【2026年8月最新】人事評価シートのテンプレートと作り方｜評価項目・評価段階の基本から、Claude Code／Codexで評価業務を効率化する方法まで徹底解説
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「評価シートはあるけれど、毎期同じ内容で形骸化している」「評価者によって評価の甘辛差が大きく、不公平感の声が出る」——人事評価制度を運用している会社であれば、一度は直面する悩みではないでしょうか。人事労務担当者はもちろん、顧問先の評価制度づくりを支援する社労士の方にとっても、実効性のある評価シートをどう設計するかは重要なテーマです。
結論から言うと、人事評価シートは「成果評価・能力評価・情意評価」という3つの要素を軸に、目標管理（MBO）と連動させて設計するのが基本形です。テンプレート自体はシンプルに作れますが、運用を続けるほど「評価者ごとのブレ」「集計・とりまとめの手間」が負担として蓄積していくのが実務上の課題です。
この記事では、人事評価シートの基本構成と評価項目の考え方、職種別テンプレートの作り方を実務目線で整理したうえで、後半では評価シートの集計・とりまとめという手作業をClaude Code／Codex（AIエージェント）に肩代わりさせる方法を、弊社サービス「AI鬼管理」（運営: 株式会社GENAI）の実践ノウハウとともに解説します。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
01 WHAT IS IT 人事評価シートとは？評価制度全体における位置づけ 評価シートは「評価制度」という仕組みの一部品である
人事評価シートとは、従業員の一定期間における業績・能力・勤務態度を、決められた項目・基準に沿って記録し評価するための書式です。昇給・賞与・昇格といった処遇の判断材料になるだけでなく、上司と部下のフィードバック面談の土台にもなります。
📚 用語解説
人事評価シート：従業員の業績・能力・勤務態度を一定の項目・基準に沿って記録・評価するための書式。評価結果は昇給・賞与・昇格等の処遇判断の材料になるほか、上司と部下のフィードバック面談における共通の土台としても使われる。
1-1. 評価シートは「評価制度」の一部品にすぎない
評価シートそのものは、あくまで人事評価制度という大きな仕組みの中の「記録用紙」です。評価制度全体は、①評価基準の設計 → ②評価シートへの記入（自己評価・上司評価） → ③評価者間のすり合わせ → ④フィードバック面談 → ⑤処遇への反映という一連の流れで構成されます。評価シートの様式だけを整えても、この一連の流れが機能していなければ、評価制度は形骸化してしまいます。
AI鬼管理山崎
02 THREE ELEMENTS 評価の3要素（成果評価・能力評価・情意評価） 何を評価するのかを整理しないと、シートの設計が迷走する
人事評価シートを設計する際は、まず「何を評価するのか」を次の3要素に整理すると考えやすくなります。
| 評価要素 | 評価の対象 | 評価項目の例 |
|---|---|---|
| 成果評価（業績評価） | 一定期間で達成した成果・業績 | 売上目標達成率、担当プロジェクトの完了度 |
| 能力評価 | 業務遂行に必要なスキル・知識 | 専門知識、問題解決力、マネジメント力 |
| 情意評価（態度評価） | 勤務態度・組織への貢献姿勢 | 協調性、規律性、積極性 |
📚 用語解説
情意評価：勤務態度や仕事への取り組み姿勢を評価する要素。協調性・規律性・積極性・責任感などが評価項目として設定されることが多い。成果評価・能力評価と異なり数値化しにくいため、評価者の主観が入りやすく、評価基準を具体的な行動レベルで示しておくことが重要になる。
職種によって、この3要素の比重は変わります。営業職は成果評価の比重を高く、管理部門やバックオフィス職は能力評価・情意評価の比重を高く設定するのが一般的です。数値目標が立てにくい職種で成果評価に偏った設計をすると、評価が実態とかけ離れてしまうため注意が必要です。
代表菅澤
03 STRUCTURE 評価シートの基本構成とテンプレートの作り方 押さえるべき欄を漏れなく設計する
評価シートの様式は会社によって異なりますが、実務で機能するシートには共通して次の要素が含まれます。
📚 用語解説
