近年、人事領域においてAI（人工知能）の活用が急速に進んでおり、タレントマネジメントのあり方が大きく変わりつつあります。
システムにAI技術が組み込まれることで、膨大な人材データから傾向を分析し、最適な人材配置や離職リスクの予測、さらには評価コメントの自動生成など、より高度なサポートが可能となっています。
この記事では、タレントマネジメントにAIを活用する基本的なメリットや実践レビューについてご紹介。
人事戦略のアップデートを検討されている方は、ぜひ参考にしてくださいね！
🚶タレントマネジメントにAIを活用するメリット
広い範囲でAIが活用されているのは知っているけれど、タレントマネジメント業務ではどんな使い方ができて、どんなメリットが得られるのか。
実は、定型的な事務作業の他に、ピンポイントな活用法が見込めるんです。
膨大な人材データの高度な分析と可視化
タレントマネジメントにAIを活用する最大の魅力は、人の処理能力を超えた規模で人材データを分析できる点にあります。
このように様々な分析プロセスにAIを導入すれば、精度の高いタレントマネジメントが実現できるんです！
公平な人材評価の実現
人事業務にAIを導入することは、公平で納得感のある評価制度の構築に直結します。
- 手作業で行っていたデータ集計やレポート作成、面談コメントの考案などをAIが自動化・アシスト→ 従業員との対話や制度設計といった、人にしかできない業務に集中できる
- 評価者の個人的なバイアスや感情を排除→ 純粋なデータに基づいたフラットな視点で従業員を評価できる
- 従業員のアンケート結果や勤怠データからストレスの兆候をAIが早期に検知→ 適切なフォローアップを迅速に実施。優秀な人材の離職を防ぐ
☑️Yoomは人事業務のデータ連携を自動化できます
採用管理システムやチャットツールなど、人事部門では複数のシステムを並行して利用することが多く、データ入力の手間が発生しがち。
Yoomを利用すれば、普段使いのアプリをノーコードで連携し、人事業務の定型プロセスを自動化できちゃいます！
[Yoomとは]
単純作業をシステムに任せることで、AIを活用した、より戦略的な人事施策に集中できる環境を構築できるようになるでしょう。
人事業務をサポートする自動化フローボット
フォームで送信された履歴書の内容をAIで分析し、評価結果をMicrosoft Teamsで送信する
試してみる
■概要
採用選考において、応募者からフォームで送信される履歴書の内容確認、評価、そしてその結果を担当者へ共有する作業は、時間と手間がかかる業務ではないでしょうか。
特に多くの応募がある場合、個別の対応や情報伝達の正確性が求められるため、担当者の負担は少なくありません。
このワークフローを活用すれば、フォーム送信をトリガーに、履歴書の内容をOCR機能で読み取り、AIが分析・評価します。
さらに、その結果をMicrosoft Teamsへ自動で通知できるため、採用業務の効率化を実現します。
■このテンプレートをおすすめする方
- 履歴書の確認や評価、関係者への情報共有に多くの時間を費やしている方
- 手作業による評価のばらつきや、Microsoft Teamsへの通知漏れを防ぎたい方
- AIを活用して、採用選考プロセス全体の生産性向上を目指している方
■このテンプレートを使うメリット
- フォームで受信した履歴書をAIが自動で分析・評価し、結果を通知するため、選考に関わる手作業の時間を短縮できます。
- 履歴書の転記ミスや評価基準のブレ、Microsoft Teamsへの通知漏れといったヒューマンエラーのリスクを軽減し、業務品質の向上に繋がります。
■フローボットの流れ
- はじめに、Microsoft TeamsをYoomと連携します。
- フォームトリガー機能を設定し、指定のフォームが送信されたらフローが起動するようにします。
- 次に、「画像・PDFから文字を読み取る」を選択し、フォームに添付された履歴書ファイル（画像やPDF）からテキスト情報を読み取ります。
- 続いて、AI機能「テキストを生成する」を設定し、OCR機能で読み取った履歴書の内容を基に評価コメントなどを生成します。
- 最後に、Microsoft Teamsの「チャネルにメッセージを送る」アクションを設定し、AIが生成した評価結果を指定のチャネルに送信します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- OCR機能で履歴書を読み取る際、氏名、職務経歴、スキルなど、特定の抽出項目を任意で設定できます。
- テキストを生成する際、OCR機能で抽出した情報（応募者名や経歴など）を変数として本文に埋め込み、応募者ごとにパーソナライズされた動的なメッセージを作成することが可能です。
