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福岡県労働委員会委員コラム

更新日：2026年3月1日更新 印刷

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福岡県労働委員会委員のコラムを連載しています。

 
  投稿日 タイトル 投稿委員

第３１回New！

 令和８年３月１日 人事評価におけるAI活用、そして対話 公益委員 丸谷　浩介

第３０回

 令和８年２月１日 労使の対話を支える労働委員会 使用者委員 内場　千晶

第２９回

 令和８年１月１日 労働者としての権利 労働者委員 金光　千春
第２８回

令和７年11月26日

 日本企業の経営と労働組合 公益委員 大坪　稔

第２７回

 令和７年11月１日 労働紛争を解決するには 使用者委員 中村　年孝

第２６回

 令和７年10月１日 労働組合の役割と労働委員会 労働者委員 高田　章男

第２５回

 令和７年９月１日 命令と和解 第４４期会長 上田　竹志

第２４回

 令和７年８月１日 労働組合法の労働者って誰のこと？ 使用者委員 熊手　艶子

第２３回

 令和７年７月１日 働く人の声を届けるために 労働者委員 古賀　栄一

第２２回

 令和７年６月４日 福岡県労働委員会がＰＲ動画を作りました 公益委員 渡部　有紀

第２１回

 令和７年５月１日 労働委員会とは？：健在な労使関係を築く「羅針盤」 使用者委員 高松　雄太

第２０回

 令和７年４月１日 組合と力を合わせて風通しの良い職場を作りましょう 労働者委員 溝田　由美子

第１９回

 令和７年３月１日

ロウキ（労働基準監督署）より、サイバンショ（裁判所）に近い？

ロウイ（労働委員会）の役割って何？

 公益委員 千綿　俊一郎

第１８回

 令和７年２月１日 労働委員会を知っていただきたい 使用者委員 丸山　武子

第１７回

 令和７年１月１日 新年を迎えるにあたり 労働者委員 西　央人

第１６回

 令和６年12月１日 対話の時代のお手伝い 公益委員 丸谷　浩介

第１５回

 令和６年11月１日 労使関係の構築について 使用者委員 小川　浩二

第１４回

 令和６年10月１日 快適な職場環境づくりは労使双方にとってメリット 労働者委員 藤田　桂三

第１３回

 令和６年９月１日 労働委員会ってどんなところ？ 公益委員 服部　博之

第１２回

 令和６年８月１日 使用者と労働委員会 使用者委員 内場　千晶

第１１回

 令和６年７月１日 労使紛争と労働組合の役割 労働者委員 桑原　忠志

第１０回

 令和６年６月１日 労使関係におけるエチケット 公益委員 所　浩代

第９回

 令和６年５月１日 和解による早期解決 使用者委員 吉村　達也

第８回

 令和６年４月１日 労働者の権利と労働委員会 労働者委員 金光　千春
第７回 令和６年３月１日

使用者と労働者の利害

 公益委員 大坪　稔
第６回 令和６年２月７日 括弧に入れること・括弧を外すこと

使用者委員

 中村　年孝

第５回

 令和６年１月５日 労使間トラブルの円満な解決を目指して 労働者委員 高田　章男
第４回 令和５年１２月２７日 継続的で前向きな労使関係の構築に向けて 第４４期会長

上田　竹志

第３回

 令和５年１１月２７日 中小企業経営者と労働問題 使用者委員 熊手　艶子
第２回 令和５年１０月２７日

労働組合法は働く人たちの味方

 労働者委員 溝田　由美子

第１回

 令和５年３月１日 御挨拶 第４３期会長 德永　響

 

第３１回

 

「人事評価におけるAI活用、そして対話」

 

公益委員　　丸谷　浩介　

 

　組織において「人を評価する」という行為は、古くから最も困難な課題の一つとされてきました。職場の上司が部下の持つ能力を正当に把握し、その成果を客観的に判断しようと努めても、そこには常に主観や個人的な選り好みが混入するリスクが伴います。どれほど公平な評価基準を設けたとしても、評価される側に「結局は上司の主観ではないか」という疑念が生じれば、その不信感を完全に拭い去ることは容易ではありません。特に賃金や昇進に直結する人事評価において、透明性と納得感を両立させるには、多大な労力と慎重な運用が求められるのが実情です。

　こうした課題の解決策として期待を集めているのが、近年の目覚ましいAI（人工知能）技術の発展です。雇用現場においても、データに基づいて組織や個人のパフォーマンスを分析する手法が急速に普及しています。膨大なデータに基づいた客観的な評価はAIの得意分野だからです。過去の膨大な事例や多角的なパフォーマンスデータを照らし合わせれば、人間特有のバイアスを排除した公平な判断が下せるのではないか、と検討されるのは極めて自然な流れと言えるでしょう。

　ところで、児童虐待が疑われる子どもを児童相談所で一時保護をするかどうかの判断は、なかなか難しい問題が含まれています。子ども家庭庁は、過去の膨大な事例を参照して一時保護の要否を迅速かつ適切に判断することを目指しましたが、実証実験では判定結果の約6割に誤りがあることが判明しました。このシステム開発には10億円かかっていますが最終的には導入が見送られています。この事例はAIが示す判断の「正解のようなもの」を過信できないことを示しています。

　ここで忘れてはならないのは、AIもまた「万能の神」ではないという点です。AIが学習する過去のデータそのものに人間の偏見が含まれていれば、出力される結果にもその偏りが継承されます。どのような項目を重視し、何を基準に判断させるかというアルゴリズムの設計を行うのは人間である以上、そこには設計者の意図や価値観が不可避に介在します。つまり、AIというフィルターを通したとしても、完全な客観性が担保されているとは限らないのです。

　とはいえ、今後も人事評価におけるAIの活用範囲は、好むと好まざるとに関わらず拡大していくでしょう。ここで真に問われるべきは、AI導入の是非そのものではなく、評価結果に対する納得感です。労働者が人事評価結果に異議を申し立てても、使用者はAIが判断した、として聞く耳を持たないかもしれません。しかし、そこで発生している問題は、使用者がAIに委ねることの是非にあるのではなく、労使間での円滑なコミュニケーションが行われていないことにあります。AI時代での労使間のコミュニケーション円滑化のために、労働委員会が発揮できる力は少なくないものと思います。

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