22時、最後の1on1を終えた。部下Aへの評価を、また自分の主観だけで決めた気がしている。ちょうどその夜、トヨタ系の企業が面接官ごとの評価のブレをAIで解消しようとしている、という記事を読んだ。もしAIのほうが公平に判定できるなら、今日のあなたの1on1は何を残したのか。
flowchart TD
A[評価のブレ] --> B[AIが判定平準化]
B --> C[1on1の役割分岐]
C --> D[判定はAIへ]
C --> E[観察は課長へ]
面接官のブレをAIが消す、という記事が刺さった理由#
ITmediaが報じたところによると、トヨタ系の企業が面接官ごとの評価のばらつきをAIで均す取り組みを進めている（出典: ITmedia、2026年7月8日）。人によって同じ応募者への評価が変わる、という長年の課題への一つの回答だ。
私が話を聞いてきた課長たちは口を揃えて言う。「部下の評価を、自分の主観だけで決めていいのか、正直自信がない」と。この記事を読んで同じ言葉が浮かんだ人は少なくないはずだ。
面接という一点の判定ですらブレが問題視されるなら、半年に一度の評価も、日々の1on1で拾う印象も、同じ疑いの目にさらされる。あなたの主観は、本当に必要なのか。
1on1を「判定の場」だと思っているから怖くなる#
不安の正体を分解すると、1on1の役割を勘違いしていることに気づく。あなたが1on1でやっているのは、実は2つの別の仕事だ。
1つ目は判定。評価シートの点数をどこに落とすか、という決定だ。ここは面接官の評価のブレと同じ構造の問題を抱えている。人によって基準が揺れ、同じ働きでも点数が変わる。AIが平準化を得意とするのは、まさにこの層だ。
2つ目は観察。1on1で部下の表情や言葉の変化を拾い、後で評価コメントに落とし込む材料を集める仕事だ。評価コメントには「私だけが知っているあなたの場面」という固有の層があると、以前書いた（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）。この層は、1on1に座っていた人間にしか作れない。
AIが公平にできるのは判定の層だ。観察の層は、あなたがその場に居合わせない限り、誰も代わりに埋められない。評価制度がAI活用そのものを測る欄を持っていない構造も、根っこは同じだ（AI研修後に使い始めた課長の燃料投資が、評価制度で全額溶ける構造）。
燃料を残す3つの動かし方#
ここから、実際に燃料を残すためにできることを3つ挙げる。
- 1on1の目的を観察に絞ると部下に告げる 「今日は点数の話じゃなく、今週の状況を聞かせてほしい」と最初に言う。判定の重さを外すと、部下も課長も1on1に投じる燃料が減る。
- 評価点の算出責任をAI・制度側に一部返す 判定の平準化ツールが導入されるなら、その重責をあなた一人で抱え続ける必要はない。判定の孤独を制度に戻す。
- 観察の記録は1行だけ、その場で残す 固有の層を書くための材料は、1on1のたびに1行メモすれば十分だ。問いの設計と組み合わせると効率が上がる（1on1で部下が黙るたびに消耗する管理職が、問いの設計で沈黙を解体する手順）。
3つとも、AIに何かをやらせる話ではない。判定と観察を切り分け、後者だけに燃料を残す設計だ。
逃げの一手：判定を丸ごと背負わされたときの防御#
AIによる判定の平準化が導入されない会社もある。その場合、判定の重さは今までどおりあなた一人にのしかかる。
そのときの退路は、1on1に投じる時間の上限を先に決めることだ。観察が難しい部下には、事実確認だけの5分に期待値を下げていい。「今週やること、止まっていること」の2点だけ聞いて終える（1on1で部下が黙るたびに消耗する管理職が、問いの設計で沈黙を解体する手順に書いた「事実の同期」がそのまま使える）。
評価点の重さが一方的にあなたへ寄る非対称は、AIのあるなしに関わらず起きる（「A評価を出すな」指示に従った課長が最初に失う部下からの信用に書いた構造と同じだ）。判定の責任を丸ごと背負わされている自覚があるなら、それは会社の制度設計の不備として記録に残しておけばいい。
まとめ：AIが公平にできるのは判定だけだ#
観察という一次情報は、1on1に座り続けたあなたにしか集まらない。その一点だけは、AIがどれだけ公平になっても代わりが利かない。
本記事は AI が下書きし、管理人が監修しています。
