年度末が近づき、人事評価シートの提出が迫ってきました。特に定量評価の作文は、地味に時間がかかる作業です。3歩あるいたら物事を忘れる僕にとっては苦行そのものです。1年近く前のことなんか思い出せるわけがありません。

Copilotリサーチャーエージェントを使ってみた

そんなこんなで、Microsoft 365 Copilotの「リサーチャーエージェント（リサーチツール）」を使ってみました。この機能は、Copilot 版 Deep Resaerch のようなもので、大量の情報源を精査してレポートを作成してくれます。これのユニークなところは、SharePoint、Teams、OneDriveとったMicrosoft 365内のドキュメントを横断検索し、複数の情報源から関連データを収集してくれる点です。M365のデータを自然に読めるのがとてもデカいですね。

実際に使ったプロンプト

試しに以下のようなプロンプトを投げてみました。

## 依頼事項
対象者の人事評価における訂正評価を作成してください。

## 対象者
[氏名: 山田太郎]

## 評価項目
以下のXX項目について評価してください。
1. リーダーシップ
2. 顧客志向
3. 実行力
4. XXX
5. XXX
6. XXX
7. XXX
8. XXX
9. XXX
10. XXX

## 情報源
- Teamsのチャット履歴（2025年4月〜12月）
- Teams会議の記録・議事録
- Outlookのメール送受信履歴
- SharePointのXXXプロジェクト資料（自分がやったプロジェクト）

## 出力内容
- 各評価項目について、具体的な事例やエピソードに基づいた評価コメントを200文字程度で記載
- 最後に「全体コメント」として対象者の強み今後改善を期待する点を200文字程度で記載

【重要な注意事項】
- このコメントは本人にフィードバックされます。ネガティブな内容も必要に応じて含めますが、敬意を持った表現を使用してください
- 抽象的な表現ではなく、具体的なエピソードを交えて記載してください
- 推測ではなく、データソースに基づいた事実のみを記載してください

すると、Copilotは黙々と働き始めました。そして数分後、目の前に現れたのは、良くも悪くも自分では書けない評価コメントの数々でした。

実際の使用感

良かった点

時間削減も感じましたが、なにより、自分が忘れていた実績も発掘してくれたのが一番の収穫です。また、客観的なコメントをもらえるというのも良かった点で、過去他人にアドバイスしていたことを読んでくれて「目先の問題解決だけではなくて、長期的視点で全体最適を図る戦略的思考が光ります」なんて言ってくれて、いい気分です。

気をつけるべき点

どんなAIにも通じることがありますが、データの正確性チェックは必須です。特に自分が薄く関与していたプロジェクトの手柄を横取りする傾向が見られました。また、手直しをしない限り、自分が評価する意味が薄れてしまうので、その点からも確認と加筆修正は必須ですね。やっつけ仕事は良くない。加えて、自分と他人で試してみましたが、Teamsでの発言量が評価に大きく影響しており、Teamsのパブリックチャンネルでより多くの爪痕を残すことが大事そうだと感じました。また、最近はAIで書いた文章を毛嫌いする人が増えており、** 特に '**' を多用する文章を書いていると、心象悪いかもしれません ** 。

まとめ

個人的には「また詰まらぬものを切ってしまった」という気持ちですが、定量評価がある会社も、ない会社もあるかもしれませんが、あるなしに限らず Microsoft 365 Copilot のライセンスをお持ちの場合には、自分を振り返る意味でもやってみると良いかもしれません。

参考情報

Microsoft 365 Copilot Researcher agent frequently asked questions