5段階評価：評価対象を5つの段階（例：S・A・B・C・D、または5〜1の数値）に分けて採点する評価方法。人事評価で広く採用されており、細かすぎず粗すぎない段階数として実務上バランスが良いとされる。段階ごとの判断基準（何をもってAとするか等）を具体的に定義しておくことが、評価のブレを防ぐポイントになる。
「S・A・B・C・D」という評価段階だけを用意して、それぞれの基準を曖昧にしたまま運用を始めると、評価者によって採点結果が大きく変わってしまいます。各段階に「どのような状態であればその評価になるか」を具体的な行動・数値で定義しておくことが、評価シート設計で最も重要な工程です。
AI鬼管理山崎
04 MBO 目標管理（MBO）との連携 評価シートは、目標設定と成果評価をつなぐ役割を持つ
多くの会社では、人事評価シートを目標管理制度（MBO）と連携させて運用しています。
📚 用語解説
目標管理制度（MBO）：Management by Objectivesの略。従業員自身が上司と相談のうえで期初に個人目標を設定し、期末にその達成度を評価する仕組み。評価シートの「目標設定欄」と「成果評価欄」は、このMBOのプロセスをそのまま記録する役割を持つことが多い。
MBOと評価シートを連携させる最大のメリットは、「何を目指していたか」と「実際にどうだったか」を同じ書式の中で突き合わせられることです。目標設定と評価が別々の書類・仕組みで管理されていると、期末になって「そもそも何を目標にしていたか」を確認する作業から始めなければならず、評価業務全体の負荷が増えてしまいます。
代表菅澤
05 BY JOB TYPE 職種別テンプレートの必要性と作り方のポイント 全社共通の1枚では、実態に合った評価ができない
人事評価シートは、全社共通の1テンプレートだけでは不十分なことがほとんどです。職種によって成果の測り方や求められる能力が大きく異なるためです。
| 職種 | 評価項目設計のポイント |
|---|---|
| 営業職 | 売上・受注件数など数値化しやすい成果評価の比重を高く設定する |
| 事務・バックオフィス職 | 数値化しにくいため、業務の正確性・処理スピード・改善提案など定性的な能力評価の比重を高く設定する |
| 管理職 | 個人の成果に加えて、部下の育成・マネジメントに関する項目を追加する |
| 経理・人事・総務等の専門職 | 専門知識・法令遵守意識など、職種特有の能力項目を個別に設計する |
職種別にテンプレートを分ける際は、「基本版（全職種共通の情意評価項目）」＋「職種別の成果・能力評価項目」という組み合わせで設計すると、管理の手間を抑えながら実態に合った評価ができます。ゼロから職種の数だけ全く別のシートを作る必要はありません。
AI鬼管理山崎
06 LIMITATIONS 手作業運用の限界（評価者のブレと集計の負担） シートの設計が良くても、運用が続かないと意味がない
ここまでの設計ができていれば、評価シートそのものは十分に機能します。問題は、評価対象人数が増えたときに起こる運用面の負担です。よくある事故パターンを挙げます。
経験則として、こうした事故は評価対象の従業員数が一定規模を超えた会社ほど顕著になります。評価シートの設計自体は完成していても、「集める・確認する・集計する・比較する」という運用面の作業が、評価担当者の時間を圧迫していくのです。
ここで従来の選択肢は「人事評価システムを導入する」の一択でした。もちろんそれも有効です。ただし2026年現在は、もう一つの選択肢があります。評価シートの回収・集計・前期比較・面談準備資料の作成までを、Claude Code／CodexのようなAIエージェントに丸ごと任せる方法です。すでに人事評価業務そのものを自動化する取り組みを進めている会社であれば、この考え方をそのまま評価シートの運用に広げられます。
代表菅澤
07 AUTOMATE WITH AI 【核心】Claude Code／Codexで評価業務を「無人で回る仕組み」にする 効率化ではなく自動化。トリガーで勝手に走るワークフローに落とし込む
📚 用語解説
Claude Code／Codex：Claude CodeはAnthropic社、CodexはOpenAI社が提供するAIエージェント。ChatGPTのような「質問に答えるAI」と違い、指示を受けてパソコン上のファイル操作・データ集計・文書作成などの作業そのものを実行できる。プログラミング不要で、日本語の指示だけで業務の仕組みを構築できるため、非エンジニアの経営者・バックオフィス担当者の業務自動化ツールとして注目されている。デスクトップアプリで利用可能。
