AIで成果を可視化し、
評価で給与に変える。
商談・納品・会議の「事実」をAIが自動で採点。
データがそのまま育成テーマになり、四半期平均点が人事評価に直結する。
録音するだけで回る、AI人事評価の新しい仕組み。
4,000社超の人事評価改革支援実績 ／ 東大松尾研出身CTOが開発・監修
4,000社超の企業様にご導入いただいています
こんなお悩みはありませんか？
人手不足・離職・評価の納得感・管理職の負担。
中小・ベンチャー企業が抱える経営課題を、AI×人事評価で根本から解決します。
評価が属人的で
納得感がない
基準が曖昧で、社員に説明できない。
管理職の負担が
大きい
評価業務に時間がかかり、本来のマネジメントに集中できない。
優秀な人材が
定着しない
評価や給与に不満を感じ、離職につながる。
成果が見えず
業績が伸びない
目標や行動がバラバラで、成果に結びつかない。
データはあるのに
活用できていない
日報・売上・議事録などのデータが眠ったまま。
AI × 人事評価で、経営課題をトータル解決
「作って終わり」にしない。
構築から運用・定着まで伴走し、成果につなげます。
AI（Claude Code）で業務改善
- データの自動収集・分析
- レポート作成の自動化
- 業務の可視化・効率化
- 定型業務の時間を大幅削減
人事評価制度の構築・運用
- 評価軸設計・KPIツリー
- MBO・行動目標の策定
- 評価ランク・給与連動
- 納得感ある評価を実現
eラーニング研修で定着・自走化
- AI活用×評価研修動画
- 全社員のスキル底上げ
- 評価者研修・面談支援
- 制度が回る組織へ
AI人事評価がもたらす6つの価値
商談・納品・会議の「事実」をAIが可視化。
データが育成になり、評価と成果につながる。
今まで見えなかった事実を自動で見える化
商談・納品・会議の中身を同一基準で採点し、事実をデータ化。全MTGが評価の素材になります。
育成プログラムに繋がる
減点理由がそのまま個人の育成テーマに。感覚ではなくデータで育成が回ります。
新しい評価軸に繋がる
スコアの四半期平均を行動評価の1軸として、等級・賞与に反映できます。
採用要件に繋がる
高得点者の共通行動が「活躍する人材の要件」になり、採用基準・面接評価へ。
人材登用・配置転換に繋がる
数字の根拠で登用・配置を判断。「三期連続A→昇格候補」の運用が可能に。
AI活用が促進され生産性が上がる
録音するだけの成功体験が全社に広がり、AI活用と生産性が加速します。
生データから評価までを定期実行で自動化
録音するだけ。
AIが回り、評価と育成が加速する。
商談MTG
文字起こし生データ
録音→自動文字起こし（タイムスタンプ付き原文）
Claude Code
定期実行ジョブ
毎商談後に自動起動。テンプレ・採点基準を適用
3点の成果物を自動生成
①顧客向け議事録 ②社内レポート ③サマリーPPTX
スコアDB
（点数・減点理由）
個人×顧客×時系列でスコアと根拠を蓄積
四半期平均点を
評価に直結
育成と人事評価にそのまま接続
同じパイプラインを3つのシーンで活用
採点基準だけ差し替えれば、3倍の価値を生み出す。
差分が、そのまま育成と評価につながります。
基盤・運用・レポート様式は3シーン共通。1つ作れば3倍使える。
さらに進化。他データ連携で、
あらゆる改善PDCAを回す。
商談・納品・会議の「録音」は入口にすぎません。
ここに社内SNS・メール・勤怠・CRM・サーベイなど10のデータソースを連携させると、評価は“採点”で終わらず、組織課題を先回りで解決する改善PDCAのエンジンへと進化します。
会話データを評価に
録音した「商談・納品・会議」をAIが6軸で採点。事実がデータになり、四半期平均が評価に直結します。
あらゆる行動データを連携
