目標設定・管理に生成AIは活用できる？プロンプト例や注意点も解説

「目標の書き方がわからない」「部下の目標設定やフィードバックに時間がかかる」など、目標設定・目標管理に課題を感じている企業は少なくありません。こうした課題を解決する手段として、近年注目されているのが生成AIの活用です。

本記事では、目標設定・目標管理で生成AIができることや、そのまま使えるプロンプト例、導入の進め方を解説します。活用する際の注意点も紹介するので、生成AIを目標管理に取り入れたいと考えている方はぜひお役立てください。

目標設定・目標管理に生成AIが活用される背景

目標管理制度を運用する企業では、目標設定や進捗管理にかかる負担が課題になりがちです。社員は「具体的な目標の書き方がわからない」と悩み、管理職は部下一人ひとりの目標確認やフィードバックに多くの時間を割いています。

また、目標の質が本人の書き方に左右され、部署や個人によってばらつきが出ることも少なくありません。こうした課題を解決する手段として、文章の作成や整理を得意とする生成AIが注目されています。

目標設定・目標管理で生成AIができること

生成AIは目標設定の段階から期中の進捗管理、面談の準備まで、目標管理のさまざまな場面で活用できます。うまく取り入れることで、社員と管理職の双方の負担を減らし、目標の質を高めることにもつながります。

目標案のたたき台を作成する

役職や担当業務、上位目標などの情報を入力すると、生成AIが目標案を複数提示してくれます。ゼロから考える必要がなくなるため、目標設定にかかる時間を短縮できます。

また、自分で考えた目標の添削にも活用可能です。「売上を伸ばす」のような曖昧な目標を、SMARTの法則などに沿って期限や数値を含む具体的な表現に修正できます。

組織目標を個人目標にブレイクダウンする

目標管理では、会社や部門の目標と個人の目標がつながっていることが欠かせません。しかし、組織全体の目標を個人レベルに落とし込む作業は難しく、管理職の悩みの種になりがちです。

生成AIに組織目標やチームの役割分担を伝えると、各メンバーが取り組むべき目標や行動の候補を整理できます。組織目標との関連性が明確になることで、社員も自分の目標の意義を理解しやすくなります。

進捗の振り返りや課題の整理をサポートする

期中の振り返りでは、日々の活動を目標と照らし合わせて整理する必要があります。生成AIに活動内容や実績を入力すると、目標に対する進捗状況や課題、次に取るべき行動を整理してくれます。

自分では気づきにくい課題の指摘や改善策の提案も得られるため、振り返りの質を高めることが可能です。

フィードバックの準備を効率化する

管理職は、部下一人ひとりとの1on1や評価面談の準備に多くの時間を費やしているものです。生成AIを活用すれば、部下の目標や進捗状況をもとに、面談で確認すべきポイントや質問の候補を整理できます。

また、フィードバックコメントの下書きを作成し、伝え方を工夫するのにも役立ちます。準備の負担が減る分、部下との対話そのものに時間をかけられるようになるでしょう。

目標設定に使える生成AIのプロンプト例

生成AIから質の高い目標案を引き出すには、前提となる情報や条件を具体的に伝えることが大切です。業績目標・能力開発目標・行動目標の3つに分けて、目標設定に使えるプロンプト例を紹介しますので、自身の状況に合わせてご活用ください。

業績目標を設定するプロンプト例

業績目標は売上や契約件数、コスト削減額など、成果を数値で測る目標です。

生成AIに依頼する際は、職種や担当業務に加えて、部門目標や前期の実績を伝えるのがポイントです。前提となる情報が具体的なほど、現実的で達成度を測りやすい目標案が得られます。

あなたは人事評価制度に詳しいキャリアアドバイザーです。
以下の情報をもとに、今期の業績目標の案を3つ作成してください。

# 前提情報
– 職種・役職：【例：法人営業・主任】
– 担当業務：【例：中小企業向けの新規開拓営業】
– 部門目標：【例：部門売上を前年比○%にする】
– 前期の実績：【例：売上○万円（目標達成率○%）】
– 評価期間：【例：○○年○月～○○年○月】

