【2026年最新】AIで1on1・人事評価を整える｜面談準備の5プロンプト

「来週の1on1、何を話そう…去年も同じこと言った気がする」

先日、ある製造業の顧問先で部長さんからこう相談されました。部下が8人いて、月1の1on1だけで毎月8時間。それに半期評価が乗ってくると、フィードバック文を書くだけで土日が2回潰れる。「もうしんどい。でも雑にやると部下に失礼だし、評価ミスったら誰かが辞める」と。※ 想定シナリオ（100社以上の研修経験から構成した典型例）

このしんどさ、人事評価や1on1を真面目にやっている管理職なら100%覚えがあるはず。1人ひとりに合わせて質問を変える、半年分の出来事を思い出す、褒めるところと改善点のバランスを取る、評価会議で他部署とすり合わせる…脳のリソースを食い尽くす作業の塊なんです。

この記事では、僕が100社以上の研修・顧問先で「これは本当に1on1の質を上げた」と実感したAI活用法を、コピペ可能なプロンプト5つと、失敗パターン4つ、それから運用ルールまで全部公開します。AIにやらせるのは”整理と案出し”だけ。判断と評価は人間が責任を持つという大前提を守れば、1on1は「義務」から「成長の場」に変わります。5分で試せるところから順番に紹介していくので、今日の業務終わりにでも触ってみてください。

まず大前提：AIで1on1・評価を扱うときの3つの絶対ルール

具体的なプロンプトに入る前に、ここだけは絶対に外してはいけない、というルールを先に書きます。これを軽視すると、便利どころか会社のリスクになります。

AIエージェントの基本概念や全社的なAI活用の進め方については、AI導入戦略の完全ガイドで体系的に整理しています。1on1・評価のAI活用は「全社AI活用の中でも、特に慎重に扱うべき領域」と位置づけて読み進めてもらうと、納得感が増すはずです。

ルール1：個人情報・評価情報を、無造作に社外SaaSに貼らない

「田中太郎さんが今期、〇〇案件で〇〇円の損失を出して…」みたいな情報を、無料版のChatGPTやGeminiにそのまま貼り付けるのはアウトです。理由は2つ。①個人情報保護法上、本人の同意なく個人を特定できる情報を第三者処理に出すのは原則NG。②学習データに使われる可能性のあるプランだと、情報が永遠に外に出ます。

対応策はシンプル。(A) 仮名化する（田中太郎→Aさん、案件名→a案件、金額→「想定より大きめの損失」など定性表現）。(B) 法人契約・データを学習に使わないプラン（ChatGPT Enterprise、ChatGPT Business、Gemini for Workspace等）を使う。(C) 社内Notion AI・Microsoft Copilot等、社内データ閉域のサービスを使う。中小企業なら(A)を徹底するだけで十分実用になります。

ルール2：最終評価をAIに書かせない・決めさせない

「Aさんの今期評価をBにすべきかAにすべきか、判断してください」みたいなプロンプトは絶対NGです。AIは過去の文脈に引っ張られて、しれっとそれっぽい結論を返してきます。が、その結論には責任を取る主体がいません。評価は人間が決めて、AIには”その評価を伝えるためのドラフト作成”だけ任せる。順番を逆にしない。

ルール3：差別・ハラスメントの観点を必ず人間がチェック

AIが生成したフィードバック文には、悪意なく不適切表現が混ざることがあります。性別・年齢・家庭環境に踏み込んだ表現、外見への言及、本人がコントロールできない要因への評価など。送る前に人間が必ず一読し、「これ、第三者が見ても問題ないか？」を確認するプロセスを挟むこと。1on1メモも同様で、AI要約が「やる気がないように見えた」みたいな主観評価を勝手に挿入してくることがあるので注意です。

ここから先のプロンプトは、すべてこの3ルールを前提にしています。プロンプト内にも注記を入れているので、そのまま使ってください。

1on1は”4ステップ”で設計する：目的→質問→傾聴→次アクション

具体プロンプトの前に、もう1つだけフレームワークを共有させてください。これがないと、AIが返してくる質問リストを使いこなせません。

ポイントは「面談中はAIを使わない」こと。タブレットでAIに質問を聞きながら1on1をやる管理職を時々見ますが、部下からすると「この人、僕のこと見てないな」と即バレます。準備（ステップ1-2）と振り返り（ステップ4）でAIをフル活用し、本番（ステップ3）はノートとペンと耳だけで臨む。これが信頼を作る使い方です。