- Microsoft Teamsへの通知メッセージは、前段のステップで取得した応募者の情報やAIによる評価結果を変数として埋め込むなど、柔軟なカスタマイズが可能です。
■注意事項
- Microsoft TeamsとYoomを連携してください。
- OCRまたは音声を文字起こしするAIオペレーションはチームプラン・サクセスプランでのみご利用いただける機能となっております。フリープラン・ミニプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションはエラーとなりますので、ご注意ください。
- チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリやAI機能（オペレーション）を使用することができます。
- Microsoft365（旧Office365）には、家庭向けプランと一般法人向けプラン（Microsoft365 Business）があり、一般法人向けプランに加入していない場合には認証に失敗する可能性があります。
Googleフォームで社員の業務実績が送信されたら、AIで人事評価してGoogle スプレッドシートに追加する
試してみる
■概要
社員の業務実績収集にGoogleフォームを利用し、その後の人事評価やGoogle スプレッドシートへの記録に手間を感じている方もいるかもしれません。また、AIを活用した評価に関心はあるものの、その設定や運用、既存業務への組み込みに難しさを感じていることもあるのではないでしょうか。
このワークフローを活用すれば、Googleフォームへの実績送信をトリガーとしたAIによる評価とGoogle スプレッドシートへの自動記録が可能になるため、これらの課題解決を支援し業務プロセスの効率化に貢献します。
■このテンプレートをおすすめする方
- Googleフォームで収集した業務実績の人事評価と記録に時間を要している人事担当者の方
- AIによる客観的な人事評価プロセスの導入や、評価基準の統一を検討している方
- Googleスプレッドシートへのデータ入力や転記作業の効率化を目指すマネージャーの方
■このテンプレートを使うメリット
- Googleフォームへの実績送信からAI評価、Google スプレッドシートへの記録までを自動化し、これまで手作業に費やしていた時間を減らすことができます。
- AIによる評価を組み込むことで評価プロセスが標準化され、属人化しがちな評価業務の負担軽減や、評価基準のばらつき抑制に繋がります。
■フローボットの流れ
- はじめに、お使いのGoogleフォームアカウントとGoogle スプレッドシートアカウントをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでGoogleフォームを選択し、「フォームに回答が送信されたら」というアクションを設定することで、新しい回答の送信をフロー起動のきっかけとします。
- 続いて、オペレーションでAI機能を選択し、「テキストを生成する」アクションを設定し、Googleフォームから送信された業務実績データを基に人事評価コメントを生成するようにします。
- 最後に、オペレーションでGoogle スプレッドシートの「レコードを追加する」アクションを設定し、フォームの回答内容とAIによる評価結果を指定のGoogle スプレッドシートに自動で追加します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- AI機能の「テキストを生成する」オペレーションでは、プロンプトに評価の観点や出力形式などの固定値を設定したり、Googleフォームから取得した業務内容や自己評価といった情報を変数として埋め込むことで、より具体的な評価文の生成が可能です。
- Google スプレッドシートの「レコードを追加する」オペレーションでは、フォームの回答内容やAIによる評価結果を記録したいGoogle スプレッドシートのファイルやシートを任意で選択し、どの項目（列）にどの値を記録するかを自由に設定できます。
■注意事項
AIワーカーを活用した自動化フローボット
OneDriveに評価シートがアップロードされたら、AIワーカーが内容を精査し評価の偏りを判定しMicrosoft Teamsで通知する
試してみる
■概要
人事評価のプロセスにおいて、評価の公平性担保や大量の評価シートの確認作業に課題を感じていませんか？ このワークフローは、OneDriveへの評価シートアップロードをきっかけに、AIエージェントが人事評価の内容を精査し、評価の偏りを判定します。その結果をMicrosoft Teamsへ自動で通知することで、確認作業の効率化と評価の客観性向上を支援します。
