AIコーチングは、人工知能を活用して人間のコーチングプロセスと戦略を模倣、学習し、実施する新しいコーチングの形態です。

しかし、プライバシー保護やセキュリティの不安、感情の微細なニュアンスを読み取る難しさなど、いくつかの課題も存在します。

本記事では、AIコーチングの2つの定義や活用方法、メリット、ICF（国際コーチング連盟）が示すフレームワーク、課題と対策などについて紹介します。

対人支援において本質的な対話や戦略立案に集中するには、AI機能を搭載したツールの活用もおすすめです。

メタメンターのMetaMentor CRMは、AI機能により、セッションの録画データをアップロードするだけで、AIが自動で要約を生成しアセスメントに沿ったフィードバックをおこなえます。これまで手作業でおこなっていた記録作業や内容の分析時間の労力を削減できるため、本質的な対話や次のセッション準備などコア業務に集中していただけます。

最大300分（セッション約5回分）無料で利用できるMetaMentor CRMの詳細は、下記からお気軽にご覧ください。

AIコーチングとは？

AIコーチングという言葉にはさまざまな解釈がありますが、本メディアでは以下の2つのアプローチに分類して取り扱います。

1. AIにコーチングをしてもらう
2. AIによってコーチングの効果・効率を上げる

「AIをコーチングに取り入れたい」とお考えの方は、どちらのアプローチが自身の課題解決につながるかチェックしてみてください。

1.AIにコーチングをしてもらう

AIがユーザーに対して問いかけやフィードバックをおこなうことで、コーチとしての役割を果たすアプローチです。

例えば、chatGPTに対話形式で目標設定を手伝ってもらうケースや、Awarefy・Amitなどのアプリが該当する一つです。

AIにコーチングをしてもらうことで、人件費などが削減でき、コーチングに関わるコストは劇的に下がります。一方で、AIが得意なコーチングと人が得意なコーチングには差があるため、AIによるコーチングは自身の目的に沿って選ぶべきです。

AIと人が得意な領域は以下です。

【AIが得意・不得意、人が得意な領域】

AIが得意な領域	AIが不得意な領域	人が得意な領域
大量の情報処理・記録	「本当に？」など違和感や矛盾の指摘	表情、沈黙、声の揺らぎなど非言語情報を含めた情報の読み取りと共感
一貫した質問・フィードバック	批判的・踏み込んだ介入	違和感をあえて伝えてクライアントの思考や行動に揺さぶりを与える介入
先入観や感情に左右されない公平な対応	文脈や空気を読む判断	人生背景や価値観を理解し言語化されない部分に寄り添う力
数値やログに基づいた進捗や傾向の分析	転移・投影や関係性の癖への介入	沈黙、問い、共感などの間合いに対する調整
24時間好きな時に利用できる柔軟性	倫理的ジレンマや文化的背景に応じた柔軟的な対応	コーチのあり方や反応などクライアントの自己変容のきっかけ作り

2.AIによってコーチングの効果・効率を上げる

コーチやカウンセラーがおこなうセッションを、AIが支援するアプローチです。

具体的には、対話データの要約・評価、フィードバックの整理などを通じて、業務効率化や振り返り精度の向上を実現します。

対人支援者側のニーズが多いアプローチで、AIは「代替」ではなく「支援ツール」として機能します。メタメンターが提供しているMetaMentor CRMも、こちらのアプローチを支援するツールです。

AIがコーチング現場で担う具体的な役割や、人とAIの違いに焦点を当てた分析は、下記の記事で紹介しています。「共感力はどこまでAIで代替できるか？」といった論点にも触れているので、関心のある方は併せてご覧ください。

コーチングにおけるAIの役割：今後の見通し

この記事では、AIコーチングはアクセシビリティを向上させ、個々の成長をサポートし、人間のコーチを補完し、新たなパラダイムを生み出す可能性があることを解説しています。

記事掲載日：2023年5月29日

「とはいえ、AIによってコーチングの効果や効率を上げるってどういうこと？」などイメージしにくい方もいるのではないでしょうか。

次の章では、対人支援者がAIを活用するケースにフォーカスし、AIコーチングの活用方法を大きく「個別対応」と「業務効率化」という2つの視点で分けて紹介します。

AIコーチングはどう使われている？主な2つの活用方法

対人支援者がAIを活用する主なケースは、以下の2つです。

1. 一人ひとりに寄り添った支援
2. コーチの業務効率化

ここで紹介するAIの活用方法は、コーチやカウンセラーの代替を目指すものではなく、対人支援者が本来の力を発揮できるよう「支援するためのツール」として位置付けています。AIをどのように対人支援に活用したらいいのかのヒントになれば幸いです。

