The AI+ Library — byStraits Institute for Applied AI
AI+Libraryby Straits Institute for Applied AI
カタログ/Tier 3 · Job Skills/HR & People
AI+ フィードバックと評価 cover
T3-62-JA · Tier 3 · Job Skills

AI+ フィードバックと評価

行動が変わり、成果につながるフィードバックを

行動を実際に変えるフィードバック。

フィードバックはしているものの、本当の変化を生むほど具体的ではないと感じている方へ。本書は、漠然とした印象を相手が行動に移せるフィードバックへと変える、AIを活用した5ステップのフレームワーク「SHARP」と、非公式なチェックイン、年次評価、360度フィードバック、育成計画に使える22のプロンプトテンプレートを提供します。どう伝えるかに悩む時間が減り、言葉が相手に届く手応えを感じる時間が増えます。人と向き合うAIシステムの構築を本業とするAIエンジニアリング企業が執筆しました。

ティア
Tier 3 · Job Skills
カテゴリ
HR & People
形式
ガイド
更新
Q4 2026
他のエディション
GlobalGlobal — Japanese
デジタル版
US$58
本書の中身
  • 22個の完成済み、市場で実証済みのプロンプト:SHARPによるフィードバック準備、非公式のチェックイン、年次評価、360度フィードバックの記入内容、育成計画、上司へのフィードバック、同僚へのフィードバック
  • SHARP Feedback Framework — Situation、How、Affect、Request、Plan — 5段階で完結するフィードバックの流れ
  • フィードバック準備のワークフロー:何時間もかかる苦悩を、集中した20分間の構造化された下書き作成に変える
  • 育成計画の実践方法:抽象的な成長の話から、具体的で期限付きの計画へと変える
  • マネージャー、チームリーダー、HRビジネスパートナー、および同僚や上司へのフィードバックを行うシニア個人貢献者向けの30日間プラン
対象読者

簡単な非公式のチェックインから年次の業績評価まで、日常的にフィードバックを行い、もっとうまくできるはずだと感じているマネージャー、チームリーダー、人事(HR)担当者。フィードバックの準備に時間がかかり、伝え方(甘すぎる、きつすぎる、曖昧すぎる)を心配し、状況に迫られるまでつい先送りしてしまいがちです。フィードバックが下手なのではなく、一貫性がないのです。

その他の対象:フィードバックや業績管理のプログラムを設計・運営する学習・開発(L&D)担当者や人事ビジネスパートナー。AIがこの領域をどう変えつつあるかを理解し、マネジメント育成のカリキュラムに組み込む必要があります。また、同僚からのフィードバックを求めたり、360度フィードバックを記入したり、上司へのフィードバックにもっと自信を持ちたいと考えたりする個人貢献者の方々。

身につくこと
  • SHARP Feedback Frameworkを活用し、AIを構造化された思考パートナーとして使いながら、具体的で行動に焦点を当てたフィードバックを準備できる。
  • 構造化されたプロンプトを用いて、業績評価、360度フィードバックの記入内容、育成計画など、文書によるフィードバックをAIで草案作成・推敲できる。
  • 年次評価、期中面談、業績改善に向けた話し合いなど、正式な業績に関する対話の準備ができる。
  • タイムリーで頻度が高く、育成に焦点を当てた継続的なフィードバックの実践を設計し、大きな時間負担を増やさずにAIで維持できる。
  • AIを活用した準備と、フィードバックの対話そのものに求められる人間関係のスキルとの境界線を見極められる。
本書の内容
スキルチェック
フィードバック実践は、AI時代に対応していますか?
第1章
今、フィードバックと評価におけるAIの実態
第2章
AIがフィードバックにできること・できないこと
第3章
良質なフィードバックの構造
第4章
非公式かつ継続的なフィードバック
第5章
正式な業績評価
第6章
360度フィードバック
第7章
育成計画と成長の対話
第8章
上司や同僚へのフィードバックの与え方
第9章
フィードバック文化の構築
第10章
30日間のフィードバックスタートガイド
巻末資料
スキルサマリー・推奨書籍・用語集・ツールリファレンス

AIエンジニアリング企業が開発した、フィードバックが「人々が恐れるもの」ではなく、「人々が覚えておくもの」になるためのツールです。

制作プロセス

AI+ の各書籍は、本番運用のAIシステムを構築するAIエンジニアが執筆し、その分野で実際に働く専門家が検証しています。書籍は半年ごとにレビューされ、技術や規制の変化に応じて更新されます。

編集方針について →