■このテンプレートをおすすめする方
- AIエージェントを活用して、人事評価プロセスの客観性と公平性を高めたいと考えている人事担当者の方
- OneDriveとMicrosoft Teamsを利用しており、評価シートの確認や共有を効率化したいマネージャーの方
- 評価業務における手作業を減らし、より戦略的な人事業務に時間を割きたいと考えている方
■このテンプレートを使うメリット
- 評価シートのアップロードから内容の精査、通知までを自動化し、これまで手作業で行っていた確認工数を削減します
- AIエージェントが人事評価の内容を判定するため、評価者による主観的な偏りを検知し、評価プロセスの客観性向上に繋がります
■フローボットの流れ
- はじめに、OneDriveとMicrosoft TeamsをYoomと連携します
- 次に、トリガーでOneDriveを選択し、「特定フォルダ内にファイルが作成されたら」というアクションを設定します
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを選択し、アップロードされた評価シートの内容を精査して評価の偏りや論理的一貫性を判定し、Microsoft Teamsで人事担当者へ通知するためのマニュアル（指示）を作成します
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- OneDriveのトリガー設定では、評価シートがアップロードされる監視対象のフォルダを任意で設定してください
- AIワーカーに与える指示（プロンプト）は自由にカスタマイズが可能です。評価の偏りを判定する基準や重視する観点などを具体的に指示することで、より精度の高い判定ができます
- Microsoft Teamsへの通知先チャンネルやメッセージ内容も変更可能です。AIによる判定結果を変数としてメッセージに埋め込むことで、状況に応じた通知を自動作成できます
■注意事項
- OneDrive、Microsoft TeamsのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- Microsoft365（旧Office365）には、家庭向けプランと一般法人向けプラン（Microsoft365 Business）があり、一般法人向けプランに加入していない場合には認証に失敗する可能性があります。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- ダウンロード可能なファイル容量は最大300MBまでです。アプリの仕様によっては300MB未満になる可能性があるので、ご注意ください。
- トリガー、各オペレーションでの取り扱い可能なファイル容量の詳細は「ファイルの容量制限について」をご参照ください。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。 ・AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
🤖タレントマネジメント業務にAIを取り入れてみた！
それでは実際に、タレントマネジメント業務においてAIがどのように活きるのか。
実際の活用場面を想定して、検証してみましたよ！
なお、検証で使用するAIツールはClaudeを選択しています。
検証1：「新規事業向けの人材」を抽出
まずは人材データをまとめたファイル（個人データ置き換え済み）を用意して、新規事業への参加に適切なスタッフを抽出してもらいました。
これまでの経歴や適性検査をスコアリングしたファイルも準備して、以下のプロンプトと一緒に投稿します。
入力プロンプト（一部抜粋）
あなたは、大企業の人事部でタレントマネジメントを担当するアナリストAIです。
これから以下の3種類のCSV形式データを添付します：
【目的】
自然言語で指定された以下の条件に合う社員を抽出し、人事が納得できる形で「なぜその人を推奨したのか」を説明してください。
検索条件：
「新規事業の立ち上げに向いていて、コミュニケーション能力が高い営業経験者」
〜（省略）〜
出力フォーマット
・日本語で出力してください。
・構造化されたテキスト（見出し・箇条書き）で、読みやすくしてください。
・表形式は必須ではありませんが、必要であれば簡易な表を使っても構いません。
結果として、単にプロフィールに「新規事業」という単語が含まれている人を抽出するだけでなく、過去のプロジェクト参加履歴や適性検査の「チャレンジ精神」「対人影響力」のスコアを総合的に分析し、条件に合致しそうな数名をピックアップしてくれました！