活用方法1.一人ひとりに寄り添った支援

AIコーチングの大きな特徴は、利用者一人ひとりの課題や成長段階に応じて、支援を個別最適化できる点にあります。

AIは、過去の学習履歴や行動パターンを分析し、ユーザーに適した内容の学習コンテンツやフィードバックを提案できます。さらに、やる気の低下を検知した際の声かけなど継続的なフォローも可能です。AIを活用することで、個別支援で支援の質を安定させながら、クライアントの継続的な成長をサポートできます。

「個別対応」支援におけるAIコーチングの活用例を、下記に挙げました。

【AIコーチングの活用法例：個別対応】

学習履歴・行動データをもとにした最適コンテンツの提案	ユーザーの回答傾向や行動パターンをAIが分析 ↓ ・関心や課題の見極め ・最適な教材や問いかけの選定 ・ユーザーに合わせた学習体験の提供 ↓ 理解度や学習効果の向上に貢献
モチベーション維持を目的としたAIの自動対話・提案	進捗状況や発言内容をAIが分析 ↓ 励ましのメッセージやリマインドの自動送信 ↓ 学習継続率の向上や離脱防止に貢献
適切なタイミングでのリマインドや課題提示による自律支援	学習や行動の停滞をAIが検知 ↓ タイミングにあった課題提示や通知の実施 ↓ 自律的な行動をサポートし、継続的な成長に貢献

AIがどのように個人の変化を支援しているかを具体的に知りたい方は、下記の記事もご覧ください。

AIコーチング：パーソナル成長を加速する未来の学習パートナー【徹底解説】

AIコーチングについて解説。ビジネスやメンタルヘルス分野で活用されるAIコーチングのメリット、事例、課題を紹介。AIで成長を加速。詳細はこちら。

記事掲載日：2025年5月26日

活用方法2. コーチの業務効率化

もう一つの活用法は、コーチや管理者が日々おこなっている業務の効率化です。

例えば、AIがセッションの録音データを文字起こし・要約することで、議事録作成の手間が省けます。また、アセスメント結果からフィードバック文を自動生成できるため、個別対応にかかる時間を削減できます。

AIによって効率化できる業務の例を、表にまとめました。

【AIコーチングの活用法例：業務効率化】

セッション録画からの自動文字起こしで議事録作成を簡略化	音声データをAIが自動で文字化 ↓ 要点を抽出・整理 ↓ 報告書や記録作成の手間を削減
アセスメント内容をもとに自動フィードバックを生成	セッション内容や評価項目をAIが分析 ↓ フィードバック文を自動生成 ↓ 支援の均質化と作成時間の削減を支援
セッションログの分析による成長傾向の可視化	複数回のログをAIが解析 ↓ 支援対象の進捗や課題傾向を可視化 ↓ 次回セッションの戦略設計に活用

AIを活用することで、対人支援者は手間のかかる記録や管理に追われることなく、本来注力すべき業務である「本質的な対話」や「戦略立案」に集中できるようになります。

例えば、メタメンターが提供しているMetaMentor CRMにコーチングセッションの録音データをアップロードすれば、AIがコーチングセッションの自動文字起こしと要約をおこないます。他にもPPCマーカー（ICFコアコンピテンシーがどの程度実践されているかを判断するための指標）によるセッションのフィードバックも可能です。

最大300分（セッション約52回分）・AI生成は5回まで無料で利用できますので、使用感など試してみたい方はぜひ以下からお試しください。

ICFが示すAIコーチングのフレームワーク

ICF（国際コーチング連盟）は、AI技術の進展を受け、コーチング業界でAIを倫理的かつ効果的に活用するための「フレームワーク」と基準を策定しました。

このフレームワークは、コーチ、開発者、組織がAIを活用したコーチングを実施する際の指針となります。フレームワークの主な6つの領域を下記にまとめましたので、ぜひご活用ください。

【ICFが示す6つのフレームワーク】

基盤	AIシステムの倫理性とコーチングマインドセットの確立を目的とし、AIの倫理的使用とコーチングの基本的な考え方を統合
関係の共創	信頼と安全性の構築、クライアントとの合意形成に関する基準を定め、AIとクライアントの関係性を強化する
効果的なコミュニケーション	AIがクライアントの話を積極的に聴き、気づきを促すための基準を設定し、効果的な対話を支援する
学習と成長の促進	クライアントの成長を支援し、学習を促進するための基準を設け、持続的な発展をサポートする
保証とテスト	AIシステムの信頼性、使いやすさ、効果性を確保するための基準を定め、品質の維持を図る
技術的要因	セキュリティ、プライバシー、アクセシビリティに関する要件を含み、AIシステムの技術的側面を管理する

