Agentが行うこと
- 内省を促す
- 課題を言語化する
- 目標設定を対話的に支援する
Case概要 / Business Goal
社員自身の目標設定の質と納得感を高め、管理職の目標設定面談負荷を軽減する。AgentとHumanの役割分担
Humanに残すこと / Human boundary
- 正式な目標確定や上司との合意はHumanが担う
公開されている実績・効果
関連施策の実績
利用者の8割が「役に立った」前段施策の生成AIプロンプトは対象463名に対して225件ダウンロードされ、利用後アンケートで8割が役に立ったと回答した
パーソルホールディングス株式会社公式情報で公表AI Agent本体ではなく、導入前の生成AIプロンプト施策の結果です。関連施策の実績
目標設定面談：2〜3回 → 1回利用者コメントとして、上司との目標設定面談が2〜3回から1回で終了するようになった例が報告されている
パーソルホールディングス株式会社公式情報で公表AI Agent本体ではなく、導入前の生成AIプロンプト施策の利用者コメントです。公開効果、運用規模、利用状況、導入前の状況を区別して表示しています。公開情報にない効果量やBefore→Afterは推定していません。
実装メカニズム / Agentの動き
- 社員の内省内容
- 成長課題
- 目標設定に関する対話
- 内省を促す
- 課題を言語化する
- 目標設定を対話的に支援する
- Generative AI
- 対話
- 内省
- 社員が管理職とのすり合わせに使える目標案を作成できる
HR Agent LabとしてのDesign Insight
HR Agent Labの分析・推論
評価・目標設定領域では管理職の判断自体をAgent化するより、社員側の事前内省と目標案作成をAgent化する方が導入しやすい。
Limitations
- AIエージェント本体の工数削減・品質向上の定量実績は未公表
Sources / 一次情報
根拠・分析を確認する
公開情報から確認した事実
2026年4月から社員向けAIエージェント型「目標支援コーチ」を運用開始した。
前段の生成AIプロンプト施策では、対象463名のうち225件のダウンロードがあり、利用者の8割が役に立ったと回答した。
Candidate Rule
目標設定・評価支援では、最終評価や目標確定をAIに委ねる前に、本人の内省・課題言語化・目標案作成をAgent化し、Human面談の質と効率を高める。
人事AIエージェントの全体像を確認する
この事例を、生成AI・チャットボットとの違い、向いている業務、Humanとの役割分担、設計・実装の考え方とあわせて整理する場合は、人事AIエージェントとは・設計方法を確認できます。