カラー判別のできるメーター表記やマークダウン形式を採用しているため、かなり視覚性が高いデータとして出力してくれています。
評価結果の根拠もしっかりと明示してくれており、「どの経歴、どのスコアリングの面で高く評価しているのか」がわかりやすいですね。
適正人材から除外されているスタッフに関しても同様に、判別の根拠がはっきりしているため、データに基づいて公正な判断をくだせるでしょう。
一人の担当者の判断力に固執しなくて済む他、一人ひとりの経歴書を読み込む手間も省けたため、隠れた人材を発掘できる可能性を感じる素晴らしい機能だと実感しました！
検証2：目標設定コメントの自動生成
次に、チームマネージャーの大きな負担となっている「評価・目標設定のフィードバック」を手伝ってもらいました。
特定のスタッフの個人情報となる部分を別のデータに置き換えて、以下のプロンプトを投稿します。
入力プロンプト（一部抜粋）
あなたは、社員の目標設定面談に向けて「目標設定コメント」を作成する、人事評価サポートAIです。
## あなたの目的
マネージャーが入力した以下の情報（社員のスキルレベル、前回評価結果、今回の目標など）をもとに、
・人間のマネージャーが書いたような温かみ
・ビジネスの場で使える論理性と具体性
を両立した「目標設定コメント」を日本語で生成してください。
マネージャーメモ：
・「本人は技術志向が強く、育成にはまだ自信がない様子。ポジティブに背中を押すコメントにしたい。」
## 出力時のルール
## 入力フォーマット
{社員情報貼り付け}
〜（省略）〜
するとわずか数秒で、人が書いたような温かみがありつつも論理的なコメント案が生成されました！
まずは評価結果から伝え、設定目標に対する訴求→達成へのアドバイス→個人への評価まとめ、というように段階を経た文章構成となっているため、フィードバックとしてのクオリティは非常に高いものと判断できます。
職種に合わせてパーソナライズされている内容になっており、文章のボリュームもちょうどいいですね。
続けて、評価Bのスタッフに対する目標設定コメントも生成してもらいましたが、こちらもしっかりとメモの内容と個々の実績を考慮しており、アドバイスや今後の目標の文章量が調整されていますよね。
また、個人のスペックを否定するような文章は入っておらず、むしろ「これからの頑張りを応援する」というニュアンスを含んだ構成になっている内容にも好印象を持ちます。
どちらの生成結果も若干「です・ます」が続いている部分もあるため、もちろんそのまま使うのではなく、手動での微調整は必要です。
しかし、AIに評価フローの一部を任せたことで、ゼロから文章を考えるストレスから解放され、面談準備の時間が半分以下に短縮されました！
検証3：離職リスクの予測
最後に、AIによる離職リスク予測機能を検証しました。
個人情報を置き換えた従業員データを用意して、以下のプロンプトとともに投稿します。
入力プロンプト（一部抜粋）
あなたは、人事マネージャーを支援する「離職リスク予測+マネージャー向けAIコーチング」専用のAIアシスタントです。
## あなたの目的
以下のような従業員データ(勤怠・業務量、エンゲージメントサーベイ結果、人事イベントなど)をもとに、
1. 離職リスクスコアとリスク判定を出す 2. その主な要因を、入力データと対応づけて説明する 3. マネージャーがすぐ実践できる「具体的なフォローアップアクション」を提案する という3つのアウトプットを日本語で生成してください。
〜（省略）〜
データ分析とともにリスク程度のスコアリングやスコア判定となる要因、コーチングの提案の出力も依頼しましたが、直近の残業時間の増加やアンケートへの回答傾向の変化から適切に離職リスクを判定してくれました！
フラットな視点でデータを読み取って判定してくれているので、判断の揺らぎや文章構成の不安定さが少ないのがいいですね！
続けて何名かのスタッフの分析を依頼しましたが、いずれの結果もデータに基づいた的確なスコアリングが行われており、AIによるコーチングメッセージも具体的かつ有益なものでした。
フリーコメントの文脈やトーンから、人物の感情をしっかりと読み取っていると判断でき、1ON1での面談資料として使えるクオリティだと感じました。
問題の早期発見やアプローチ方法を提示してくれるため、経験の浅いマネージャーでも適切なフォローアップが可能となりそうです。
💻AI機能を搭載したタレントマネジメントシステム
タレントマネジメントにAIを導入したいけど、汎用方のAIの他にどんなツールやサービスがあるのかわからない...
