＜AIの回答＞　このアイデアは「評価の属人性を減らす」「マネジメントの判断材料を揃える」という点で魅力がありますが、事業としては“効きそうだからこそ危ない”タイプのリスクがいくつも重なっています。主なリスクを、レイヤー別に整理します。

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臼井優

2026/01/29

＜AIの回答＞　このアイデアは「評価の属人性を減らす」「マネジメントの判断材料を揃える」という点で魅力がありますが、事業としては“効きそうだからこそ危ない”タイプのリスクがいくつも重なっています。主なリスクを、レイヤー別に整理します。

1. 評価の“正しさ”が保証できないリスク（本質リスク）

　測れるもの＝価値、になってしまう危険があります。

　・返信が早い＝貢献度が高い
・発言量が多い＝生産的
・出社時間が長い＝頑張っている

　こうした代理指標（プロキシ）が、いつの間にか「評価そのもの」になると、

　・深く考える人
・裏方で支える人
・火消し・調整役
が過小評価されやすくなります。

　結果として、「本当に価値を生む行動ほど、スコアが伸びない」という逆選択が起きる可能性があります。

2. ゲーミフィケーション崩壊リスク（行動の歪み）

　スコアが可視化・共有されると、人は最適化を始めます。

　・会議で“中身のない発言”が増える
・既読・即レス文化が過剰に加速する
・難しい仕事より、スコアが伸びやすい仕事を選ぶ

　つまり、

　「成果を出すため」ではなく「スコアを上げるため」に働く状態が生まれやすい。これは短期的には活性化して見えても、中長期で生産性を下げる典型パターンです。

3. 心理的安全性の破壊リスク（組織文化リスク）

　行動が常時スコア化・共有される環境は、

　・失敗しにくい行動しか選ばない
・無難な意見しか言わない
・目立たない挑戦を避ける

　という萎縮効果を生みます。

　特に日本企業では、

　・上司の評価
・同僚との比較
・空気を読む文化

　が重なり、
「監視されている感覚」＝モチベーション低下につながるリスクが高い。

4. データ倫理・プライバシー・法的リスク（致命傷になりうる）

　この領域は一発アウトの可能性があります。

　・労働時間・発言量・評価のスコア化は → 個人情報・センシティブ情報に該当する可能性
・AIによる評価・スコアリングは → 説明責任（なぜこの点数か）が問われる
・評価結果の社内共有 → パワハラ・差別・不利益取り扱いに直結しやすい

　法的にグレーなだけでなく、炎上・不信・導入停止のリスクが常につきまといます。

5. 導入企業側の“責任転嫁”リスク（プロダクト側の罠）

　企業はこう言い始めます。

　「AIのスコアなので、うちの判断じゃありません」

　すると、

　・不当評価の矛先がプロダクトに向く
・紛争時の責任境界が曖昧になる
・ベンダーが“疑似人事部”化する

　結果として、SaaSなのに、極めて重い人的・法的責任を背負うことになります。

6. 市場受容性リスク（売れない理由が“正しい”）

　導入を決める経営層は興味を持ちやすい一方で、

　・実際に使われる現場社員
・労組・人事・法務

　からの反発が強い。

　結果として、

　・PoC止まり
・一部部署限定
・形骸化

　という「売れたが、広がらない」SaaSになる可能性が高い。

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