AIが実績データを分析して評価をサポート｜ハウスメーカーのための公平な人事評価制度構築ガイド

使用するツール

• ファイル分析アシスタント
• Sensei AI - ハウスメーカー

AIが「客観的データ」で全部門の貢献を示す

「営業の成果は契約棟数で分かりやすいが、良い設計や丁寧な施工の価値をどう評価すればいいのだろう…」
「今の評価制度では、バックオフィス部門の頑張りが正当に報われていない気がする…」

ハウスメーカーの事業は、営業・設計・施工といった全部門の連携があってこそ成り立ちます。しかし、その評価となると、どうしても数値化しやすい営業成績に偏りがちではないでしょうか。

この記事では、AIを活用して各部門の貢献度を客観的なデータで可視化し、全社員のモチベーションを高める公平な人事評価制度を設計するための、具体的なステップをご紹介します。

具体的な手順

ステップ1：点在する"成果の証拠"をAIで集め、多角的に分析する

▶ファイル分析アシスタント

設計部門の「顧客満足度」や、施工部門の「品質の高さ」。
これらの成果を示すデータは、実は社内の様々な場所に点在しています。
まずは、これらの"成果の証拠"をAIに集約させ、部門ごとの貢献度を客観的に分析・可視化しましょう。

ファイル分析アシスタントは、PDF、Excel、CSV、Wordなど、形式の異なる複数のファイルを同時に読み込み、横断的な分析を行うことができます。

【入力のコツ】
営業成績データだけでなく、顧客からのフィードバックや、プロジェクトのプロセスに関する記録など、複数の異なる形式のデータを組み合わせるのがポイントです。単一の指標では見えなかった各部門の貢献が浮かび上がります。

ファイルをアップロードした後、AIに分析してほしいことを具体的に指示します。

この分析によって、これまで感覚的にしか語られなかった各部門の「良い仕事」が、具体的なデータとして可視化されます。

ステップ2：分析結果を基に、AIと"公平な評価制度"を設計する

▶Sensei AI - ハウスメーカー

客観的なデータが揃ったら、次はいよいよ評価制度の設計です。
ハウスメーカーの職種ごとの役割や特性を理解したAIと共に、全部門が納得できるような評価制度のたたき台を作成しましょう。

【入力のコツ】
ステップ1で得られた分析結果（テキスト）をSensei AIに入力し、その情報をもとに具体的な制度案を作成させるのが成功の鍵です。
「公平性」「透明性」「納得感」といった、制度設計で重視したいキーワードを指示に含めると、より質の高い回答が得られます。

AIは、データに基づいた客観性と、業界知識に基づいた専門性を掛け合わせ、公平で具体的な評価制度案を提示してくれます。

活用によって得られる成果（例）

• 公平で多角的な評価制度の構築
  営業成績という単一の指標に偏ることなく、設計や施工といった全部門の貢献度をデータに基づき客観的に評価する、透明性の高い制度を構築します。
• 従業員エンゲージメントの向上
  これまで正当な評価が難しかった設計・施工部門の「良い仕事」が可視化されることで、全社員のモチベーションが向上し、組織全体の一体感を醸成します。
• 人材定着とサービス品質の向上
  公平な評価によるエンゲージメントの向上は、優秀な人材の離職を防ぎ、組織全体の技術力とノウハウの蓄積を促進します。結果として、顧客に提供する住宅の品質とサービスのさらなる向上に繋がります。

取り組みから12ヶ月間の目標数値

KGI：
対象部門の離職率：5%低下

KPI：
・設計・施工部門の社員満足度調査における「評価制度への納得度」スコア：20%向上
・設計変更に起因する手戻り工数（設計・施工間の連携ミスなど）：10%削減