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評価そのものをAIに決めさせるのは避けたいところです。社内の判断基準と事実を人が示し、ChatGPTには表現を整えたり見落としを探したりしてもらう。その役割分担が現場では扱いやすいですね。
目標設定や評価コメント、フィードバックに関係する書籍を紹介します。あわせて、人事で生成AIを扱う際に押さえたい公平性と情報管理の観点もまとめました。
関連書籍の早見表
| 書籍 | 人事との関わり | 参考価格（税込） |
|---|---|---|
 生成AI×人事・労務 実務入門 | 人事・労務全体の活用。評価の公平性も扱う | 2,640円 |
 AIの雇い方 部署別・業種別 ChatGPT導入ガイド | 人事の評価・フィードバック例と社内ルール | 2,420円 |
 はじめての生成AI ChatGPT「超」質問術 | 評価基準や条件を指定する質問設計 | 1,980円 |
 今すぐ使えるかんたんbiz ChatGPT ビジネス活用大全 | 文書作成と情報管理の基本 | 1,408円 |
人事の評価コメントや目標設定に近い実例を読みたい人には、『AIの雇い方 部署別・業種別 ChatGPT導入ガイド』がおすすめです。面談での評価やフィードバック、評価コメントの下書きに加え、情報漏えい対策や社内ルールも載っています。
人事部門全体で生成AIをどう取り入れるか考えるなら、『生成AI×人事・労務 実務入門』も読んでおきたい一冊です。人事評価の公平性は全9章のうち第6章で扱い、導入ガイドラインの設計にも触れています。
指示の組み立てを基礎から学ぶなら、『はじめての生成AI ChatGPT「超」質問術』が合います。業務文書の作成と個人情報・機密情報の扱いを押さえる本としては、『今すぐ使えるかんたんbiz ChatGPT ビジネス活用大全』が参考になります。
価格は出版社の希望小売価格・定価を参考として記載しました。実売価格は書店や時期で変わるため、購入時に販売店の表示を確かめてください。
公平性と情報管理
同じ等級や職務の評価では、先に共通の基準を確認します。ChatGPTの文章が整っていることと、実績への評価は分けて考えましょう。表現の巧みさだけで評価が上がらないようにします。
入力文の印象が出力に残る場合もあります。評価者の先入観や職務に関係のない性別・年齢などを記載せず、誰に対しても同じ観点で点検してください。AIを使うだけで公平な評価になるわけではありません。
氏名や健康情報、個別の人事情報を入力する前に、会社が認めるツールと利用ルールを確認します。氏名を伏せても、部署や案件の組み合わせで本人が分かる場合があります。入力は必要な範囲に限りましょう。
運用時は入力担当と出力の確認担当を決めておくと、手続きが分かりやすくなります。評価理由と修正の経緯も社内ルールに沿って記録し、本人に根拠を説明できるようにしておきたいところです。
書籍ごとの特徴
- 『生成AI×人事・労務 実務入門』は2026年9月発売、288ページ。採用、労務管理、社内研修、人材開発など人事部門の幅広いテーマを扱っています。人事評価の納得感と公平性を取り上げるのは全9章中の第6章で、導入ガイドラインの設計や動画解説も含まれます。
- 『AIの雇い方 部署別・業種別 ChatGPT導入ガイド』は2025年12月発売、304ページ。求人票作成、面談での評価・フィードバック、評価コメントの下書きなど、人事部門の活用例が載っています。情報漏えい対策と社内ルールも取り上げています。
- 『はじめての生成AI ChatGPT「超」質問術』は2026年3月発売、256ページ。質問に目的や背景、制約、出力形式などを盛り込む考え方に加え、評価基準や回答例を作らせる方法を学べます。根拠や自己点検を求めるプロンプトも扱います。
- 『今すぐ使えるかんたんbiz ChatGPT ビジネス活用大全』は2023年8月発売、176ページ。報告書やメールの作成、個人情報・機密情報の扱いを基本から学べます。Google BardやChatGPT Plusのプラグインなど当時の機能項目も含まれるため、現在の機能を調べる目的で読む場合は注意が必要です。
結論
面談や評価コメントの人事向け実例を優先するなら、『AIの雇い方 部署別・業種別 ChatGPT導入ガイド』をおすすめします。公平性や人事部門全体の導入方針まで読みたい場合は、『生成AI×人事・労務 実務入門』も手に取ると、扱う範囲を広げられます。
プロンプトの作り方を学ぶなら『はじめての生成AI ChatGPT「超」質問術』、文書作成と情報管理の基本を知りたいなら『今すぐ使えるかんたんbiz ChatGPT ビジネス活用大全』が合います。参考価格と各書の内容を見て決められます。
ChatGPTは情報整理と下書きに使い、目標設定や評価は社内基準と本人との対話を踏まえて判断する。AIに任せる範囲を人が決めておけば、作業の負担を抑えつつ、根拠が伝わるフィードバックにつなげられます。
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