プロンプト1：部下別の1on1質問設計（10分で1人分）

まずは一番使うやつから。「来週の1on1、誰々さんと何話そう」を10分で設計するプロンプトです。これだけ覚えて帰ってもOK、というレベルで効きます。

顧問先のIT企業で課長さんに渡したところ、「これまで30分かけて準備していたものが、5分でドラフトできる。残り25分を別の業務に回せる」と言われたプロンプトです。※ 想定シナリオ（100社以上の研修経験から構成した典型例）

# 役割
あなたは1on1ミーティングの設計を支援するアシスタントです。評価や判断はせず、質問案の整理だけを行ってください。

# 重要な前提
- 個人情報は仮名化してあります
- 本プロンプトの出力は質問案であり、最終的な質問選択は人間（上司）が行います
- 差別・ハラスメントに該当しうる質問は提案しないでください（性別・年齢・家庭環境・外見・本人がコントロールできない要因に関する質問）

# 部下情報（仮名化済み）
- 仮名: Aさん
- 役職: [ジュニアエンジニア／3年目]
- 直近の状況: [新規プロジェクトのリーダーに抜擢されて2ヶ月。前回1on1では「タスクが多くてキャパオーバー気味」と話していた]
- 今期目標: [新システムのMVPを9月末までにリリース]
- 前回1on1からの変化: [リリーススケジュールが1ヶ月後ろ倒し、本人から相談なし]

# 今回の1on1の目的（上司が決めたもの）
[後ろ倒しの背景を本人視点で聴き、サポートが必要なら早めに動く]

# 依頼
上記目的に合う質問を、以下の構成で5〜8個提案してください:
1. アイスブレイク（1個）
2. 状況把握（2〜3個・open-endedな質問）
3. 感情・困り事の深掘り（1〜2個）
4. 次アクションを引き出す質問（1個）
5. 「上司に求めるサポート」を聞く質問（1個）

各質問について「この質問の意図」も1行で添えてください。

使い方のコツ: 部下情報の「直近の状況」「前回1on1からの変化」を雑に書くと、出力もぼんやりします。1〜2文でいいので具体的に書く。仮名化を徹底するため、社内では「Aさん」「Bさん」と呼ぶ運用にしている顧客もいます。※ 想定シナリオ

効果（想定）: 準備時間が30分→10分前後に短縮されるケースが多いです。ただし「AIが出した質問をそのまま使う」のはNG。必ず3〜5個に絞って、自分の言葉に置き換えるひと手間を挟んでください。

プロンプト2：目標達成度の振り返り整理（半期評価の下準備）

2つ目は評価期に効くやつ。「半年分の出来事をどう整理するか」で詰まる管理職、めちゃくちゃ多いです。「何をやってもらったか思い出せない」「Slackログを掘る気力がない」みたいな状況、僕も自社の評価期に毎回やってます。

このプロンプトは、断片的なメモやSlackの抜粋を投げ込むと、目標ベースで再構成してくれる設計にしてあります。

# 役割
あなたは人事評価の振り返り整理を支援するアシスタントです。評価そのものは下さず、事実の構造化のみ行ってください。

# 重要な前提
- 個人情報は仮名化してあります
- 出力は事実の整理であり、評価ランクや昇格判断は人間が行います
- 主観的・印象的な表現（「やる気がなさそう」「成長していない」等）は使わず、観察可能な事実だけ整理してください

# 部下情報（仮名化済み）
- 仮名: Bさん
- 期初に設定した目標:
  1. [新規顧客10社の開拓]
  2. [既存顧客の解約率を5%以下に維持]
  3. [チームメンバー2名のオンボーディング担当]

# 期中の出来事メモ（時系列順・断片OK）
[3月: 新規3社獲得／5月: 既存大手1社解約／6月: 後輩のCさんが独り立ち／7月: 大型案件のリードを獲得、9月クロージング予定／…等、思いつくまま]

# 依頼
以下のフォーマットで整理してください:

## 目標1: 新規顧客10社の開拓
- 進捗（事実のみ）: 〇月時点で〇社、進行中〇社
- 主な出来事: 箇条書き3〜5個
- 達成に向けた残課題（事実から導ける範囲で）: 1〜2個

（目標2、目標3も同様）

## 全体所感（事実ベースで観察された傾向のみ・3行以内）
- 例: 「上半期は数字の進捗より関係構築に時間を使った」「6月以降、後輩育成に着手」等
- 感情語・評価語は使わない

## 1on1で本人に確認すべき点（3個）
- 上司の解釈が合っているか、本人の認識を確認するための質問

注意: 「全体所感」を出してくるとつい評価っぽく読みがちですが、ここはあくまで”観察された傾向”です。ランクや昇格はこの出力からは絶対に決めない。本人との対話を経て、上司が責任を持って判断してください。