参考：International Coaching Federation

ICF（国際コーチング連盟）が発表した「人工知能コーチングフレームワークと標準」も、AIコーチングの最前線を知るうえで押さえておきたいレポートです。

以下の記事に詳しくまとめていますので、チェックしてみてください。

【海外レポートまとめ】AIコーチングとは？ICFが定めたガイドラインを紹介

コーチングにAIを活用したい方必見！ICF（国際コーチング連盟）が定めた、AIを活用したコーチングの質と信頼性を確保するための画期的なガイドラインを紹介します。

記事掲載日：2024年10月29日

AIコーチングがもたらす5つのメリット

AIコーチングがもたらす主なメリットは、大きく下記の5つです。

1. コーチングの時間とコストを削減できる
2. 対話データを活用して成長を可視化できる
3. 客観性のあるフィードバックが得られる
4. 組織全体でばらつきのない支援ができる
5. 支援者の役割をより創造的な領域にシフトできる

「時間とコストの削減」や「客観的なフィードバックの提供」な ど、AIならではの特性を活かすことで、従来のコーチングでは実現しにくかった支援が可能になります。それでは一つずつみていきましょう。

メリット1.コーチングの時間とコストを削減できる

AIコーチングの導入により、従来コーチや支援者が手動でおこなっていた記録、振り返り、フィードバック作成などの業務が自動化され、作業時間を大幅に短縮できます。

AIは24時間365日稼働可能なため、夜間や週末でも処理を止めずに対応でき、急ぎのタスクや多忙な時期でも業務を支援できる点もメリットです。

AIを導入することで対面セッションの頻度を抑えても継続的なサポートが可能になるため、交通費や人件費などのコスト削減にもつながります。

AIを活用して作業時間を大幅に短縮できれば、少ないリソースで多くの方を支援できる体制の構築も可能です。

メリット2.対話データを活用して成長を可視化できる

クライアントのセッション中の発言や行動の変化を継続的に記録・分析し、思考傾向や行動パターンの変化を「データとして可視化できる」点も、AIコーチングがもたらすメリットの一つです。

成長実感が得られにくいと感じる場合でも、具体的な変化や成果を数値やグラフで確認できれば、本人にも支援者にも納得感のあるフィードバックができます。

可視化された変化が「自分は前に進んでいる」という実感をクライアントにもたらし、モチベーション維持や方針の調整にも役立ちます。

メリット3.客観性のあるフィードバックが得られる

人によるコーチングでは、主観や感情が影響してしまう場合があります。一方でAIは、収集したデータに基づいて分析をおこなうため、フィードバックの一貫性と客観性の維持が可能です。

例えば、AIは過去のセッション履歴や質問への反応から傾向を分析し、中立的な視点でアドバイスを提示します。主観や感情に左右されないため、根拠が明確で客観性のある内容となり、受け手にとっても納得しやすくなる点もメリットです。

メリット4.組織全体でばらつきのない支援が可能になる

AIコーチングは、提供する支援内容を一定の基準で設計できるため、担当者の経験値やスタイルによるばらつきを最小限に抑えられる点もメリットです。

例えば、多拠点にまたがる組織や急拡大中のチームでも、AIを活用すれば誰もが一定水準の支援を受けることができます。

支援内容や進捗を一元管理できるツールを活用すれば、組織全体の育成方針の統一や改善にもつながります。

メリット5.支援者の役割をより創造的な領域にシフトできる

AIを記録やフィードバック作成などの事務作業に活用して業務を効率的に進めると、新たな時間が生まれます。

AIを活用して生まれた時間は、クライアントとの関係づくりや育成方針の設計など、本質的な仕事に使うことが可能です。

AIと人の役割分担によって、限られた人材でもより多くの成果を生み出せる体制づくりにつなげていけます。

導入前に知っておきたい！AIによるコーチングにおける5つの課題

本章では、ICF（国際コーチング連盟）が定める倫理基準を参考に、ICFが重視する価値観（信頼、誠実、透明性、責任）に照らしてAIがクライアントに対してコーチングする際の課題を5つ紹介します。

