Ubie、生成AIによる人事評価を2026年1月運用開始

生成AIを採用した評価基盤の導入背景と目的

Ubie株式会社は2025年12月25日14時31分に、生成AIを活用した新たな人事評価システムを自社開発し、2026年1月より運用を開始すると発表しました。ミッションは「テクノロジーで人々を適切な医療に案内する」であり、医療分野の課題解決スピードを高めるために組織運営（組織OS）自体を進化させる狙いがあります。

創業以来、同社はAI技術を事業の中核に据えてきましたが、従来の人事評価は公正性と運用の簡便性の間でトレードオフが生じ、評価制度の導入が事業スピードを阻害する懸念がありました。これまでは全社での人事評価を実施せず、事業推進のスピードを優先してきた経緯がありますが、組織の拡大に伴い「個人の多様な貢献」を正確に把握し、報酬や人材育成へ接続する新たな挑戦へ踏み出すこととなりました。

事業成長のための組織運営の進化

Ubieは医療という複雑で緊急性の高い課題に対し、プロダクトと同様に組織運営そのものも従来の延長線上にない進化が必要だと位置づけています。生成AIの特性を活かすことで、個人の貢献に対する深い理解と運用工数の最小化を同時に実現できると判断しました。

この方針の下、生成AIを用いた評価基盤は評価の正確性と納得感を高めつつ、管理コストを削減して事業や医療課題の解決に組織が専念できる環境を目指します。

システムの仕組み：データ収集から最終評価までの流れ

新システムは生成AIが日々の業務ログを網羅的に集約し、評価の基礎資料となる活動サマリと評価素案（ドラフト）を自動作成することをコアに設計されています。最終的な評価意思決定は人間の評価者が行い、AIはあくまで事実の抽出と提示を担います。

以下に、運用の主要な3つの構成要素を示します。各要素は連続するプロセスとして設計され、フィードバックループによって継続的に改善されます。

1. 業務ログの自動収集
2. 日常的なコーチング
3. 生成AIによる評価案の作成と人による意思決定

① 業務ログの自動収集

生成AIはSlack、Jira、Notion、顧客管理システム（CRM/SFA）、社内会議記録など、日常で利用されるあらゆる業務ツールから情報を収集します。期初に設定した全社OKRや個人の目標に基づき、実績を抽出することで評価の基礎資料を自動で生成します。

これにより、従来社員が3ヶ月ごとに行っていた長時間の振り返りとレポート作成の負荷を解消し、日々の仕事が自動的にデータベース化される仕組みを実現します。参考情報として、個人の活動を記録する生成AI時代の日報「Activity Report」に関する解説も併記されています：
https://note.com/hashiyaman/n/n57ee6c67c416

② 日常的なコーチング

収集・蓄積されたデータを基に、生成AIは社員ごとの伴走パートナーとして動作します。3ヶ月に1度の評価面談を待たず、日々の業務ログに基づき客観的な振り返りやアドバイスをリアルタイムで提供します。

人間が生成AIの提示内容にフィードバックを与えることで、AIは文脈を深く理解し、より的確な示唆を生成します。これにより成長サイクルが高速化し、管理者との対話は実績確認に留まらず、キャリア開発や潜在的ポテンシャルの引き出しにシフトします。

③ 生成AIによる評価案の作成と人による意思決定

期末には生成AIが日々の業務ログから客観的事実を抽出し、評価のドラフト（素案）を自動で作成します。評価対象者は内容を確認し、生成AIが捉えきれない定性的な貢献や背景の文脈を加筆修正できます。

この加筆修正を踏まえ、最終的な評価確定は人間の評価者が行います。AIはあくまでファクト抽出と案提示を担い、最終判断と責任は人間側が保持する設計です。

公平性・透明性確保のための設計とリスク対応

生成AI特有の課題である「ハルシネーション（事実に基づかない情報の生成）」や「バイアス」への対策を本システムは複数層で実施します。AIの出力を客観的な業務ログ（ファクト）に限定するアーキテクチャを採用するとともに、評価の根拠となる判定ロジックとプロンプトを社内に公開して透明性を担保します。

さらに、生成AIの出力と実態が乖離した場合は、その点をフィードバックとしてシステム改善に組み込み、継続的な精度向上を図るフィードバックサイクルを整備します。これにより、システム自体が進化し続けることで信頼性を高める方針です。

主なリスク対応

・出力の根拠を業務ログに限定し、ハルシネーションを抑制

・判定ロジックとプロンプトの社内公開で透明性を確保

・現場からのフィードバックを制度改善に反映する継続的なサイクル

導入による組織への影響と報酬制度の連動

このアップデートにより、組織は事業成長に資する行動をファクトベースで評価できるようになります。売上などの数値に表れにくい貢献（品質管理や他者支援など）も可視化され、正当に評価される構造が整います。社員は自身の貢献が評価に反映されることで納得感が高まり、次の成長に向けた行動を取りやすくなります。

加えて、期末評価調整や資料作成といった管理業務から管理職を解放することで、創出された時間は事業戦略の推進や人材育成など本質的価値創造へ再投資されます。これにより、組織全体の生産性向上を目指します。

評価制度に紐付いた報酬制度

生産性の高い組織運用と連動して、難易度の高い課題に取り組み成果を出した人材がよりダイレクトに報われる報酬制度も導入します。これにより専門性の高いプロフェッショナルが能力を最大限発揮できる環境を整備し、個人の成長が事業の非連続な成長を牽引する新たな成長サイクルの構築を目指します。

最終的な評価は人が決定するという設計により、テクノロジーの導入が評価責任を希薄化させることを防ぎつつ、AIの特性を活かした公平で効率的な評価体制を確立します。

会社概要と導入スケジュールの整理

以下に、本プレスリリースで提示された主要事項を表にまとめます。導入時期、目的、収集対象、評価プロセス、透明性・安全対策、会社情報を明示しています。

本記事ではUbieが発表した生成AIを活用した評価システムの背景、仕組み、透明性担保策、組織への影響、報酬制度との連動、会社概要までを整理しました。システムはデータ収集→日常的コーチング→評価ドラフト作成→人による最終決定という流れで動作し、判定ロジックの公開やフィードバックループの整備で信頼性を高める構造になっています。Ubieは引き続き、AIを活用して医療に関する課題解決を進める中で、組織運営のアップデートも並行して行う方針です。