プロンプト3：フィードバック文案（褒め+改善・人間が必ず推敲）

3つ目はフィードバック文のドラフト。評価面談の前に「どう伝えるか」を考える時間、めちゃくちゃ重い作業ですよね。研修先で「フィードバックの書き方が分からなくて、結局”今期もお疲れさまでした”だけで終わってしまった」という管理職の話を何度も聞きました。※ 想定シナリオ

このプロンプトは、褒める部分と改善点をバランス良く配置した文案を返します。必ず人間が推敲してから使うこと。AIの文章はそのまま渡すと冷たく聞こえることが多いです。

# 役割
あなたはフィードバック文の下書きを支援するアシスタントです。評価判断は完了しており、あなたの仕事は「決まった評価をどう伝えるか」のドラフト作成のみです。

# 重要な前提
- 個人情報は仮名化してあります
- 評価ランクや判断は上司が決定済みです
- 差別・ハラスメントに該当する表現を含めないでください（性別・年齢・家庭環境・外見・本人がコントロールできない要因への言及、人格否定、過度な比較）
- 「成長していない」「やる気がない」等の主観的・断定的表現は避け、観察可能な事実と行動への言及にとどめてください
- 最終的なフィードバック文は人間が責任を持って推敲・送付します

# 部下情報（仮名化済み）
- 仮名: Cさん
- 役職: [マーケ担当・5年目]
- 今期の評価ランク（上司が決定済み）: [B+（標準より上）]

# 評価の根拠（事実ベース）
良かった点:
- [新規KW3つで月間〇〇PV獲得]
- [後輩2名の記事執筆をレビュー]

改善してほしい点:
- [納期遅延が3件発生]
- [チームMTGでの発言頻度が低い]

# 依頼
以下の構成で、500〜700字のフィードバック文ドラフトを作成してください:

1. 冒頭の感謝・労い（2〜3文）
2. 良かった点を具体的事実とともに伝える（2〜3パラ）
3. 改善してほしい点を「上司として一緒に乗り越えたい課題」として伝える（2パラ、責めない・行動への提案を含む）
4. 来期への期待・対話を促す一言（1〜2文）

# トーン
- 部下が読んで「上司は私の仕事を見てくれている」と感じる温度感
- 上から目線NG、説教NG、抽象的な精神論NG
- 「〜してほしい」だけでなく「上司として〇〇のサポートをします」も含める

使い方の鉄則: AIが返してくる文章は、必ず「自分の口で言える言葉か」を音読チェックしてください。「貴殿の業務遂行能力は…」みたいな硬い表現が混ざってきたら即修正。フィードバックは”あなたから部下への手紙”であって、AIの作文ではないので。

あと、改善点を伝えるパートで「上司として何をサポートするか」を1行入れるのは僕の鉄則です。一方通行のフィードバックは、ほぼ100%「責められた」と受け取られます。

プロンプト4：面談ログ→ToDo・懸念点抽出（次アクションに繋げる）

4つ目は面談「後」のプロンプト。1on1って、やりっぱなしになりがちじゃないですか。せっかく45分話したのに、終わった瞬間に次の業務に追われて、結局何も動かないままに次の1on1が来る。これを潰すのがこのプロンプトです。

研修先のスタートアップで導入してもらったところ、「次回1on1の冒頭で前回ログを開くだけで、話の継続性が爆上がりした」とフィードバックがありました。※ 想定シナリオ

