「職人の"できる・できない"が見える化」で、評価への納得と定着が変わった｜スキルを軸に制度を設計した工務店の実践（有限会社山本技建様）

有限会社山本技建は、木造住宅の設計施工と大工工事を手がける工務店です。大工職人を中心とした少人数の組織で、住宅系からゼネコン系まで、案件によって求められる技術は多岐にわたります。

もっとも大きな課題は、客観的な評価制度がなく、処遇が代表の主観に依存していたことでした。

もともと評価制度というものが社内に存在せず、処遇は私の肌感覚と経験年数だけで決めていました。職人の世界ですから、「あいつはできる」「まだ半人前」という判断は長年の経験からある程度できます。ただ、それを本人に説明しようとしたとき、どうしても言葉が足りなくなる。なぜ給与がこの金額なのか、次のステップに上がるには何が必要なのかを、職人自身が理解できる形で伝えられていなかった。

この「説明できなさ」が、若手の離職につながっていました。

若手がせっかく成長しているのに、それが見える化されていないために、やりがいを感じにくかったり、将来への不安から辞めてしまうこともありました。そういった状況を変えたくて、スキルを軸にした評価の仕組み作りをお願いしようと決めました。

いちばんの懸念は、職人の世界特有の序列と、技術を点数化することへの疑問でした。

正直、一番心配だったのは「職人に評価制度が受け入れられるだろうか」という点です。職人の世界は縦の序列があって、長年働いてきたベテランが新しい仕組みに反発するんじゃないかと思っていました。あとは、ものづくりの技術を数字や点数で評価できるのか、という疑問もありました。大工の技術というのは、数値で表しにくい繊細な感覚や経験が積み重なっているものですから。

その不安は、AIによるスキルの言語化で解けていきました。

AIが業務実態をもとにスキル項目を細かく整理してくれたので、「できる・できない」が明確に見える評価表になりました。職人自身も「これなら自分の実力がわかる」と言ってくれて、想定していたより受け入れがスムーズだったのは驚きでした。

とくに驚いたのは、案件の種類ごとに異なる技術を、AIが整理して評価表に反映した点でした。

スキル評価表を作成してもらったとき、住宅系の案件とゼネコン系の案件でそれぞれ求められる技術が異なることを、AIがちゃんと整理して反映してくれたのには驚きました。私が現場で感じていた「こういう仕事ができれば一人前」という感覚を、項目として言語化してくれた感じです。

さらに、等級ロードマップが若手の将来像を具体化しました。

等級ロードマップで「4〜5年で一人前、7年で熟練」という目安を示してくれたことで、入社したばかりの若手が「自分は今どこにいて、あと何年でどのレベルに達するか」を具体的にイメージできるようになりました。今まで職人の成長は「見て覚えろ」の世界でしたが、AIによって成長の道筋が可視化されたことが、組織にとって大きな変化でした。

評価ランクを細かく刻んだことで、日々の成長が処遇に反映されるようになりました。

評価ランクを20段階の細かいガイドステップで設計してもらったことで、職人一人ひとりが「頑張れば次のステップに上がれる」という感覚を持てるようになりました。以前は大まかに8段階程度しか区切りがなかったので、成長しているのに処遇が変わらない時期が長く続いてしまっていた。今は半期ごとに評価面談を行い、スキルチェック表に基づいて現在地を確認しています。

技術だけでなく、チームワークも評価対象に組み込みました。

スキル評価60点・行動評価40点というウェイト設計が職人の実態に合っていて、「チームワークや報連相も評価される」と知ったことで、現場でのコミュニケーションにも変化が出てきました。一級技能士を早期に取得した職人を飛び級で処遇するルールも設けたことで、資格取得への意欲が目に見えて高まっています。

