日報フィードバックで新入社員の離職率を下げる！人事評価AIを試作してみた話

最近、AIとRPAを組み合わせたちょっとした自動化遊びを楽しんでいる中で、ふと気づいたことがあります。

それは、AIって人の言葉をすごく丁寧に読み取ってくれるということ。
しかも決して否定せず、むしろ前向きなフィードバックで自己肯定感をグッと上げてくれるのです。

これって、今の時代に求められる“理想の上司像”に近いんじゃないでしょうか？

上司の主観からの脱却、AIが評価のバイアスをなくす

人事評価はどうしても上司の主観に左右されがちです。「好き嫌い」「目立つ／目立たない」で評価がブレてしまうケースも少なくありません。

そこで、「AIが日報と業績をもとに、公平に評価してくれたら？」と考え、人事評価AI（試作品）を作ってみました。

試作してみた「AI日報フィードバックシステム」

今回の仕組みは、Google Apps Script（GAS）を使って以下のような流れで構築しました：

社員の日報、労働時間、契約件数、契約金額をスプレッドシートで取得
ChatGPT API（gpt-4oなど）で日報内容を分析
A〜Cの3段階で業務評価＋その理由を出力
H、I列に「社員本人向けフィードバック」「上司向け評価コメント」を自動記入

GASコード

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const OPENAI_API_KEY = "sk-*****************"; // ← ご自身のAPIキーを入れてください

function evaluateEmployees() {
const sheet = SpreadsheetApp.getActiveSpreadsheet().getActiveSheet();
const data = sheet.getDataRange().getValues();

for (let i = 1; i < data.length; i++) {
const row = data[i];
const date = row[0];
const name = row[1];
const hours = row[2];
const contracts = row[3];
const amount = row[4];
const report = row[5];

if (!report || row[6] || row[7]) continue; // すでに評価済ならスキップ

const prompt = [
"あなたは公正なAI評価者です。",
"以下の情報をもとに、2種類のフィードバックを作成してください：",
"",
"1. 本人向け（やる気UP・やさしい言葉で）",
"2. 上司向け（業務評価・改善点を具体的に）",
"",
`・労働時間：${hours}時間`,
`・契約件数：${contracts}件`,
`・契約金額合計：${amount}円`,
`・日報内容：${report}`,
"",
"出力形式：",
"フィードバック（本人用）：◯◯◯◯",
"フィードバック（上司用）：△△△△",
"評価：A～C"
].join("\n");

const result = getChatGptReply(prompt);

const feedbackMatchPersonal = result.match(/フィードバック（本人用）：([\s\S]*?)\n/);
const feedbackMatchBoss = result.match(/フィードバック（上司用）：([\s\S]*?)\n/);
const evaluationMatch = result.match(/評価：([A-C])/);

const feedbackPersonal = feedbackMatchPersonal ? feedbackMatchPersonal[1].trim() : "解析できませんでした";
const feedbackBoss = feedbackMatchBoss ? feedbackMatchBoss[1].trim() : "解析できませんでした";
const evaluation = evaluationMatch ? evaluationMatch[1].trim() : "-";

// 書き込み
sheet.getRange(i + 1, 7).setValue(evaluation); // G列：評価
sheet.getRange(i + 1, 8).setValue(feedbackPersonal); // H列：本人用FB
sheet.getRange(i + 1, 9).setValue(feedbackBoss); // I列：上司用FB

}

function getChatGptReply(prompt) {
const url = "https://api.openai.com/v1/chat/completions";
const payload = {
model: "gpt-4o",
messages: [
{ role: "system", content: "あなたは公正な視点を持つAI人事評価アシスタントです。" },
{ role: "user", content: prompt }
],
max_tokens: 1000,
temperature: 0.5
};

const options = {
method: "post",
headers: {
Authorization: `Bearer ${OPENAI_API_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
payload: JSON.stringify(payload)
};

const response = UrlFetchApp.fetch(url, options);
const json = JSON.parse(response.getContentText());
return json.choices[0].message.content.trim();
}

}