# 役割
あなたは1on1の議事録から、次アクションと懸念点を抽出するアシスタントです。評価判断は行わず、本人と上司が決めるべき項目を整理してください。

# 重要な前提
- 個人情報は仮名化してあります
- 出力は次アクション候補であり、誰が・何を・いつまでに、の確約は人間が行います
- 主観的判断（「モチベーション低下」等）は記載せず、本人が発言した内容と観察された事実のみ扱ってください

# 面談ログ（仮名化済み・要点メモ）
[Aさん 1on1メモ
- リリース1ヶ月遅延の件、本人「自分のキャパ管理ミス」と認識
- 新メンバーDさんの育成負担が想定以上
- 上司から「来月のQA工程は外部委託も検討」と提案
- 本人の希望: 月1で技術相談できる外部メンターがいると助かる
- 健康面: 今のところ問題ないが、寝不足の日が増えている
- 次回1on1の希望テーマ: 「Dさんの育成プランをもっと体系化したい」]

# 依頼
以下の3カテゴリに整理してください:

## 1. 次アクション候補（上司側）
- [ ] アクション内容 / 期限案 / 目的
- 3〜5個

## 2. 次アクション候補（本人側）
- [ ] アクション内容 / 期限案 / 目的
- 2〜3個

## 3. 懸念点（人間が判断すべき項目）
- 健康面、メンタル面、職場環境、人間関係などのアラート
- 「事実」と「懸念の理由」を分けて書く
- 最大3個

## 4. 次回1on1で扱うべきテーマ（本人希望ベース）
- 1〜2個

注意: 「3. 懸念点」については、上司が一次受けとして対応するのか、人事・産業医等にエスカレーションすべきかは人間が判断してください。

運用のコツ: 面談直後にスマホで5分メモ→AIに投げる、を習慣化すると、議事録の質が一気に上がります。僕は1on1終了後、その場で部下と一緒に「今日の合意事項」をメモして、後でAIで整形して両者にシェアする運用にしている顧問先もあります。※ 想定シナリオ。透明性が出るし、「言った言わない」が消えます。

注意: 「懸念点」セクションで健康面のアラートが出たら、絶対にAIに対応策を出させない。本人と話す、必要なら産業医・人事に相談する、を必ず人間判断で。AIが「業務量を減らしましょう」みたいな処方を出すと、見落としやすい本当のリスク（家庭の事情、メンタル疾患の初期サインなど）を素通りする可能性があります。

プロンプト5：評価会議用の1枚資料（部下サマリ）

最後は評価会議向け。半期に1回、部署横断で「うちの〇〇さんはA」「うちの△△さんはB+」とすり合わせる、あの会議です。部下8人いると、各人の半年分を口頭で説明するだけで時間切れになります。

このプロンプトは、各部下の「事実ベース1枚資料」を作るやつです。事前に配布しておけば、会議の時間を”事実の確認”ではなく”評価のすり合わせ”に集中できます。

# 役割
あなたは評価会議用の1枚サマリ資料の作成を支援するアシスタントです。評価判断は行わず、事実の整理と論点提示のみ行ってください。

# 重要な前提
- 個人情報は仮名化してあります
- 評価ランクの確定は会議体（複数の上司）で行います
- 主観表現・人格評価は含めず、事実と行動の記述に徹してください
- 出力は社外には絶対に出ない前提ですが、それでも仮名化と機密配慮を維持してください

# 部下情報（仮名化済み）
- 仮名: Eさん
- 役職・期: [営業課・2年目]
- 期初目標と達成状況:
  1. [新規開拓20社 → 18社達成]
  2. [既存深耕で売上前年比120% → 135%達成]
  3. [後輩オンボーディング → 担当2名育成完了]
- 期中の主なトピック（事実）:
  - [大型案件Fをクロージング（金額は別記）]
  - [既存顧客1社の解約を防止（半年伴走）]
  - [4月にチーム異動希望を申告したが、相談の上現部署継続]

# 上司の所感メモ（事実ベース・任意）
[商談クロージング力が伸びた。一方、社内調整で他部署と摩擦が出る場面が散見された]

# 依頼
以下のフォーマットで、A4 1枚相当（800〜1,000字）のサマリを作成してください:

## Eさん 評価会議資料

### 1. 期初目標と進捗（事実）
（表形式・各目標1行）

### 2. 期中の特記事項（3〜5項目）
（事実ベース、定量データ含む）

### 3. 観察された強み（事実ベース・最大3個）
### 4. 観察された伸びしろ（事実ベース・最大2個）
### 5. 評価会議で議論したい論点（2〜3個）
- 例: 「他部署からの評価との整合性」「次期の役割設計の方向性」など
- 評価ランクの結論ではなく、論点提示にとどめてください

