が1ページに収まります

• 年1〜2回しか回さない：運用の型を人が覚えていられる頻度です

• 評価者が1〜2名：評価者間のばらつきを、口頭ですり合わせられる人数です

• 過去の評価データを参照する必要がない：前期のコメントを手元のファイルから探せます

この条件に全部当てはまるなら、月額の追加費用をかける理由はありません。第5章のプロンプトをテキストファイルに保存して、毎期コピペすればよいです。

6-2. 足りなくなる5つの条件

条件1：毎回、等級定義と評価項目を貼り直すことになる

会話をまたぐと、AIは前回貼った等級定義を保持しません。10名分やるなら10回貼ります。プロジェクト機能やカスタム指示に格納する手はありますが、その設定を維持・更新する担当者が要ります。

条件2：出力が期ごとにブレる

同じプロンプト、同じ素材でも、生成される文章の粒度は毎回同じになりません。1期目と2期目でコメントの厚みが変わると、本人は「今期は雑に扱われた」と受け取ります。評価の文書は、年次で比較されます。

条件3：チームで同じ品質を再現できない

評価者が5名いて、うち3名がプロンプトを我流で改変した場合、コメントの質は評価者ごとに割れます。プロンプトをどこに置き、誰が更新し、改変を禁じるかを決める運用が別途必要になります。

条件4：過去の評価履歴と接続できない

「前期の要求が今期どうなったか」を書くには、前期のコメントが手元に要ります。5期分・50名分になると、探すこと自体が作業になります。評価コメントの価値は、単発ではなく時系列で蓄積されたときに出ます。

条件5：誰がいつ何を入力したか残らない

評価に関する情報を、どの評価者が外部サービスに入力したのか。監査や労使の場で問われたときに、記録がありません。会社としてルールを敷いても、遵守を確認する手段がありません。

7. 【比較表】評価コメント作成を支援する10の選択肢

評価コメントの生成そのものより、評価データを次の期に引き継げるかで選択肢が分かれます。列はそこに寄せました。

料金はすべて2026年8月6日に各社公式サイトで確認しました。金額の記載がないものは「非公開」と書きました。アクセスできず確認できなかったものは、その旨を書きました。

表の読み方で最も重要な点

タレントマネジメント製品の多くが料金非公開という事実そのものが、選定の制約になります。3社に問い合わせて見積もりが出そろうまで、平均して2〜4週間かかります。評価期の直前に検討を始めると間に合いません。

そして、AI評価コメント生成機能は2025年に各社が相次いで投入した領域で、β提供や一部機能限定のものが混ざります。「AIで評価コメントが書ける」という一言で括らず、どの評価種別（上司評価・360度評価・目標設定）に対応するのかを、契約前に個別に確認します。

8. ChatGPTのプランと、この用途での制約

OpenAI公式の記載を基準にします（2026年8月6日確認）。

評価コメントの用途で効くのは一時チャットです。氏名を伏せた形で入力したうえで、一時チャットを使えば、履歴に残さず学習にも使わない形で処理できます。ただし一時チャットは履歴が残らないので、翌期に同じ会話を参照する使い方はできません。

9. 個人情報の扱い：どこまで入力してよいか

ここは省略できません。人事評価の情報は、個人情報保護法上の保有個人データにあたります。

9-1. 個人情報保護委員会の注意喚起（2023年6月2日）

個人情報保護委員会は2023年6月2日、生成AIサービスの利用に関する注意喚起を公表し、あわせてOpenAIに対しても注意喚起を行っています（公表ページ：https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/230602_AI_utilize_alert/ ／2026年8月6日確認）。一般利用者向けと事業者向けの内容はPDFの別添として公開されているため、実務で判断する際は必ず原文の別添を確認します。

9-2. 評価情報は「開示しない」と決めうる情報でもある

個人情報保護委員会のガイドラインQ&A（Q9-11、https://www.ppc.go.jp/all_faq_index/faq1-q9-11/ ／2026年8月6日確認）は、雇用管理情報について次の趣旨を示しています。

