自己評価の作成を効率化！ChatGPT活用の基本アプローチ

多くのビジネスパーソンにとって、自己評価は「本来の業務を圧迫する負担」になりがちです。しかし、AIを単なる代筆ツールとしてではなく、「客観的な視点を補ってくれる存在」と捉え直すことで、自己評価の作成はより進めやすくなります。

なぜ「自力で」書くと時間がかかるのか？

自己評価の作成に時間がかかる最大の理由は、自分の行動を客観的に振り返る必要があるからです。さらに、それを「評価者に伝わる言葉」に置き換える工程で、多くの思考エネルギーを消費してしまいます。

具体的には、次のような点で手が止まりやすくなります。

• 自分の実績を「当たり前のこと」と感じてしまい、価値を低く見積もってしまう
• 適切なビジネス用語や、前向きな表現が思い浮かばない
• 全体の構成を考えているうちに、気づけば数時間が経っている

こうした作業は、情報を整理し、分かりやすく構成することを得意とするAIが、最も力を発揮できる領域です。

AIを専属キャリアコンサルタントのように使う

ChatGPTなどのAIは、断片的な事実を入力するだけで、それらを筋の通った文章にまとめてくれます。イメージとしては、「このプロジェクトでの役割は何でしたか」「数値目標に対して結果はどうでしたか」といった質問を投げかけながら、内容を整理してくれる専属のキャリアコンサルタントのような存在です。

心理的なハードルを下げるためにも、まずは完成度を求めず、「箇条書きのメモ」をAIに渡すところから始めてみるとよいでしょう。

【コピペOK】そのまま使える「自己評価作成」プロンプト集

効率化の第一歩は、質の高いプロンプトを使うことです。以下のテンプレートは、［ ］内を書き換えるだけでそのまま使える内容です。

実績を箇条書きにするだけ！「標準テンプレート」

このテンプレートは汎用性が高く、日々の業務成果を整理し、自己評価として読みやすい文章にまとめるための基本形です。

プロンプト例

目標未達成でも「改善と前向きな姿勢」を伝えるプロンプト

数値目標が未達成の場合でも、プロセスでの工夫と次期への改善策を強調することで、評価の低下を防ぐことができます。

プロンプト例

キャリアアップを狙う「昇進・昇給アピール専用」プロンプト

現状維持ではなく、上位の役職を目指す場合は、一段高い視点での貢献を意識して記述する必要があります。

プロンプト例

AIの回答精度を上げる「入力のコツ」

プロンプトを使っても「内容が薄い」と感じる場合は、アウトプットの質を高めるために、入力する情報の密度を見直すことが重要です。

論理的な文章を作る「STARメソッド」の取り入れ方

「STARメソッド」というフレームワークを意識して情報を伝えることで、AIはより具体性があり、読み手が納得しやすい文章を生成しやすくなります。

• S（Situation）：どのような状況だったのか
• T（Task）：どのような課題や目標があったのか
• A（Action）：その中で、自分が具体的にどのような行動を取ったのか
• R（Result）：その結果、どのような成果につながったのか

これらの要素を意識しながら箇条書きで入力するだけでも、情報の整理度が高まり、自己評価としての説得力は大きく向上します。AIに任せる前段階として、この整理を行うことが重要です。

AIが迷わない「定量情報（数字）」の盛り込み方

AIは「一生懸命頑張った」といった主観的な表現よりも、「残業時間を20％削減した」「商談化率を1.5倍に向上させた」といった、具体的な数字を含む情報をもとにした文章を得意とします。

とはいえ、すべての実績に明確な数字がそろっているとは限りません。その場合でも、「前年比でどの程度改善したのか」「何人規模のプロジェクトだったのか」といった大まかな規模感を入力するだけで十分です。AIはその情報を手がかりに、自己評価として使いやすい、インパクトのある表現を提案してくれます。

【職種別】自己評価プロンプトの実行例（Before/After）

職種によって、評価者が注目するポイントは異なります。それぞれの特性を活かした修正例を見てみましょう。

【営業職】数字のインパクトを最大化する構成

• Before：「目標を達成しました。顧客に寄り添った提案を心がけました。」
• After（AI活用）：「新規開拓において、顧客の潜在課題を特定するヒアリングシートを自作しました。その結果、成約率が前年比120%に向上し、年間目標を105%で達成しました。」

【事務・管理部門】定性的な貢献を「価値」に変える表現

• Before：「ミスなく書類作成を行いました。他部署との連携もスムーズにできました。」
• After（AI活用）：「経費精算フローのデジタル化を推進し、全社の承認スピードを平均2日間短縮しました。事務作業の効率化を通じて、他部門がコア業務に専念できる環境を構築しました。」

【エンジニア・専門職】技術力とプロジェクト貢献の言語化

Before：「新しいライブラリを導入して、コードの品質を上げました。」

After（AI活用）：「〇〇ライブラリの導入によるリファクタリングを主導し、保守コストの30%削減を実現しました。技術的負債の解消により、中長期的なプロダクトの拡張性向上に寄与しました。」

AIで作った文章を「自分の言葉」に仕上げる3つの微調整テクニック

AIが生成した文章を、そのまま提出するのは避けたほうが無難です。仕上げの段階では、自分の言葉に置き換えたり、当時の判断理由や工夫した点を一言補足したりして、「人間らしさ」を乗せることを意識しましょう。

1. 語尾と「社内用語」をカスタマイズする