### 6. 本人のキャリア希望（聞いた範囲で・1〜2行）

注意: 「観察された強み・伸びしろ」は、評価ランクや昇格判断と直結する表現を避けてください（例: 「昇格相当」「降格妥当」等は書かない）。

会議当日の使い方: 各部下のサマリを事前にPDFで配布→会議では「論点」と「他部署からの評価」の整合性チェックに集中する。事実確認に時間を取られると、肝心の「この部下を会社としてどう伸ばすか」の議論ができないままタイムアップになります。

絶対NG: このサマリをそのまま部下本人に渡さない。これは評価会議の議論用ドキュメントです。本人へのフィードバックは、プロンプト3で作った文案を推敲して使ってください。混ぜると事故ります。

【要注意】よくある失敗パターン4選

5つのプロンプトを渡しただけだと、必ずやらかす人が出ます。研修先・顧問先で実際に見た失敗パターンを4つ共有します。※ 想定シナリオ（100社以上の研修経験から構成した典型例）。先回りで読んでおくと事故率が半分以下になります。

失敗1：AIにそのまま評価を書かせて、温度感ゼロのフィードバックを送る

❌ AIが出した文案をそのままコピペして部下に送る。「あなたは今期、目標達成率〇〇%で、優れた成果を上げました。引き続き精進してください。」みたいな、誰宛でも成立する文章で評価面談を終わらせる。

⭕ AIが出した文案を一度音読し、自分の言葉に置き換える。具体的なエピソード（「あの3月の案件、最後の調整、本当に助かった」みたいな固有名詞）を最低2つ手で追記する。

なぜ重要か: フィードバックは情報伝達ではなく信頼形成の場です。「上司が自分のために時間を使って書いた」と感じない文章は、評価ランクと関係なく不満につながります。AIに依存しすぎると、この温度感が完全に消えます。

失敗2：個人情報・評価情報を生で社外SaaSに入力する

❌ 「佐藤太郎さんの今期、株式会社〇〇案件で…」と実名・社名を含めてChatGPT無料版にコピペする。

⭕ 必ず仮名化（佐藤太郎→Aさん、〇〇案件→a案件）してから入力する。法人プラン（ChatGPT Enterprise、Gemini for Workspace等、データを学習に使わない契約）を使う。社内の機微情報を扱う運用ルールを評価期前にチーム全体で共有しておく。

なぜ重要か: 個人情報保護法、就業規則上の機密保持義務、両方に抵触する可能性があります。「個人を特定できる情報」は氏名だけでなく、所属＋役職＋プロジェクト名の組み合わせでも該当します。一度社外に出た情報は取り消せません。

失敗3：フィードバックが一方通行で、対話にならない

❌ AIに「フィードバック文を完璧に作って」と頼んで、面談ではそれを読み上げて終わる。部下が話す時間ゼロ。

⭕ フィードバック文は3分以内に話せる分量に絞る。残り42分は部下に話してもらう。「今の話、どう感じた？」「自分ではどう振り返ってる？」と毎パートで質問を挟む。

なぜ重要か: 1on1の本質は「上司が部下を観察する場」ではなく「部下が自分を語ることで気づきを得る場」です。AIが完璧な文章を作ってくれると、つい全部話したくなりますが、それをやると部下は受け身になります。プロンプト4の「次回1on1で扱うべきテーマ」を本人希望ベースで設計しているのも、対話を取り戻すためです。

失敗4：評価して終わりで、次の目標につながらない

❌ 半期評価のフィードバックを伝えて「以上、お疲れさまでした」で面談終了。次の目標は人事の目標設定シーズンに別途設定する。

⭕ 評価面談の最後30分で「来期、何をやるか」を一緒に決める。AIに「来期目標案を3つ出して」と頼むのではなく、まず本人に「来期何やりたい？」と聞いて、その上で論点整理にAIを使う。

なぜ重要か: 評価は「過去の精算」ではなく「未来への投資」です。過去だけ振り返って終わると、部下は「査定された」という記憶だけが残ります。「次の半年、こう伸びていこう」のセットで初めて、評価は成長の場になります。

1on1・人事評価でAIを使うときの運用ルール（チーム導入版）

個人で使うレベルから、チーム・部署で導入する場合のルール設計も書いておきます。研修先のIT企業（従業員80名）で実際に導入してもらったルールセットがベースです。※ 想定シナリオ。