ここからがこの記事の核心です。本記事では以降、操作イメージを弊社が主に使うClaude Codeで説明します（Codexでも同じことができます）。重要なのは、AIに「この人の評価、去年と比べてどう？」と都度質問するのではなく、評価シートの回収から集計・比較までの業務プロセスそのものをワークフローごとAIに渡してしまうという発想の転換です。
7-1. 「AIに聞く」と「AIが勝手にやる」は別物
ChatGPTに「このコメント、要約して」と聞くのは効率化です。人間が作業の主体で、AIは作業を速くしてくれるだけ。この使い方では、提出督促の漏れも集計の手間もなくなりません。
一方、Claude Code／Codexで作るのは自動化です。「提出期限が近づいたら未提出者を抽出して督促し、提出された評価シートを部署・等級別に自動集計し、前期データと比較して面談準備資料を作成する」という一連の流れを最初に一度だけ設計しておけば、あとは決まったトリガーで人間が何もしなくても走り続けます。人間の仕事は、最後に集計結果を確認し、フィードバック面談に臨むことだけです。
7-2. Claude Code／Codexに任せられる評価業務関連の作業
| これまで人間がやっていた作業 | Claude Code／Codexに任せた後 |
|---|---|
| 評価シートの提出状況を一覧から手作業で確認・督促 | 未提出者を自動抽出し、督促文案まで自動生成 |
| 部署・等級別に評価結果をExcel等で手作業集計 | データを自動集計し、部署・等級別の傾向を可視化 |
| 評価者ごとの甘辛差を目視で確認 | 評価者別の平均点等を自動算出し、偏りを検知 |
| 前期・前々期の評価と比較して成長度合いを確認 | 過去データを自動参照し、比較レポートを作成 |
| フィードバック面談用の資料を個別に作成 | 評価結果とコメントをもとに面談準備資料のドラフトを自動作成 |
7-3. 導入は3ステップ（プログラミング不要）
7-4. AI鬼管理（株式会社GENAI）での実践例
AI鬼管理では、この「評価業務をClaude Codeのワークフローに落とす」やり方を、クライアント企業の実業務で数多く構築してきました。評価シートの集計と同じ構造の定型業務——採用選考の書類スクリーニング、労務管理の各種集計、日報の要点整理など——をトリガー起動の自動ワークフローに変え、人は「最終確認と個別対応」だけに絞る運用です。評価期ごとに何十時間もかかっていた集計・資料作成作業が確認数時間程度になる、というのがクライアント企業での典型的な効果です。もちろん、運営元の弊社（株式会社GENAI）自身のバックオフィスも、すべて同じ仕組みで回しています。
そして重要なのは、これが人事労務担当者や社労士の価値を奪う話ではないことです。集計という「間違えたら怒られるだけの作業」から解放されて、評価制度の設計改善や、フィードバック面談の質を高めるための準備という、人にしかできない仕事に時間を使えるようになります。顧問先を多く抱える社労士事務所であれば、この仕組みを事務所側に置いて複数社の評価業務を一括処理する、という応用も可能です。
……と、ここまで読むと「明日からできそうだ」と感じるかもしれません。ただし正直にお伝えすると、Claude Codeを検索しながら独学で業務に組み込もうとした会社の多くが、途中で止まります。なぜ止まるのか。次の章で、その「壁」の正体と越え方を説明します。
AI鬼管理山崎
08 THE 3 WALLS ただし独学には「3つの壁」がある——最短で越える方法 Claude Codeは強力。だからこそ、最初の設計を間違えると危ない
評価業務の自動化でつまずくポイントは、ほぼ次の3つに集約されます。
壁1：自社ルールを「正確に言語化」できない
Claude CodeやCodexは指示されたとおりに正確に働きますが、指示が曖昧なら曖昧なまま自動化されます。「どの項目をどう集計する？」「評価者間のブレはどう検知する？」「未提出者への督促はいつから始める？」——本記事で見てきたとおり、評価業務は細かいルールの塊です。この言語化を飛ばして作った仕組みは、誤った集計結果を量産する装置になりかねません。処遇に直結する領域だけに、ここが独学の最初で最大の壁です。
壁2：検証のやり方を知らないまま「AIを信じてしまう」