# 条件
– SMARTの法則（具体的・測定可能・達成可能・関連性・期限）に沿って作成する
– 数値目標を必ず含める
– 部門目標への貢献がわかる内容にする
– 各目標に、達成に向けた主な取り組みを2～3つ添える

能力開発目標を設定するプロンプト例

能力開発目標は資格取得やスキル習得など、本人の成長に関する目標です。

業績目標と比べて成果が数値に表れにくく、「〇〇のスキルを身につける」といった曖昧な表現になりがちです。生成AIには、現在のスキルレベルや今後目指したい役割を伝えましょう。

あわせて「達成度を判断できる基準を含める」と指定すると、評価しやすい目標案が得られます。

あなたは人材育成に詳しいキャリアアドバイザーです。
以下の情報をもとに、今期の能力開発目標の案を3つ作成してください。

# 前提情報
– 職種・役職：【例：経理・一般職】
– 現在のスキル・経験：【例：入社○年目。月次決算の補助業務を担当】
– 今後目指したい役割：【例：決算業務を一人で担当できるようになる】
– 会社や部門から期待されていること：【例：業務の属人化の解消】
– 評価期間：【例：○○年○月～○○年○月】

# 条件
– 業務での成果や役割の拡大につながる内容にする
– 達成度を判断できる基準（資格取得、担当できる業務の範囲など）を含める
– 評価期間内に達成可能なレベルにする
– 各目標に、具体的な学習方法や取り組みを2～3つ添える

行動目標を設定するプロンプト例

行動目標は、成果を上げるために取り組む具体的な行動を目標にしたものです。成果を数値化しにくい職種や、成果が出るまでに時間がかかる業務でも設定しやすいのが特徴です。

生成AIには、最終的に達成したい成果と現在の課題を伝え、その実現に必要な行動を洗い出してもらいましょう。「頻度や回数を含める」と指定すると、実行状況を確認しやすい目標になります。

あなたは目標管理に詳しい人事コンサルタントです。
以下の情報をもとに、今期の行動目標の案を3つ作成してください。

# 前提情報
– 職種・役職：【例：カスタマーサポート・リーダー】
– 達成したい成果：【例：顧客満足度の向上】
– 現在の課題：【例：問い合わせ対応の品質が担当者によってばらつく】
– 評価期間：【例：○○年○月～○年○月】

# 条件
– 自分の行動で実行・管理できる内容にする
– 頻度や回数、期限など、実行状況を確認できる基準を含める
– 達成したい成果とのつながりがわかるようにする
– 各目標に、行動を継続するための工夫を1～2つ添える

生成AIを活用した目標管理の進め方

生成AIを目標管理に取り入れる際は、目的やルールを明確にしたうえで運用することが大切です。進め方を誤ると、社員がうまく活用できなかったり、思わぬトラブルにつながったりするおそれがあります。

生成AIを活用した目標管理の進め方を、4つのステップで見ていきましょう。

①AI活用の目的と対象範囲を決める

まずは、生成AIを目標管理に取り入れる目的を明確にしましょう。「目標設定にかかる時間を減らしたい」「部署ごとの目標の質のばらつきをなくしたい」など、解決したい課題によって活用方法は変わるものです。

あわせて、対象とする部署や業務の範囲も決めておきます。最初から全社で導入するのではなく、一部の部署で試験的に運用し、効果や課題を確認してから対象を広げると、スムーズに定着させやすくなります。

②社内の利用ルールを整備する

次に、生成AIを安全に活用するための社内ルールを整備します。具体的には、使用を認めるAIツール、入力してよい情報と禁止する情報の範囲、出力内容の確認方法などを定めておきましょう。

ルールが曖昧なままだと、社員が判断に迷って活用が進まなかったり、機密情報を入力してしまったりするおそれがあります。

③AIの案をもとに上司と本人で目標をすり合わせる

生成AIが出した目標案は、あくまでたたき台として扱います。社員はAIの案を参考に自分の意思や状況を反映させて目標を作成し、上司との面談で内容をすり合わせましょう。