ルール1：AI使用ポリシーを評価期前に明文化

「1on1・人事評価でAIを使ってよい範囲」「使ってはいけない範囲」を、評価期が始まる前にA4 1枚で配布。具体的には以下を明記してください。

• OK: 質問案の作成、ログの要約、フィードバック文のドラフト、評価会議資料の整理
• NG: 評価ランクの判断、部下への直接生成文の送付（必ず人間が推敲）、本名・社名・案件名を含む情報の社外SaaSへの入力
• 使用ツール: 法人契約のChatGPT Business / Gemini for Workspace / Microsoft Copilot のいずれか

ルール2：仮名化のテンプレを共有

各管理職が個別に仮名化ルールを作ると、ブレます。チームで「部下は仮名（Aさん、Bさん）」「案件は記号（a案件、b案件）」「数字は丸める（500万円 → 数百万円）」など統一テンプレを決めて、プロンプト雛形と一緒に配布。

ルール3：差別・ハラスメントの最終チェッカーを別人にする

AIが生成したフィードバック文は、書いた本人が読み返してもバイアスが取れません。人事1名 or 別の管理職1名に「これ、表現大丈夫？」と短時間レビューしてもらう運用にする。重い評価（降格・PIP対象）の場合は必須化。

ルール4：AI生成物のログを残す

「どのプロンプトで」「どの出力を」「どう推敲して使ったか」を、評価記録と別ファイルで保管。後日、ハラスメント疑義などが出た場合の証跡になります。法人プランなら自動でログが残るプランも多いので、設定確認を。

ルール5：本人にも”AIを使っていること”を明示

「議事録の整理はAIで下書きしてるから、誤りがあったら教えてね」「フィードバック文はAIに下書きさせて、自分で推敲したものを送るね」と、堂々と開示する。隠すと信頼を失います。逆に開示すると「ちゃんと時間使ってくれてる」と受け取られることが多いです。

導入企業の成果（想定シナリオ）

研修先・顧問先で実際に1on1AIプロンプトを2〜3ヶ月運用してもらったときの定性フィードバックを、定量化できる範囲で整理します。※ 想定シナリオ（100社以上の研修経験から構成した典型例）。実数値ではなく、参考レンジ。

測定期間: 2〜3ヶ月運用後の管理職ヒアリング（想定）
対象: 部下5〜10名を持つ中間管理職（想定シナリオ）
測定方法: 導入前後の管理職本人の体感ベース・定性ヒアリング（想定）
注意: 数字は実測ではなく100社以上の研修経験からの想定レンジです。実際の効果は組織・運用設計により大きく変動します

1on1・評価AIをスケールさせる：人事部門向けの設計指針

管理職個人の運用が回ってきたら、次は組織レベルでの設計に進みます。人事部門・経営者向けに、スケールさせる際の論点を整理します。

論点1：プロンプトの標準化と属人化のバランス

全管理職が同じプロンプトを使うと、フィードバック文がワンパターンになり、部下が「コピペじゃん」と気づきます。骨格は標準化、表現は属人化。プロンプト1〜5の枠組みは共通、出力からどう自分の言葉に翻訳するかは管理職の裁量、という設計が現実的です。

論点2：評価データの長期保管とAI学習の分離

過去評価データを「次の評価の精度向上」に使うために、AIに長期学習させる発想は危険です。RAG（検索拡張生成）で過去ログを参照させるのは可、ファインチューニングで本人特性を学習させるのは不可。差別的バイアスが累積していくリスクがあります。

論点3：人事システム連携の慎重設計

SmartHR、カオナビ、HRBrain等の人事HRシステムとAIを連携させる需要は今後増えますが、本人同意なく評価データを連携先AIに渡すのは原則NG。利用規約と社内規程の両方に「AI処理する旨」を明記し、本人同意プロセスを設計してから始めてください。

論点4：管理職トレーニングの並走

AIプロンプトを配るだけでは絶対に運用は回りません。「1on1の本質的な進め方」「フィードバックの伝え方」「ハラスメント基準」を、AIプロンプト導入と並行して管理職研修で扱う。ツールだけ渡して訓練しないと、最悪「AIを使った悪いフィードバック」が量産されます。

