人事評価は社員の成長を促し、組織全体のパフォーマンスを向上させるために欠かせない重要なプロセスです。

しかし、評価の際には無意識のうちにバイアスがかかり、評価の公平性や正確性が損なわれることがあります。今回は人事評価で起こりがちなエラーを解説し、評価精度を高めるためのヒントをお伝えします。

ハロー効果：目立つ特徴に引きずられる評価エラー
「ハロー効果」とは、被評価者が持つ目立った特徴が他の評価項目にも影響を与える現象です。例えば、営業成績が非常に良い社員に対して、その他のスキルや態度に関する評価も事実とは異なり高くつけてしまうことがあります。

中心化傾向：評価が中間値に集中する現象
「中心化傾向」とは、評価が中間値に偏るエラーです。例えば、5段階評価で、優秀な社員もそうでない社員も「3」に評価されてしまうケースが該当します。この傾向は評価者の自信のなさや、周囲との調和を重視する心理が原因であることが多いです。

寛大化傾向：評価が全体的に甘くなる
「寛大化傾向」とは、評価が全体的に高くなるエラーです。特に部下からの反発を恐れる場合や、良く思われたいという心理が働くと発生しやすくなります。

逆算化傾向：結果から評価を逆算する
「逆算化傾向」とは、最終的な評価結果を先に決め、それに合わせて各項目の評価を調整するエラーです。例えば、昇格の基準を満たすために必要な評価値を意図的に設定するケースがあります。

論理誤差：推論に基づく評価の歪み
「論理誤差」とは、被評価者の背景や属性に基づき、推論で評価を行ってしまうことです。例えば、出身大学や過去の実績から、能力を高く見積もるケースがこれに当たります。

対比誤差：評価者自身との比較
「対比誤差」とは、評価者自身を基準にして被評価者の能力を比較してしまうエラーです。評価者の専門分野では厳しく、それ以外の分野では甘くなる傾向があります。

期末誤差：直近の出来事が評価を左右する
「期末誤差」とは、評価期間の終盤の出来事が全体の評価に大きな影響を及ぼす現象です。例えば、直近の業務ミスや成功が評価全体を大きく左右してしまうことがあります。

極端化傾向：評価が極端になる
「極端化傾向」とは、評価に差をつけるために、極端な評価を行ってしまうエラーです。例えば、5段階評価で「1」や「5」のような極端なスコアを多用することが挙げられます。

厳格化傾向：評価が全体的に厳しくなる
「厳格化傾向」とは、評価が全般的に厳しくなる現象です。評価者が高い基準を持っていたり、部下の欠点ばかりを見てしまう場合に発生します。

親近効果：共通点に基づく甘い評価
「親近効果」とは、評価者と被評価者に共通点がある場合に評価が甘くなるエラーです。同じ大学出身や趣味が共通しているといった場合に発生しやすくなります。

アンカリング：初期の印象が影響を与える
「アンカリング」とは、最初に得た印象や評価がその後の評価にも影響を与えるエラーです。例えば、一度「4」という高評価をつけた場合、次回以降も同じような評価をしがちです。

人事評価のエラーは、評価者が意識的に対策を講じることで軽減できます。組織全体で評価の透明性を高め、公平性を維持しましょう。

正確な人事評価は、社員の成長と組織の発展につながります。評価エラーを防ぎ、より良い評価体制を築いていきましょう。