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title: 人事評価コメントをAIで書いた課長が払う「言葉が軽くなる」コスト
date: 2026-06-02
description: 課長の25%が人事評価コメントをAIで書く時代に、部下が「これはAIだ」と感づいた瞬間、評価の言葉は紙くずになる。燃料効率と信頼コストのトレードオフを雇われの算数で計算し、どこをAIに渡しどこに自分の言葉を残すかの設計と逃げの一手を書く。
tags: [AI活用, 雇われの算数, 課長]
source: https://ai.work.naenote.net/posts/hyoka-comment-ai-kacho/
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期末の評価コメント欄を10人分、深夜に埋めている。1人目はちゃんと書いた。5人目あたりから、AIに過去の1on1メモを渡して下書きさせ、語尾だけ直して貼り付けている。

そのコメントを読んだ部下が、半年後にこう言ったらどうなるか。「あれ、AIが書いたやつですよね」。その瞬間、あなたが渡したはずの評価は、紙くずに変わる。

## 課長の4人に1人が、もう評価コメントをAIに書かせている

[評価コメントをAIで書く](/posts/ai-feedback-buka-shiko/)のは、あなただけの裏技ではない。すでに広く起きている。

株式会社タバネルの「課長のAI活用実態調査」（2026年1月）によれば、課長の67%がAIを月1回以上活用しており、そのうち**25%が人事評価コメントの作成にAIを使っている**。4人に1人だ。（出典: [課長のAI活用実態調査](https://tabanel-japan.com/blog-news/news/5848/)）

この数字を、まず燃料効率の話として正しく評価しておきたい。評価コメントは1人あたり数百字、それを部下の人数分書く。プレマネの期末に、この作業は確実に燃料を食う。AIに過去のメモを渡して骨子を作らせるのは、雇われの算数として合理的だ。私はこれを否定しない。

問題は、合理的な手段が、別の場所でコストを発生させていることに気づきにくい点にある。

{{< mermaid >}}
flowchart TD
    A[1on1メモをAIに渡す] --> B[評価コメント生成]
    B --> C[燃料を節約]
    B --> D[部下が違和感を検知]
    D --> E[動機が死ぬ]
{{< /mermaid >}}

## 「言葉が軽くなった」を部下は驚くほど正確に検知する

AIで書いた評価コメントの本当のコストは、燃料ではなく信頼で支払われる。

私が話を聞いてきた課長たちは、口を揃えて似たことを言う。「便利になったが、自分のコメントに前ほど重みを感じなくなった」。書いた本人が薄さを感じるなら、受け取る側はもっと敏感だ。

部下は、あなたの普段の言葉づかいを毎日聞いている。会議での口癖、Slackでの返し方、廊下での一言。その蓄積があるから、評価コメントだけ急に整って、急に抽象的になった瞬間に違和感を持つ。「成長が著しく、今後の活躍に期待」——この種の無難な文は、誰に対しても成立するから、誰にも刺さらない。

評価コメントは情報伝達ではない。「私はあなたを見ていた」という証明だ。だからこそ、固有名詞と具体的な場面が抜けた瞬間に、価値の大半が消える。AIは過去のメモを要約して整えることはできる。だが、「あの炎上案件の夜、最後まで残っていたのを私は見ていた」という一文は、メモに残っていなければ生成されない。

そして部下は、その一文があるかどうかで、評価が本物かを判断している。

## [どこをAIに渡し](/posts/ai-handan-sekkei/)、どこに自分の言葉を残すか

「AIに書かせるか、自分で書くか」は二択ではない。1枚のコメントの中で、渡す部分と残す部分を分けるのが現実的だ。

整理すると、評価コメントは3つの層でできている。

1. **事実の層** 何をやったか、どの案件で、数字はどうだったか。ここはAIに渡してよい。1on1メモや日報を渡し、事実を時系列で整理させる。燃料の節約効果が最も大きい場所だ
2. **評価の層** その事実をどう価値づけるか。良かった点と課題を、会社の評価軸に紐づける。ここはAIの草案を土台にしつつ、最終判断はあなたがやる
3. **固有の層** 「私だけが知っているあなたの場面」。ここは絶対にAIに渡さない。1人につき1〜2文、自分の言葉で書く

やることは単純だ。AIに事実の整理をさせて、最後に固有の層を1〜2文だけ手で足す。10人分でも、追加の燃料は1人あたり数分で済む。

この数分が、評価コメント全体の真贋を決める。10人全員に同じ温度のテンプレを配るより、9割AI・1割自分の言葉のほうが、信頼コストの収支は圧倒的に良い。ここでは自分の観察だけが、AIに代替できない資産になる。（査定の数値化は[査定を3つの数字で動かす記事](/posts/satei-suchi-3ko/)で詳しく書いた）

## 固有の層を書くための材料を、期末ではなく日常で貯める

固有の層が書けないのは、あなたの観察力の問題ではない。材料が手元に残っていないだけだ。

期末に10人分の「あの場面」を思い出そうとしても出てこない。だから日常で貯めておく。1on1のたびに、評価軸とは無関係でいいので「印象に残った具体的な場面」を1行だけメモに残す。これは議事録の整形とは別物で、後で要約させるための逐語録でもない。評価コメントの固有の層に、そのまま移植するための種だ。

AIに1on1の記録を任せている場合でも、この1行だけは自分で打つ。残りの議事録整形はAIでいい（その委譲の線引きは[1on1をAIに委ねる記事](/posts/1on1-ai-delegate/)で詳しく書いた）。AIで議事録を月20時間削る話と、ここで自分の1行を残す話は、矛盾しない。削る場所と残す場所を分けているだけだ。

材料さえあれば、期末のコメント作成は「AIに事実を整理させ、種を1〜2文足す」だけの作業になる。燃料も信頼も、両方守れる。

## 逃げの一手

全員分の固有の層を書く余力がない期がある。そのときは、評価が低い部下と、辞められたら困る部下、この2人にだけ固有の層を書く。

評価が低い部下のコメントがテンプレだと、本人は「ちゃんと見られずに低くつけられた」と受け取る。これは後で異議や離職に直結する。残りの全員に均等に薄く配るより、ここだけは厚くする。それ以外はAIの草案のままでいい。完璧に書こうとして10人全員のコメントが期末に間に合わないほうが、よほど損だ。

## まとめ：AIに渡せないのは、あなたが見ていた1場面だけ

評価コメントの9割は、もうAIで書いていい。守るべきは、1人につき1〜2文の「私はあなたを見ていた」という証明だけだ。

そこを残す限り、AIは燃料を節約してくれる。そこを渡した瞬間、評価コメントは部下の動機を殺す紙くずになる。

{{< ai-disclaimer >}}

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### AI Agent Context & Resources
- **Author**: NAE
- **Source**: https://ai.work.naenote.net/posts/hyoka-comment-ai-kacho/
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