セキュリティ・コンプライアンスの最終チェックリスト

このセクションは法務・人事責任者向け。1on1・評価でAIを本格運用する前に、以下を全部クリアしているか確認してください。

• 個人情報保護法上、AIによる「処理」が利用目的の範囲内であることを本人に通知済みか
• 使用するAIサービスのデータ取扱規約を確認し、学習利用がオプトアウト済みか
• 就業規則・機密保持規程にAI利用に関する条項を追加済みか
• 管理職向けに「AIに入力していい情報・してはいけない情報」のリストが配布済みか
• 差別・ハラスメント観点でフィードバック文をレビューする第三者プロセスがあるか
• AI生成物（プロンプト・出力・推敲後文章）のログ保管期間・保管場所が決まっているか
• 万一AI出力が原因で人事トラブルが発生した場合の対応フローが決まっているか
• 本人から「自分の評価データのAI処理を停止してほしい」と申し出があった場合の対応フローがあるか

このリスト、評価期の前に法務と人事で1時間使ってチェックするだけで、後で炎上する確率が大幅に下がります。導入の優先順位として、プロンプトを配布する前にチェックリストの完了が必須です。

1on1・評価AIを「対話の質」に活かす：上級編

ここからは応用編。プロンプト1〜5に慣れてきた管理職向けに、もう一歩進んだ使い方を3つ紹介します。

応用1：自分の傾聴スタイルをAIに振り返らせる

1on1の議事録をAIに投げて、「自分（上司）の発言比率」「open質問とclose質問の比率」「部下の発言を遮った箇所があれば指摘」を分析させる。自分の癖を客観視できます。最初に試したとき、僕自身も「思ったより自分が話してた」と気づきました。

応用2：フィードバックの”伝わり方”をシミュレーション

作成したフィードバック文ドラフトを「20代の若手社員視点で読んだら、どこに違和感を覚えそうか」「真面目な完璧主義タイプが読んだら自己否定に走りそうな表現はないか」と複数視点でAIに読ませる。世代・タイプ別の受け取り方の違いに気づけます。

応用3：チーム全体のテーマ抽出

1on1議事録（仮名化済み）を半期分まとめてAIに投げて、「チーム全体で繰り返し出てくる懸念点」「全員に共通する困り事」を抽出させる。個別1on1だけでは見えない、組織課題のパターンが見えてきます。経営会議のインプットとして使うと面白いです。

まとめ：今日から始める3つのアクション

1. 今日やること: プロンプト1（部下別の1on1質問設計）を、次回1on1の部下1人分に試す。10分でドラフトが出るはず。仮名化を忘れずに
2. 今週中: チームの他の管理職と「1on1・評価でAIを使う際の3ルール」（個人情報を生で入れない／最終評価は人間／差別・ハラスメント観点を人間チェック）を共有。プロンプト1〜2を試用
3. 今月中: 半期評価期に向けて、プロンプト3（フィードバック文案）とプロンプト5（評価会議資料）の社内運用ルールを人事と1時間ミーティングして固める

1on1も評価も、AIを使う目的は「楽をすること」ではありません。準備や事務作業を圧縮して、その分のリソースを”部下と向き合う時間”に回すこと。質問を5個多く準備できる、フィードバック文を3回推敲できる、面談後ToDoの実行率が上がる。地味だけど、これが管理職としての差を生みます。

AIに評価を委ねた瞬間に、上司の存在意義は消えます。逆に、AIを”準備の相棒”として使いこなした管理職は、部下にとって「ちゃんと自分を見てくれる人」になれる。今日のプロンプト、ぜひ手元で動かしてみてください。

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参考・出典

• 労働基準 — 厚生労働省（参照日: 2026-05-24）
• 個人情報保護法ガイドライン（通則編） — 個人情報保護委員会（参照日: 2026-05-24）
• 職場におけるハラスメント対策 — 厚生労働省（参照日: 2026-05-24）

次回予告: 次回は「AIで採用面接の質問設計と候補者フィードバックを整える｜中途採用編」をテーマに、採用領域のAI活用プロンプトをお届けします。

著者: 佐藤傑（さとう・すぐる）／株式会社Uravation代表取締役。X（@SuguruKun_ai）フォロワー約10万人。100社以上の企業向けAI研修・導入支援。著書『AIエージェント仕事術』（SBクリエイティブ）。SoftBank IT連載7回執筆（NewsPicks最大1,125ピックス）。お問い合わせは /contact/ へ。