AIの案をそのまま採用するのではなく、本人と上司が対話を通じて目標を決めることで、目標への納得感や達成への意欲を高められます。

④運用状況を振り返り、改善する

生成AIの活用を定着させるには、導入後の振り返りも欠かせません。評価期間の終了時などに、社員や管理職へのアンケートやヒアリングを行い、「目標設定の時間が短縮されたか」「使いにくい点はないか」などを確認しましょう。

把握した課題をもとに、利用ルールや活用方法を見直していきます。運用と改善を繰り返すことで、自社に合った生成AIの活用方法が確立され、目標管理の質の向上につながります。

生成AIを目標設定・目標管理に活用する際の注意点

生成AIは目標設定・目標管理の効率化に役立つ一方で、使い方を誤ると情報漏えいや評価への不信感につながるおそれがあります。メリットを最大限に生かすには、リスクを理解したうえで活用することが大切です。

生成AIを目標設定・目標管理に活用する際に必ず押さえておきたい、注意点を見ていきましょう。

機密情報や個人情報を入力しない

生成AIのサービスによっては、入力した情報がAIの学習に利用される場合があります。そのため、機密情報や個人情報を入力すると、意図せず外部に漏えいするリスクがあります。

目標設定では、顧客名や取引先との契約内容、未公開の売上データや事業計画など、社外秘の情報を扱う場面が少なくありません。また、管理職が部下の評価や人事情報を入力するのも避けるべきです。

AIに相談する際は、固有名詞を伏せたり数値を概算に置き換えたりして、情報を特定できない形に加工しましょう。

出力内容をそのまま使わない

生成AIは、もっともらしい表現で事実と異なる内容を出力することがあります。また、AIは自社の事業方針や組織の状況、本人のこれまでの経験を十分に把握しているわけではありません。

そのため、一見整った目標案でも、難易度が現実に合っていなかったり、組織目標とずれていたりする場合があります。出力内容はあくまで参考として扱い、自社の状況や本人の実力に照らして必ず確認・修正しましょう。

評価の判断をAIに委ねない

生成AIは、進捗の整理や評価コメントの下書きには役立ちますが、評価の判断そのものをAIに任せるべきではありません。AIは入力された情報をもとに出力するため、日々の行動や周囲への貢献など、数値や文章に表れない部分を十分に考慮できないからです。

また、評価結果について部下から説明を求められた際に、「AIがそう判断した」では納得を得られません。最終的な評価は、上司が日頃の観察や対話をもとに、責任を持って判断することが大切です。

目標管理・人事評価を支援するAIエージェント『AYA』

AYAは人事考課を多角的に支援するAIエージェントです。

目標の進捗管理や面談の日程調整、人事データの蓄積、評価シート作成といったノンコア業務を代行し、負担を減らしながら人事評価プロセスの品質を引き上げます。判断や対話といったコア業務に集中できる環境を実現します。

以下のようなお悩みを抱えている方は、ぜひ一度資料をダウンロードしてみてください。

• 目標設定が作業になりつつある…
• 面談が評価や育成につながらない…
• 評価基準がバラついている…

目標設定	・目標ドラフト自動作成 ・目標管理 ・目標品質フィードバック ・提出の催促/進行管理
育成・対話	・日程調整 ・面談の自動議事録 ・アジェンダ提案 ・面談品質フィードバック
評価	・評価ドラフト作成 ・評価根拠データの自動蓄積 ・評価分布の可視化 ・目標/評価シート ・分析・アナリティクス

まとめ

本記事では、目標設定・目標管理で生成AIができることや、そのまま使えるプロンプト例、導入の進め方、注意点も解説しました。

生成AIは、目標案の作成や組織目標のブレイクダウン、進捗の振り返り、1on1の準備など、目標設定・目標管理のさまざまな場面で活用できます。目的に合ったプロンプトを使えば、目標設定にかかる負担を減らし、目標の質を高めることが可能です。

一方で、機密情報の入力や出力内容の確認、評価の判断には注意が必要です。社内ルールを整備したうえで、AIの案をもとに上司と本人が対話しながら目標を決め、効果的な目標管理につなげましょう。