AIの普及によって、部下の評価のあり方も変わり始めています。AIを使えば、経験の浅い社員でも整った資料や文章を短時間で作れるようになります。その結果、「成果物だけでは実力が見えにくい」という新たな問題が生まれています。
では反対に、AIを使って部下を評価してもよいのでしょうか。そこで本記事では、グーグル、マイクロソフト、NTTドコモ、富士通、KDDIなどを含む600社以上、のべ2万人以上に思考・発想の研修を行い、そのノウハウをAIで誰でも実践できる方法を書籍『AIを使って考えるための全技術』としてまとめた石井力重さんに、AI時代に求められる新しい評価の考え方について聞きました。（構成／ダイヤモンド社・石井一穂）
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部下を「AIを使って評価」するのはあり？
――AIを使って部下を「評価」するのはありなのでしょうか。
最終判断をAIに任せるのはおすすめしません。ただし、観察の補助として使うのは有効です。
たとえば、
・要件を満たしているか
・論理の飛躍がないか
・主張と根拠が対応しているか
こうした形式面のチェックは、AIが得意です。
ただし、評価は下記の二層に分けるべきでしょう。
① 成果物の質
② プロセスの質（どう考え、どう検証したか）
AIは①の補助には使えますが、②は部下との対話が必要です。
「AIで自動的に評価している」と感じれば、組織への信頼や愛着は薄れ、より条件の良い職場へ移ろうという意識が強まるでしょう。
しかし、「AIで形式面を公平にチェックし、人間が努力や成長を見ている」という二段構えなら、AI活用はネガティブに受け取られません。
むしろ、AIのチェック観点を公開すれば、部下がセルフチェックするようになり、成果物の質も向上します。
AIで評価を“自動化”すると信頼は壊れますが、“透明化”するなら信頼はむしろ高まる可能性があるのです。
添削では「直す」より「視野を広げる」
――部下のアウトプットをAIで添削してもいいのでしょうか。
やり方が重要です。AIで修正版を作ってそのまま渡すのは効率的ですが、部下は育ちません。
おすすめは観点を増やす添削です。
・別の読み手の視点
・反論の可能性
・リスクの洗い出し
・目的との整合
こうした観点をAIに出させ、部下自身に考えさせます。部下の成果物を直すのではなく、視野を広げてあげるのです。
さらに有効なのは、その添削用のプロンプトを部下に共有し、自分で見直してバージョン2を提出してもらう方法です。
AIで修正するだけで終わらず、思考のプロセスを育てることができます。
AI時代は「成果」だけで評価してはいけない
――部下がAIを使って出した成果は、どう評価すればいいのでしょうか。
ここは非常に重要です。AIを使った成果物は、文章も整い、構造もきれいに見えます。成果物だけを見ると、AI利用者の方が優秀に見えることもあります。
しかし、それだけで評価すると、「思考を深めた人」と「AIの出力を貼り付けただけの人」の差が見えなくなります。
よって、先ほどお伝えしたように評価を二層で見る必要があります。
たとえば「プロセスの質」の評価について、下記について語れない場合、学習は浅く、将来の実行力に差が出てしまいます。
・どんな問いを立てたか
・どんな仮説を持ったか
・どこを修正したか
・どこで迷ったか
AI時代は成果物の差が縮まりやすいからこそ、プロセスを見る力が上司に求められます。
今回の成果と、将来の成長。
人とAIを組み合わせてその両方を評価する力が、これからのリーダーには必要になります。
（本稿は、書籍『AIを使って考えるための全技術』著者、石井力重さんの書き下ろし記事です。書籍ではAIを使って思考の質を高める56の方法を紹介しています）
――『AIを使って考えるための全技術』P17より引用
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『AIを使って考えるための全技術 ―「最高の発想」を一瞬で生み出す56の技法』石井力重（著）、加藤昌治（監修）、682ページ
『AIを使って考えるための全技術』とは？
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本書の目次
序章 「AIを使って考える」とは？ ―チュートリアル
1部 すぐにアイデアがほしいとき
第1章 「AI特有の力」で考える
第2章 「自由な発想」で考える
第3章 「ロジカルな発想」で考える
2部 アイデアを磨きたいとき
第4章 考えを「発展」させる
第5章 考えを「具体的」にする
第6章 考えを「検証」する
3部 アイデアを実現したいとき
第7章 アイデアの「伝え方」を考える
第8章 アイデアの「実行策」を考える
4部 考えるヒントがほしいとき
第9章 「課題」を分析してヒントを得る
第10章 「悩み」を分析してヒントを得る
第11章 「人」を分析してヒントを得る
第12章 「未来」を予測してヒントを得る
最終章 「技法」を使いこなす ―ケーススタディ