そんな方に国内で提供されている代表的なサービスを3つご紹介します！
1.タレントパレット
採用から育成、配置、離職防止までをワンプラットフォームで実現する、国内でもシェアの高いシステム。
生成AIを活用した機能も搭載されており、AIが評価結果に基づき一人ひとりに最適な育成アドバイスを生成する『AIコーチング』や、目標設定の妥当性をチェックする機能を搭載し、育成の質を標準化しています。
経営層が意思決定を行うためのダッシュボードも充実しており組織の健康状態を視覚的に把握しやすいため、データドリブンな人事戦略を推進したい企業に最適です。
2.カオナビ
従業員の顔写真とスキル情報を結びつけて直感的に人材管理ができるシステムとして、多くの企業に導入されています。
人材情報を「見える化」することに特化しており、社内のどこにどのようなスキルを持った人材がいるのかを瞬時に把握。
近年では『タレントインテリジェンス』というビジョンを掲げ、生成AIを活用したテキスト分析機能『インサイトファインダー』や人材データの自動要約など、意思決定を直接支援する機能を大幅に拡充しています。
3.freee人事
freee株式会社が提供する人事管理システムです。
従業員が日々の業務を行う中で自然に人事情報が集約される仕組みを構築しており、導入のハードルが比較的低いのが特徴。
AIによる年末調整の自動入力アシストや社内問い合わせを自動化するAIヘルプデスクなど、労務とタレントマネジメントをシームレスに繋ぐ実用的なAI機能を展開しています。
🚨タレントマネジメントにAIを活用する際の注意点
多角的な活用が見込めるAIですが、どんな便利なツールでも使用するには注意が必要な点があります。
最終的な判断は「人」が行う重要性
AIがどれほど進化し、精度の高い分析結果を出したとしても、最終的な人事評価や配置の決定は必ず「人」が行う必要があります。
AIは人事担当者やマネージャーの意思決定をサポートする「優秀なアシスタント」として位置づける。
AIが提示した客観的なデータと人間による定性的な対話・観察を組み合わせることで、初めて効果的なタレントマネジメントが実現できるという認識を持つことが重要です。
データ品質とプライバシーの確保
AI活用を本格化する前に
- 定期的に最新情報に更新されるルール作りを行う
- 個人情報を扱うため、セキュリティ対策とプライバシーへの配慮
- 誰がどのデータにアクセスできるのかの権限設定を厳密に行う
この点を整理しておくと良いでしょう。
また、AIを利用して人事データを分析することについて、AIによる分析の対象となるデータの範囲やAIの回答をどのように最終判断に利用するのかといった運用ポリシーの明文化と、全従業員への同意取得が必須要件となっていることを忘れてはいけません。
📘まとめ
実際のタレントマネジメント業務において、AIは大きな役割を果たしていることがお分かりいただけたかと思います。
実際、AIを活用することで従業員の離職リスクを予測したり、目標設定コメントを自動生成することができ、業務負担が大幅に軽減されました。
責任者は個別対応に集中し、従業員の成長支援に注力できる環境を整えることができるでしょう。
AIは従業員一人ひとりの特性に合ったフィードバックを提供するための強力なツールといえます。
👐Yoomでできること
👉 Yoomの登録はこちら。30秒で簡単に登録できます！
タレントマネジメントにAIを活用することは、膨大なデータを瞬時に分析し、客観的な評価や最適な人材配置をアシストしてくれる強力な手段です。
YoomはAIを取り入れた様々なプロセスをサポートし、あなたのチームがより重要な業務（企画立案や人材スカウト）に集中できる環境を作り出します！
人事業務の効率化をさらに一歩進めたいとお考えの方は、ぜひYoomの活用を検討してみてくださいね。
Googleフォームで社員情報が送信されたら、OCRしAIでタレントマネジメント向けスキルギャップを特定してNotionに追加する
試してみる
■概要
社員情報の収集や管理、特にタレントマネジメントにおけるスキルギャップの特定は、多くの手間と時間を要する業務ではないでしょうか。Googleフォームで収集した情報を手作業で転記し、添付された職務経歴書などから必要な情報を読み取り、さらに分析してデータベースに入力する作業は、非効率的でありヒューマンエラーのリスクも伴います。このワークフローを活用すれば、Googleフォームへの社員情報送信をトリガーに、添付ファイルのOCR処理、AIによるスキルギャップ分析、そしてNotionへの自動登録までを一気通貫で自動化し、こうした課題をスムーズに解消できます。
■このテンプレートをおすすめする方
- Googleフォームで収集した社員情報を手作業でNotionに転記・管理している人事担当者の方
- 社員のスキル分析やタレントマネジメントの効率化を目指しているマネージャーやチームリーダーの方
- OCRやAIを活用して、より戦略的な人材データベースの構築に関心のある経営者や人事責任者の方
■このテンプレートを使うメリット
- Googleフォームへの回答送信からNotionへの情報登録までの一連のプロセスを自動化し、手作業によるデータ入力や転記にかかる時間を削減できます。
