評価情報の加工で、多角的な教訓を導き出す。

利用イメージ１：周囲からの評価を、ポジティブ意見に変換します

①利用者に合わせて、多言語で表示できます

評価データが日本語で記述されていても、利用者に合わせて多言語での表示が可能です。

②同一データに対して、多角的な評価を可能にします

評価データからどのようなことが分析できるか、分析時の視点を簡単に切り替えて多角的な評価を得ることができます。

利用イメージ２：次期への目標設定について、AIがアドバイスします

得られた気付きや、設定した目標をさらにブラッシュアップ

評価データと本人の回答について、AIからコメント・アドバイスが受け取れます。

目標の妥当性、他の可能性の示唆、など様々な支援が可能です。

1. 周囲の評価から、ネガティブ表現を排除

意味的に同等の表現に変換し、攻撃的要素を排除します。

実施回による評価の揺れなどを検出します（昨年と言っていることが逆、等）。

「要約」「ｘｘｘ」「ｘｘｘ」のように切り口を変えることで、多元的な気づきを引き出せます。

2. 評価から得られる気づき・内省や、目標設定を支援

評価に対する本人の思いや内省を整理するにあたり、AIが様々な角度からアドバイスします

次期への目標設定に対して、代案の提示など、気づきを得られる様、補助します。

3. 前回以前情報の活用

設定した目標に対する達成度合いなどを評価対象に加えられます

利用に伴い増える情報（賞罰情報など）を、後から追加できます

4. 退職者原因分析にも応用

退職者へのアンケートと、周囲からのそれ以前の評価を合わせ、多面的な退職理由の分析に活用できます