1. プライバシー保護とセキュリティの確保
2. AIの限界と誤解の防止
3. 公平性を損なうリスクとデータの偏り
4. 責任の所在の不明確さ
5. 継続的な品質保証と改善の必要性

「プライバシー保護」や「AIの限界」「アルゴリズムの公平性」など、AIがクライアントにコーチングをおこなう際に知っておくべき見落としがちなリスクへの備えに関しても触れているので、ぜひご覧ください。

課題1.プライバシー保護とセキュリティの確保

AIコーチングは、ユーザーのセッション内容、学習履歴、アセスメント結果といった機密性の高い個人データを扱います。

ICFの倫理基準では、クライアント情報の厳重な守秘義務や関連する法律の遵守が求められており、クライアント情報が第三者に漏洩したり、不正利用されたりしないようにしなければなりません。

そのためAIコーチングシステムには、下記のような方法による強固なセキュリティ対策が求められます。

【対策：強固なセキュリティと利用者同意の仕組みを整備する】
・暗号化技術などでアクセス制限を厳しく設け、不正アクセスやデータ漏洩を防ぐ
・個人情報の収集や利用については、事前に明確な同意を得て安心して利用できる環境を整える

加えてデータ管理の透明性を確保し、ユーザーが自身のデータ利用について適切に同意できる仕組みづくりも大切な課題です。

クライアントが安心して活用できるように、信頼性の高い仕組みづくりをしましょう。

課題2.AIの限界と誤解の防止

AIは、人間の感情や微細なニュアンスを完全に理解することが難しく、今のところ緊急時の心理的なサポートや複雑な倫理的判断はできません。

ICFの倫理基準では、AIコーチングを提供する側には「コーチングの性質や限界をクライアントに明確に説明する」責任が求められています。

AIコーチングにおいては、システムが「AIである」点を明確に伝え、「AIができること」と「AIができないこと」をユーザーが正しく理解できるような透明性のある情報開示が不可欠です。

【対策：AIの能力と制限を正しく伝えるガイドラインを設ける】
・クライアントに対し、システムがAIであることを明確に表示し、AIの特性や限界を事前に説明する
・感情的なサポートや専門的な判断が必要な場合は、人間のコーチへの引き継ぎや併用を促す体制を整える

AIの限界を正しく伝えることで、利用者との信頼関係を築き、安全で効果的なコーチングを実現していきましょう。

課題3.公平性を損なうリスクとデータの偏り

AIの学習データに偏りがある場合、システムが特定の属性（人種、性別、年齢など）に対して無意識のうちに不公平なフィードバックやアドバイスをおこなってしまう「アルゴリズムバイアス」が生じるおそれがあります。

ICFの倫理基準では「公正と平等を維持し、差別を回避すること」が明記されています。そのためAIコーチング開発においては、多様なデータを学習させ、バイアスを軽減するための継続的なテストと改善をおこないましょう。

【対策：多様なデータと継続的なテストで偏りを減らす】
・学習データに多様な情報を含めることで、特定の属性に偏った判断を避ける
・AIのアルゴリズムが公平に機能しているかを定期的に監視し、改善を通じて差別的なフィードバックが生じるリスクを最小限に抑える

AIの公平性を担保する取り組みは、誰もが安心して利用できるコーチング環境の土台となります。

課題4.責任の所在が不明確になるリスク

AIコーチングにおいて、システムが誤った情報を提供したり、予期せぬ結果を招いたりした場合、最終的に誰が責任を負うのかという点も課題の一つです。

ICFの基準では、コーチング関係がもたらす価値の変化に注意を払い、必要に応じて関係の見直しを提案する責任がコーチに課されています。

【対策：開発者・提供者・利用者の役割分担を明確にする】
・サービス提供者は、利用規約でAIの責任範囲を明確に定める
・万が一、問題が発生した場合には、迅速に対応できるカスタマーサポート体制を整え、ユーザーが安心して利用できる環境を提供する

AIコーチングの信頼性を高めるためには、関係者それぞれの責任と役割を明確にし、透明性のある運用を徹底することが大切です。

課題5.継続的な品質保証と改善の必要性

日々進化するAI技術に合わせて、AIコーチングシステムの有効性と安全性も継続的に評価し、改善していく必要があります。

ICFの倫理基準はコーチに対し、専門能力の維持・向上を求めています。AIコーチングの場合も、ユーザーからのフィードバックを収集し、システムのパフォーマンスを向上させ、「倫理的な基準に常に適合しているか」を定期的に検証するプロセスが不可欠です。