- 手作業による情報抽出や分析に伴う入力ミスや解釈のブレを減らし、タレントマネジメントにおけるデータの精度向上に貢献します。
■フローボットの流れ
- はじめに、GoogleフォームとNotionをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでGoogleフォームを選択し、「フォームに回答が送信されたら」というアクションを設定します。
- 次に、オペレーションでGoogle Driveの「ファイルをダウンロードする」アクションを設定し、Googleフォームの回答に添付されたファイル（職務経歴書など）を取得します。
- 次に、オペレーションでOCR機能の「画像・PDFから文字を読み取る」アクションを設定し、ダウンロードしたファイルからテキスト情報を抽出します。
- 次に、オペレーションでAI機能の「テキストを生成する」アクションを設定し、Googleフォームの回答内容とOCRで抽出したテキストを基に、タレントマネジメント向けのスキルギャップを特定・分析します。
- 最後に、オペレーションでNotionの「レコードを追加する」アクションを設定し、フォームの回答内容とAIによる分析結果を指定のデータベースに追加します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- OCR機能で画像やPDFから文字を読み取る際に、使用するAIモデルをご自身の環境や目的に合わせて任意で設定してください。
- AI機能でスキルギャップを特定・分析する際の指示内容（プロンプト）を、抽出したいスキル項目や分析の深さ、Notionへの出力形式などに合わせて任意で設定してください。
■注意事項
- Googleフォーム、Google Drive、NotionのそれぞれとYoomを連携してください。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- OCRまたは音声を文字起こしするAIオペレーションはチームプラン・サクセスプランでのみご利用いただける機能となっております。フリープラン・ミニプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションはエラーとなりますので、ご注意ください。
- チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリやAI機能（オペレーション）を使用することができます。
- Googleフォームをトリガーとして使用した際の回答内容を取得する方法は下記を参照ください。
https://intercom.help/yoom/ja/articles/6807133
指定日時にMicrosoft Excelから社員の業務実績を取得して、AIで人事評価した上で該当レコードを更新する
試してみる
■概要
人事評価の時期になると、Microsoft Excelに蓄積された社員の業務実績の確認や評価、そしてその結果の反映に多くの時間を要していませんか？手作業でのデータ集計や評価基準の適用は、手間がかかるだけでなく、評価のばらつきや更新ミスといった課題も生じがちです。このワークフローを活用すれば、指定した日時にMicrosoft Excelから実績データを自動取得し、AIによる客観的な評価を行った上で、評価結果を該当レコードへ自動更新するため、こうした人事評価業務の効率化を実現します。
■このテンプレートをおすすめする方
- Microsoft Excelで社員の業務実績を管理し、人事評価を行っている人事担当者の方
- AIを活用して人事評価業務の客観性と効率性を高めたいと考えているマネージャーの方
- 定期的なデータ集計と更新作業の自動化により、コア業務に集中したい方
■このテンプレートを使うメリット
- 指定日時に自動で処理が実行されるため、これまで手作業で行っていたデータ取得やAI評価、Microsoft Excelへの更新作業にかかる時間を短縮できます。
- 手作業によるデータの転記ミスや評価基準の適用漏れといったヒューマンエラーを減らし、評価プロセスの信頼性を向上させます。
■フローボットの流れ
- はじめに、YoomとMicrosoft Excelを連携させます。
- 次に、トリガーでスケジュールトリガー機能を設定し、「指定した日時になったら」という条件でフローが起動するようにします。
- 続いて、オペレーションでMicrosoft Excelを選択し、「複数のレコードを取得する（最大10件）」アクションで社員の業務実績データを取得します。
- 次に、オペレーションで繰り返し処理機能を設定し、取得した各社員の業務実績データに対して後続の処理を繰り返します。
- 繰り返し処理の中で、オペレーションにAI機能を設定し、「テキストを生成する」アクションで、取得した業務実績を基に人事評価コメントを生成します。