もっとも大きな変化は、職人が自分のキャリアを自分で描けるようになったことでした。

一番大きな変化は、職人が自分のキャリアを自分でイメージできるようになったことです。以前は「いつか一人前になれるだろう」という漠然とした見通ししかなかったのが、今は「3年後にはこのスキルを身につけて、このレベルに上がる」という具体的な目標を持って働いてくれています。離職率も導入前の年間15%程度から7%前後まで下がっており、採用と育成にかけていたコストが大幅に減った実感があります。

検討されている方へのメッセージとしては、「職人の評価なんてできない」という先入観を一度捨ててみてほしいです。うちも最初はそう思っていましたが、スキルを言語化することで、むしろ職人との対話が増えて、現場の雰囲気が明るくなりました。ジョブオペは制度を作るだけでなく、組織の文化を変えてくれるツールだと感じています。

Q1. 職人や技術職は数値化しにくく、評価できないのでは？
A. 評価できます。山本技建様も「ものづくりの技術を点数で評価できるのか」という疑問からのスタートでした。ポイントは、無理に数字へ押し込めるのではなく、業務実態をもとにスキル項目を細かく言語化することです。AIが「こういう仕事ができれば一人前」という現場の感覚を項目に落とし込むことで、「できる・できない」が明確に見える評価表になり、職人自身も「これなら自分の実力がわかる」と納得できる形になります。

Q2. ベテラン職人が、新しい評価制度に反発しませんか？
A. 反発は抑えられます。山本技建様も、縦の序列があるなかでベテランの反発を最も懸念していましたが、実際は「想定よりスムーズだった」と話しています。カギは、評価が"上から一方的に下される"のではなく、スキル項目として基準が見える化され、本人が現在地と次のステップを理解できることです。基準が透明になることで、経験の長短にかかわらず納得を得やすくなります。

Q3. 若手のスキル成長や定着に、効果はありますか？
A. あります。山本技建様では、等級ロードマップ（例：4〜5年で一人前、7年で熟練）と20段階のガイドステップにより、若手が「今どこにいて、あと何年でどのレベルに達するか」を具体的にイメージできるようになりました。結果として、年間離職率は約15%から約7%前後へと下がっています。「見て覚えろ」ではなく、成長の道筋が見えることが定着につながります。

Q4. 資格取得のモチベーションにつながりますか？
A. つながります。山本技建様では、一級技能士を早期取得した職人を飛び級で処遇するルールを設けたことで、資格取得への意欲が目に見えて高まり、資格取得者数は年間1名程度から3〜4名ペースへと増えました。スキルや資格が処遇に直結する設計にすることで、学ぶ意欲を引き出せます。

Q5. 案件の種類（住宅系・ゼネコン系）で求められる技術が違っても、対応できますか？
A. できます。山本技建様のケースでは、住宅系とゼネコン系で求められる技術が異なることを、AIが整理して評価表に反映しました。事業や案件の特性に合わせて、職種・領域ごとにスキル項目とKPIを設計できるため、複数の技術系統を抱える現場でも実態に合った評価が可能です。

給与アップ研究所は、4,000社の人事評価制度の構築・運用支援の知見をもとに、自社の業態・職種の実態に合わせて設計する人事評価サービス（ジョブオペAI）を提供しています。建設業や職人の世界のように「数値化しにくい」とされてきた技術も、業務実態をもとにAIがスキル項目を言語化し、「できる・できない」が見える評価表に落とし込み。等級ロードマップやガイドステップで成長の道筋を可視化し、スキル評価と行動評価を組み合わせた、現場の実態に合うウェイト設計まで支援します。資格取得の飛び級処遇など、学ぶ意欲を引き出す報酬ルールも一体で設計。日々の記録から評価指標をAIが自動計測する仕組みと、集計・面談運用の下支えで、「作って終わり」にせず、評価が回り続け、職人が自分のキャリアを描ける組織づくりまで伴走します。まずは自社の業務を可視化し、評価・等級の現在地を棚卸しするところから始めてみてください。

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