雇用管理情報には、人事評価や選考に係る個々人の情報など非開示とすることが想定される情報が含まれる。個人情報取扱事業者は、労働組合等と協議したうえで、その全部または一部を開示することにより業務の適正な実施に著しい支障を及ぼすおそれがある場合に該当するとして非開示とすることが想定される保有個人データの開示に関する事項を定め、従業者に周知するための措置を講ずることが望ましい。

つまり評価情報は、会社が慎重に扱うことを前提に置かれている情報です。その情報を、社外のサービスに評価者の判断で入力してよいかは、個人が決める話ではありません。会社としてルールを決める話になります。

9-3. 入力の可否を分ける線

9-4. 【コピペ可】入力前の匿名化チェックリスト

□ 氏名を「対象者A」等に置き換えた
□ 社員番号・メールアドレス・電話番号を削除した
□ 部署名を「営業部門」等の粒度に落とした（3名以下の部署は職種名に置換）
□ 顧客名・取引先名を「顧客X」に置き換えた
□ 案件名を一般名詞に置き換えた
□ 生年月日・入社年月日を「在籍◯年」に置き換えた
□ 健康・家族・信条に関する記述が1行も含まれていないことを確認した
□ 一時チャット（Temporary Chat）を使うか、学習利用の設定をオフにした
□ 会社に生成AI利用のルールがある場合、この用途が許可されていることを確認した
□ 出力された文章を保存する場所を決めた（個人PCのローカルに残さない）

置き換えた対応表（対象者A＝実名）は、AIに入力せず手元で管理します。この対応表の管理も、会社のルールに従います。

個別の判断は、自社の個人情報保護方針と社内規程、必要に応じて弁護士・社会保険労務士に確認してください。業種や取り扱う情報によって、判断が変わります。

10. AIでは解決しない部分

正直に書きます。以下は道具を入れても解決しません。

10-1. 評価制度そのものが曖昧なら、コメントも曖昧になる

等級定義が「主体性を持って行動する」の一行しかない会社で、AIに紐づけをさせても、出てくるのは同じ抽象度の文章です。評価コメントの質は、評価制度の解像度を超えません。制度の見直しが先になる会社は多いです。

10-2. 観察していない事実は生成できない

第1章の原因1がこれにあたります。日々の記録が無いなら、まず記録を始めます。週に1回、5分でよいです。メモの残し方は問いません。期末にまとめて思い出す方式を続けている限り、どのツールを入れても出力は変わりません。

10-3. 評価結果への納得は、コメントの文章では作れない

納得は、期初の目標設定の時点でほぼ決まります。何を達成すれば何点なのかが期初に合意できていなければ、期末にどれだけ丁寧なコメントを書いても後付けの説明にしかなりません。

10-4. 評価者の力量差は残る

同じプロンプトを使っても、渡す観察事実の質が違えば出力は違います。事実を10件書ける評価者と3件しか書けない評価者の差は、AIでは埋まりません。埋めるのは評価者訓練で、これは人がやります。

10-5. 処遇の決定は代行できない

昇給・昇格の判断は経営の意思決定です。評価コメントはその材料の1つでしかありません。AIが出した文章を根拠に処遇を決める運用にすると、決定の説明責任を誰も負えなくなります。

11. FAQ

Q1. ChatGPTの無料版でも、この記事のプロンプトは使えますか。

使えます。第5章のプロンプトは特別な機能を必要としません。ただしOpenAIの公式料金ページには、無料プランではモデルへのアクセス、メッセージ数、アップロード数などに制限があると記載されています（2026年8月6日確認）。10名分を連続で処理すると、途中で制限に当たる可能性があります。その場合は日をまたぐか、上位プランを検討します。

Q2. 評価コメントに、社員の氏名や実績を入力していいですか。

氏名は入力しません。「対象者A」に置き換えます。実績の数値は、自社の情報管理ルールで判断します。第9章のチェックリストを使い、匿名化してから入力します。会社に生成AIの利用ルールがある場合は、その範囲を先に確認します。個人情報保護委員会は2023年6月2日に生成AIサービスの利用に関する注意喚起を公表しているので、原文の別添にも目を通しておきます。