- 最後に、オペレーションでMicrosoft Excelを選択し、「レコードを更新する」アクションで、AIが生成した評価コメントを元のレコードの該当箇所に更新します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- スケジュールトリガー機能を使用する場合、自動化を起動する任意の日時を設定できます。
- Microsoft Excelからレコードを取得する設定では、対象となるシート名や取得する行の条件などを任意で指定可能です。
- 繰り返し処理機能では、Microsoft Excelから取得した一覧データの中から、どの情報を基に繰り返し処理を行うか、その条件を細かく指定できます。
- AI機能では、人事評価コメントを生成するためのプロンプト（指示文）を任意でカスタムでき、定型文の挿入や、前段階のMicrosoft Excelから取得した社員名や実績値などの情報を変数として組み込むことが可能です。
- Microsoft Excelのレコード更新設定では、AIによって生成された評価コメントを、元の実績データ内のどのセル（項目）に反映させるか、その対象箇所を任意で指定できます。
■注意事項
- Microsoft ExcelとYoomを連携してください。
- Microsoft365（旧Office365）には、家庭向けプランと一般法人向けプラン（Microsoft365 Business）があり、一般法人向けプランに加入していない場合には認証に失敗する可能性があります。
- 「同じ処理を繰り返す」オペレーション間の操作は、チームプラン・サクセスプランでのみご利用いただける機能となっております。フリープラン・ミニプランの場合は設定しているフローボットのオペレーションやデータコネクトはエラーとなりますので、ご注意ください。
- チームプランやサクセスプランなどの有料プランは、2週間の無料トライアルを行うことが可能です。無料トライアル中には制限対象のアプリや機能（オペレーション）を使用することができます。
カオナビで自己評価が更新されたら、AIワーカーで内容を分析し評価ランクを判定する
試してみる
■概要
人事評価における自己評価の分析は、内容を正確に読み解き、客観的な評価を下すのに時間がかかる業務ではないでしょうか。 特に評価者によって判断基準がぶれやすく、評価業務そのものが大きな負担になることもあります。 このワークフローを活用すれば、カオナビのデータを元に、AIエージェントのように自己評価を自動で分析し評価ランクまで判定できるため、評価業務の効率化と客観性の向上に繋がります。
■このテンプレートをおすすめする方
- カオナビを利用した人事評価プロセスを効率化したいと考えている人事担当者の方
- 自己評価の分析や評価の客観性を向上させたいマネージャーやチームリーダーの方
- AIエージェントのような仕組みを活用して、評価業務の属人化を解消したい方
■このテンプレートを使うメリット
- 自己評価のテキストをAIエージェントが自動で分析し評価ランクを判定するため、評価者が内容の確認や判断に費やしていた時間を短縮できます
- カオナビのデータを基にAIが一定の基準で分析を行うため、評価者による判断のばらつきを抑え、評価プロセスの属人化解消に繋がります
■フローボットの流れ
- はじめに、カオナビとGoogle スプレッドシートをYoomと連携します
- 次に、トリガーでGoogle スプレッドシートを選択し、「行が更新されたら」というアクションを設定します。ここではカオナビの自己評価データが反映されるシートを対象とします
- 最後に、オペレーションでAIワーカーを設定し、Google スプレッドシートから取得した自己評価のテキストを分析して、具体的な成果の抽出や評価ランクの判定、フィードバック案を作成するためのマニュアル（指示）を作成します
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- AIワーカーへの指示（プロンプト）は、自社の評価基準に合わせて自由にカスタマイズが可能です
- 例えば、評価ランクを判定する際の基準となるキーワードを固定値として設定したり、Google スプレッドシートから取得した役職や部署といった情報を変数として埋め込み、より実態に即した分析や評価を行うことができます
■注意事項
- Google スプレッドシート、カオナビのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
- AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
- AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
- AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
- AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
- AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
出典：
OpenAI/Gemini/Claude/カオナビ/タレントパレット/freee