AIの出力は必ず検証が必要です。過去の手作業の集計結果と自動集計の結果を突き合わせる、わざとイレギュラーなデータを混ぜて挙動を確かめる——こうしたテストの型を知らないと、「動いているように見えるが正しいかは誰も知らない」状態で本番運用に入ってしまいます。逆に、検証の型さえ身につければ、評価項目が変わってもAIへの指示を直して再検証するだけで追従できます。
壁3：作った本人しか触れない「第二の属人化」
評価集計のノウハウが「毎期やっている担当者にしか分からない」状態になりがちなのと同じで、独学のAI自動化も同じ罠にはまりがちです。担当者が一人で作って一人で運用していると、その人の異動・退職と同時に仕組みが止まる。社内の複数人がAIワークフローを読み書きできる状態まで持っていって、初めて「会社の資産」になります。ここは技術ではなく、教育と運用設計の問題です。
| 独学で導入 | AI鬼管理（伴走支援）で導入 | |
|---|---|---|
| 最初の題材選び | 手探り。難しい業務から始めて挫折しがち | 貴社の業務を棚卸しし、成功しやすい定型業務から着手 |
| 業務ルールの言語化 | 自力で仕様を書き起こす（数十時間規模） | 実際の評価シート・データを見ながら一緒に言語化 |
| 検証 | テストの型を知らず「動いたら本番」になりがち | 過去データ突合・異常系テストまで型として提供 |
| 社内定着 | 担当者1人に依存（第二の属人化） | 研修形式で複数人が扱える状態まで育成 |
| 評価業務の先への展開 | 1業務で力尽きるケースが多い | 採用選考・労務管理等へ同じ型で横展開 |
「AI鬼管理」とは——3〜6ヶ月で自動化を叩き込む伴走型トレーニング
この3つの壁を越えるために弊社（株式会社GENAI）が提供しているのが、AI鬼管理です。Claude Code／Codexをはじめとした最新AIによる業務自動化を、3〜6ヶ月間・オンラインセッション形式で伴走するトレーニングプログラムで、ツールの一般論を教える座学ではありません。受講者が自社の実業務——例えば今お使いの評価シートそのもの——を教材に、実際に動く自動化ワークフローを自分の手で作り切るところまでやります。
評価シートの集計・比較のように「毎期繰り返す」「対象人数が多いほど負担が増える」「期限がある」業務は、AI自動化との相性が最も良い領域です。逆に、判断基準が曖昧な業務からAI化を始めると失敗しやすい。自社の業務を「ルールが明確な定型作業」から順に並べて、上から自動化していく——この優先順位付けも、AI鬼管理の初回で必ず一緒に行います。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
09 COMPARISON & SUMMARY テンプレート運用 vs 評価システム vs Claude Code／Codex 徹底比較・まとめ 自社の規模と体制に合った評価業務の「正解」を選ぶ
| テンプレート（Excel等）を手作業運用 | 人事評価システムを導入 | テンプレート＋Claude Code／Codex | |
|---|---|---|---|
| 初期コスト | ほぼゼロ | 初期設定・利用料が発生 | ワークフロー設計のみ（既存テンプレート流用可） |
| 提出管理・督促 | 手作業で確認・連絡 | システムの通知機能で対応 | 自動抽出・督促文案まで自動生成 |
| 集計・比較 | 手作業で時間がかかる | 製品仕様の範囲内で自動 | 自社の集計ルールに沿って柔軟に自動化 |
| 面談準備資料の作成 | 個別に手作業で作成 | 対応は製品次第 | AIが自動でドラフト作成 |
| 評価業務以外への展開 | できない | 評価領域のみ | 採用選考・労務管理等あらゆる定型業務に展開可能 |
この考え方は評価シートの運用だけでなく、労務管理そのものを効率化するアプローチにも横展開できます。人事・労務業務のAI活用を体系的に知りたい方は、就業規則・人事制度 完全ガイドもあわせてご覧ください。
まとめると、判断基準は次のとおりです。
人事評価シートは、正しい構成で作れば決して難しいものではありません。しかし評価対象人数が増えるほど、「集める・集計する・比較する」という運用面の負担が担当者にのしかかります。シートの設計を正確に理解したうえで、その運用作業自体をAIに任せる——それが2026年時点での現実的な最適解だと、弊社は考えています。
代表菅澤
最初の自動化ワークフローを、貴社の実業務で一緒に作りませんか