Q3. AIが書いたコメントだと本人にバレませんか。

第5章のプロンプトは、観察事実（数字・固有名詞・日付）を必ず入れる設計にしてあります。事実が入っている文章は、生成されたものでも「自分を見ていない」とは受け取られません。逆に、事実が入っていない文章は、人が書いても同じ疑いを持たれます。問題は生成の有無ではなく、事実の有無です。

Q4. 全員分を1回のプロンプトでまとめて生成してもいいですか。

推奨しません。まとめて生成すると、AIが文章の型をそろえようとして、個人ごとの事実の違いが薄まります。1人ずつ生成し、最後にプロンプト6で全員分を横並び点検する順序にします。

Q5. 評価コメントは何年保存する必要がありますか。

労働基準法の法定帳簿（労働者名簿・賃金台帳など）とは別枠の書類になるため、評価コメント固有の保存年数を一律に述べることはできません。処遇の根拠として争いになったときに参照される性質があるため、実務上は複数年分を保存する会社が多いです。自社の文書管理規程と、必要なら社会保険労務士に確認してください。

Q6. AI評価コメント機能があるシステムを入れれば、この記事の作業は不要になりますか。

不要になるのはプロンプトの管理と貼り直しの部分です。第4章の事実棚卸しは残ります。カオナビの公式リリースにも「客観的根拠に基づく」と書かれているとおり、根拠となるデータを誰かが入れる工程は消えません。システムを入れて楽になるのは、根拠を集めた後の工程になります。

Q7. 評価者が1人しかいない小さな会社でも、この手順は必要ですか。

棚卸しシートとプロンプト2だけでよいです。プロンプト6（全員分のトーンそろえ）は評価者が複数いる場合の機能なので、1人なら飛ばせます。ただし第10章の10-2（観察の記録）は規模に関係なく必要になります。

12. まず今期やること

1. 棚卸しシートを、担当メンバーの人数分コピーします。空欄のままでよいです。埋まらない欄が可視化されることに意味があります。

2. 1人分だけ、プロンプト2とプロンプト4を実行します。自社の等級定義でどこまで出るかを見てから、全員分に広げます。

3. 匿名化チェックリストを、評価者全員に配ります。入力ルールを口頭で伝えると必ず崩れます。

評価対象が20名を超え、期をまたいで評価履歴を参照する必要が出てきて、しかも料金非公開の製品に見積もりを取る時間が取れない。この条件なら、自社サービスのドヤHRが候補になります。公式ページに「人事評価をAIが支援」「AI評価コメント生成」と記載しているタレントマネジメントで、月9,980円（税込）の統一プランに含まれます。無料版があるので、自社の等級定義を入れて出力を確認してから判断できます。

• ドヤHR：https://doya-ai.surisuta.jp/hr/dashboard

本記事で参照した公式ページ（すべて2026年8月6日確認）

• OpenAI ChatGPT料金ページ：https://chatgpt.com/pricing

• OpenAI ヘルプ「What is ChatGPT Plus?」：https://help.openai.com/en/articles/6950777-what-is-chatgpt-plus

• OpenAI ヘルプ「Data Controls FAQ」：https://help.openai.com/en/articles/7730893-data-controls-faq

• 個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」：https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/230602_AI_utilize_alert/

• 個人情報保護委員会 ガイドラインQ&A Q9-11：https://www.ppc.go.jp/all_faq_index/faq1-q9-11/

• カオナビ プレスリリース（2025年12月11日）：https://corp.kaonavi.jp/news/pr_20251211/

• カオナビ 料金ページ：https://www.kaonavi.jp/price/

• タレントパレット AI評価アドバイス：https://www.pa-consul.co.jp/talentpalette/function/ai-feature/objective-and-performance-reviews.html

• タレントパレット 料金ページ：https://www.pa-consul.co.jp/talentpalette/price/

• HRBrain 料金ページ：https://www.hrbrain.jp/price

• HRBrain 機能アップデート（2025年6月4日）：https://www.hrbrain.jp/news/update/360-feedback_20250604

• SmartHR 料金プラン：https://smarthr.jp/pricing/

• ハーモス タレントマネジメント 料金：https://hrmos.co/hr/price/

• ジンジャー 料金ページ：https://hcm-jinjer.com/price/

• ドヤマーケAI 全サービス一覧：https://doya-ai.surisuta.jp/all-in-one