【対策：定期的な評価とアップデートを組織的におこなう】
・AIコーチングシステムを定期的にアップデートし、最新の技術動向や倫理基準に合わせて機能を改善する
・ユーザーからのフィードバックを積極的に収集・分析し、サービスの品質向上に活かし、価値の高いAIコーチングを持続的に提供する

AIコーチングの価値を長期的に維持するためには、技術と倫理の両面からの継続的な改善が欠かせません。

AIコーチングの第一歩ならMetaMentor CRMがおすすめ

コーチングにAIを取り入れたい方には、メタメンターが提供する「MetaMentor CRM 」がおすすめです。

MetaMentor CRMでは、セッション記録などクライアント情報の一元管理ができるので、「一人ひとりに合わせた柔軟なクライアント管理」が実現します。

アップロードした録音データのAIによる自動文字起こしや要約機能が搭載されているので、議事録などレポート作成の手間を削減できます。加えて、ICF（国際コーチング連盟）のPCCレベル※に準拠したフィードバック機能も搭載しているため、コーチ自身が自身のセッション内容を振り返り、改善点を見つけることも可能です。

※PCC（Professional Certified Coach）とは、ICF認定のなかでも500時間以上の有償セッション経験を持つ上級資格です。その認定要件として「PCCマーカー」による高度な対話品質が求められます。MetaMentor CRMでは、この水準に沿ったフィードバックを得ることが可能です。

MetaMentor CRMは、以下のセキュリティ対策を採用しているので、機密性の高いセッションデータも安心して扱うことができます。

【MetaMentor CRMのセキュリティ対策】
・SSL/TLSによる暗号化通信：インターネット上で送る情報（録音データや個人情報）を、暗号化して守る仕組み
・ゼロトラストアーキテクチャ：すべてのアクセスを毎回チェックする仕組み
・HIPAA（※）準拠のクラウドサービス：アメリカの医療情報を守る法律「HIPAA」に準拠して設計されたクラウドサービス

さらにAI生成機能を使えば、セッション内容の自動文字起こしや要約も可能です。ファイルのアップロードで、音声記録を作成した後に利用できます。

【ファイルアップロード画面】

アップロードした音声記録をもとに、AI生成をおこないます。

【MetaMentor CRMのAI生成画面】

文字起こしを始めます。

【MetaMentor CRMの文字起こし画面】

起こした文字を要約することも可能です。

【MetaMentor CRMの要約画面】

要約の他、PPCマーカーを選ぶこともできます。

【MetaMentor CRMのAI生成画面】

アセスメント評価に沿ったFBもしてくれます。

【MetaMentor CRMの総評やFBの画面】

MetaMentor CRMのその他の特徴は、下記のとおりです。

【MetaMentor CRMの主な特徴】
・アップロードデータ最大300分・AI生成5回まで無料
・クライアント管理機能・カルテ機能の利用は無料
・クライアント情報の一元管理
・万全のセキュリティ体制
・クライアントのウェルビーイングを心理的・社会的・身体的な側面から可視化できるウェルビーイング診断付き

支援の質を落とさずに、業務の効率化とクライアント満足度の両立を目指したい方は、「MetaMentor CRM」を下記から気軽にお試しください。

まとめ：AIコーチング導入で、支援の質も効率もアップさせよう！

AIコーチングは、支援の質と効率を両立させる有用な手段です。導入によってコーチ自身の負担軽減やクライアントが自身の成長をより実感できる多くのメリットが得られます。

本記事で紹介した対策をもとにプライバシー保護や公平性などに留意して、質の高い支援を安定的に提供していきましょう。

AIコーチングの第一歩としておすすめなのが、メタメンターが提供する「MetaMentor CRM」です。

セッションの録音データをアップロードするだけで、AIが自動で文字起こしや要約、

フィードバックを生成し、本質的な対話や戦略設計に集中できる環境を整えます。

「MetaMentor CRM」を使ってクライアント理解を深めていく考え方や活用のヒントについては、メタメンターの CEOであり、ICF認定PCC資格を持つ小泉がnote記事で詳しく語っています。下記からぜひチェックしてください。

クライアント理解の深化：解像度を上げるためのアプローチ｜Reona Koizumi｜MetaMentor CEO

MetaMentor CRMに搭載されている「ウェルビーイング診断」は、下記からお試しいただけます。セッション前後の変化が記録できるので、支援の効果を提示する際もお役立ていただけます。たった5分で学術的根拠がある診断結果を得られるウェルビーイングの詳細は、以下から気軽にご覧ください。