「うちの評価シートの集計、Claude CodeやCodexでどこまで自動化できる？」「独学で試したが止まってしまった」というご相談、お気軽にどうぞ。
AI鬼管理は、貴社の実際の評価シート・業務フローを題材に、設計・検証・社内定着まで伴走します。3つの壁を、最短距離で越えましょう。
AI鬼管理山崎
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よくある質問
Q. 人事評価シートには何を書けばいいですか？
A. 基本情報（氏名・部署・評価期間）、目標設定欄、自己評価欄、上司評価欄、評価段階・総合評価欄、コメント・フィードバック欄が基本構成です。評価項目は「成果評価」「能力評価」「情意評価」の3要素に整理して設計するのが一般的です。
Q. 評価の3要素とは何ですか？
A. 成果評価（業績評価）は一定期間の達成成果、能力評価は業務遂行に必要なスキル・知識、情意評価は勤務態度や組織への貢献姿勢を評価する要素です。職種によってこの3要素の比重は変えるのが一般的で、営業職は成果評価、管理部門は能力評価・情意評価の比重を高く設定することが多いです。
Q. 評価シートは何段階で評価するのが一般的ですか？
A. S・A・B・C・Dのような5段階評価が広く採用されています。細かすぎず粗すぎないバランスの良さが理由です。ただし段階を用意するだけでなく、各段階が「どのような状態を指すか」を具体的な行動・数値で定義しておかないと、評価者によって採点結果がぶれてしまいます。
Q. 目標管理（MBO）と評価シートはどう関係していますか？
A. MBOは従業員が期初に個人目標を設定し、期末にその達成度を評価する仕組みです。評価シートの「目標設定欄」と「成果評価欄」は、このMBOのプロセスをそのまま記録する役割を持つことが多く、目標と結果を同じ書式内で突き合わせられるようにしておくと、評価業務の効率が上がります。
Q. 評価シートは職種ごとに分けるべきですか？
A. 全社共通の1テンプレートだけでは、職種による成果の測り方・求められる能力の違いに対応しきれないことが多いです。営業職は数値化しやすい成果評価の比重を、事務・バックオフィス職は能力評価・情意評価の比重を高くするなど、職種特性に合わせた設計が望ましいです。共通の情意評価項目と、職種別の成果・能力評価項目を組み合わせる設計が効率的です。
Q. Claude CodeやCodexで評価業務を自動化するのに、プログラミングの知識は必要ですか？
A. 不要です。Claude CodeやCodexは日本語の指示だけで動くAIエージェントで、既存の評価シートのフォーマットと集計・比較のルールを説明すれば、未提出者の抽出から集計、前期比較、面談準備資料の作成までを行うワークフローをAI側が組み立てます。AI鬼管理のクライアント企業でも、非エンジニアの人事労務担当者が同様の仕組みを運用しています。
Q. Claude CodeやCodexの導入は独学でも可能ですか？
A. 可能ですが、業務で確実に成果を出すまでには「自社ルールの言語化」「出力の検証」「社内定着」という3つの壁があり、特に処遇に直結する評価業務では、誤った集計結果を量産してしまうリスクに注意が必要です。独学で進める場合は、必ず過去の手作業データとの突合検証を挟んでください。最短で確実に立ち上げたい場合は、貴社の実業務を題材に設計から検証・定着まで伴走するAI鬼管理のような支援サービスの活用が近道です。
Q. 人事評価システムとClaude Code／Codexの自動化はどちらを選ぶべきですか？
A. 多面評価や複雑な承認フローなど体系的な機能が必要な場合は、人事評価システムの導入が本命です。一方、既存のテンプレート運用を活かしつつ集計・比較・資料作成の負担を減らしたい場合や、評価業務以外の定型業務もまとめて自動化したい場合は、Claude Code／Codexによるワークフロー自動化のほうが投資対効果が高くなります。両者は排他ではなく、システムのデータをClaude Code／Codexで補完的に活用する併用も有効です。
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- 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社（2021年設立・鬼管理専門塾運営）にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
