多くの企業が半期ごとや年次といったサイクルでの目標管理・評価を実施しており、働き方の多様化や業界の変化などに合わせて評価制度が見直されています。しかし、その多くが様々な課題を抱えながら運用しており、特に評価者の評価スキルのばらつきによる課題や評価される側の不満は少なくありません。

タレントパレットには、評価者の育成につなげるための「評価傾向診断機能」が実装されています。具体的には、蓄積した評価データを分析して「中心化」「厳格化」といった評価者のタイプを自動判定する「評価者タイプ判定機能」、評価者が自分自身の評価の傾向を自己診断できる「評価エラー診断機能」が搭載されています。さらに、タレントパレット上の研修機能内で「評価者研修e-ラーニングコンテンツ」を利用することで、評価者の継続的な育成に活用できます。

評価データを分析するための機能として「ミッション分析機能」があります。「ミッション分析機能」では、弊社の得意とする大量のテキスト情報（定性情報）を分析するテキストマニング技術を使う事によって、目標や評価コメントといったデータに対して分析をする事が可能です。組織別の目標の見える化や、会社の目指す方向性が組織にどう紐づいているのか、浸透しているのかを組織や社員属性別に把握する事が出来ます。

これらの評価データ分析機能は、標準機能であるため、タレントパレットを利用する企業は無償で利用することが可能になっています。

正確な人事考課の実現

評価者タイプ判定

評価者が被評価者に対して実際に行った評価データを自動的に解析し、「中心化」「極端化」「寛大化」「厳格化」のうち、どの評価の傾向があるのかを自動判定します。実際の評価データから判定でき、評価者にサーベイ用アンケートに別途回答していただく必要はありません。

判定結果画面イメージ

詳細レポート画面イメージ

自分が評価した結果から、評価分布や全社平均との乖離度合を分析。また、自分とタイプの似た社員への評価の傾向など、適性検査（TPI）と評価データの掛け合わせ結果も表示。

評価エラー診断

評価エラー診断アンケートに回答するだけで、評価の際に発生しがちな「期末効果」、「ハロー効果」、「論理誤差」、「対比誤差」、「逆算化傾向」といった評価エラーのなかで、自分がどんな評価エラーをする傾向にあるのか診断できます。

評価エラー診断結果レポート画面イメージ

評価エラー詳細レポート画面イメージ

評価エラー分析画面イメージ

ミッション分析　（目標文章のテキストマイニング分析）

評価シートに入力された目標などのテキストデータを、弊社独自のテキストマイニング技術を使って分析し、部署別や職種別などで比較して特徴ワード（※）を抽出します。

＜特徴ワードからの考察例＞
・各組織は、どんなミッションや戦略に取り組み、目指しているか
・経営戦略や事業戦略がどの程度目標に反映されているか
・役職別や職種別など、どんな観点に重きを置いて目標が設定されているか
※特徴ワード：テキストデータをセグメント別に比較して他のセグメントよりも偏って出現している単語を特徴として抽出したもの

組織別（部署別）で見るミッションの比較分析

各組織に所属する社員の目標文章をテキストマイニング分析することで、各組織が目指している戦略や注力するテーマを視覚的に把握できます。

年度別で見るミッションの変化

時系列で目標文章をテキストマイニング分析することで、年度ごとの経営戦略や事業戦略の推移の把握や、現場への浸透度合いを把握することができます。

評価者研修ｅラーニングコンテンツ

さまざまなケースでの評価実施例題を解きながら、適切な評価の観点や評価の仕方について学べる学習コンテンツを提供しています。

学習コンテンツ例： 「こんなとき、あなたならどう評価する？」

• パフォーマンスが高い部下への評価
• 自己評価が高い部下への評価
• 専門領域が自分と異なる部下への評価
• パフォーマンスが低い部下への評価
• マネジメント能力が低い部下（管理職）への評価 など

研修コンテンツイメージ

目標・評価データの活用ステップイメージ

目標管理・評価運用によって自動的に蓄積される目標・評価データを多角的に分析する事が可能です。効率化（ステップ１）にとどまらず、評価者の課題（評価エラー）の把握（ステップ２）へ、さらに目標データのテキストマイニング分析による組織ミッションの見える化（ステップ３）へと、目標管理・評価の高度化を実現します。