会話以外のデータも同じ基盤に接続。「関係性・勤怠・心理・稼働」まで多面的に可視化し、評価と改善の精度が跳ね上がります。
連携できる10のデータソース
データを掛け合わせて回る、改善PDCAの例
組織の“つながり”を可視化し、孤立を防ぐ
協力姿勢・返信スピード・巻き込み力をスコア化。埋もれがちな縁の下の貢献を拾い、関係性を評価軸に。
バーンアウト・退職の予兆を先回り検知
稼働の急増・発信量の低下・エンゲージ低下を統合スコア化。異変を上長へ自動アラートし、辞める前に手を打つ。
評価バイアスを自動校正する
ハロー効果・近接効果・中心化傾向を行動データと突き合わせ検知。「説明できる評価」で納得感を担保。
優秀者の“勝ちパターン”を再現・横展開
ハイパフォーマーの共通行動をAIが抽出し、属人ノウハウをチームの型に。採用要件・育成テーマにも接続。
会議偏り・稼働のムダを改善する
会議過多・移動非効率・1on1の空白を可視化。マネジメント行動そのものを改善テーマに変えます。
成果と行動を結び、育成を再設計する
受注・継続・追加率と日々の行動をひも付け、「成果につながる行動」を特定。個人別の育成PDCAが回り出す。
同一の生データから、
宛先別に2トーンの議事録を書き分け
事実は1つ。
ただし「何を強調するか」を宛先の目的に合わせて意図的に設計します。
顧客向け議事録 ポジティブバイアス
- 目的：前進の実感・信頼の維持・次回への期待醸成
- トーン例：「報酬設計が着実に前進しています」
- 含む要素：合意事項・ネクストアクション・担当コメント
社内向けCSレポート ネガティブバイアス
- 目的：リスクの早期検知・改善行動の喚起・上長の介入判断
- トーン例：「人件費上振れリスクは未解消」
- 含む要素：健全度・解約リスク・エスカレーション・キーパーソン
守るべき一線 ── 事実の歪曲はしない（強調の設計のみ）。
犯人探しではなく改善につなげる書き方に統一。
当社ならではの差別化ポイント
「AIで成果を出し、評価で給与に変える」。
本システムは当社ポジショニングの実物デモです。
人事評価サービス × AIの実物デモ
- 「行動データが自動で評価に流れ込む」制度を、当社自身が自社運用の実例として提示
- 評価軸データを自動計測（既存データの生きたサンプルになる）
- 「評価のための評価」ではなく、育成に直結する評価＝納得感の制度自体を立ち上げ
Claude Codeコンサルとの親和性
- 定期実行×文書自動生成×スコアリングは、顧客へそのまま横展開できる商材
- 「議事録の二重生成」「社内向け」は導入イメージを即語れる具体例
- 評価コンサル（制度）とAI実装（運用）を1社で完結できる唯一性を証明
勝ちパターンをチームの型に
スコアが貯まるほど、AIが高得点MTGと低得点MTGの差分を言語化できるようになります。
STEP1 抽出
- 高得点MTGをAIが横断分析
- 共通行動・言い回しを抽出
- 再現性のある勝ち筋を数式化
STEP2 型化
- チーム共通のプレイブックに登録
- チェックリスト・トーク集・資料テンプレ化
- 新人も型を起点に立ち上がれる
STEP3 添削
- 次回MTG前にAIが個人別に添削
- 前回減点ポイントの改善を提示
- 行動目標AI添削（育成スキル）と接続
4,000社超を支えてきたプロが伴走
高橋 恭介
人事評価コンサルタント歴20年以上。4,000社超の制度改革を支援し、「給与を上げる経営支援」を提唱。
二宮 忠志郎
東大松尾研究所出身のAIエンジニア。国際会議EMNLP論文採択。AIシステム開発を統括。
AIで成果を可視化し、評価で給与に変える。
会社の未来を変える一歩を。
データで育てて、評価につなぐ。
持続的に成長する組織へ。
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