先日某大学のMBAプログラムで、ピープルアナリティクスについての特別講演をしてきました。その際、先生から課題図書『People Analytics for Dummies(著:マイク・ウェスト)』より一部抜粋して具体事例を話してくれないかという相談を受けました。こちらの本、非常にカバレッジが広く、ピープルアナリティクスにこれから取り組もうとしている人事の方にぜひオススメしたい良書だと感じましたが、中でも「第17章・第18章:ピープルアナリティクスにおける10の誤解と落とし穴」という章がとても印象的でした。数々の誤解やバイアスによりピープルアナリティクスのプロジェクト方針がブレてしまい、迷走する企業がとても多いようです。今回はそんな誤解や迷信を解説し、事前に避けて通るための準備をお手伝いしたいと思います。

同じ分析でも環境の変化・論点の進化により結果は変わる

『People Analytics for Dummies』の第17章「ピープルアナリティクスにおける10の誤解」を読むと、すでに本連載でも触れられている“誤解”も多くあります。例えば「誤解その9:分析は複雑なほどアナリストとしての質が高い」は本連載第1話(※1)で複雑な分析でなくてもインパクトは出せるということに言及していますし、「誤解その5:ピープルアナリティクスは人事(やITチーム)のみで完結する」は本連載第2話(※2)で初めから人事・経営・現場・ITなど関係各所を巻き込むことでこそ結果が出せるという話をしています。「誤解その6:ピープルアナリティクスはAIによって自動的に行える」についても、連載第6話(※3)で人事領域のAIは可能性と危険性が共存しているので常に注意が必要と述べています。

振り返ってみると結構多くの誤解を解いてきたように思えますが、ひとつ重要で、かつまだ触れていなかった誤解があることに気づきました。「誤解その8:(一度証明された)インサイトやソリューションは永続的に正しい」です。

時代や環境の変化に応じて、一時は正しいとされていたものが反証されることはよくあります。ですのでピープルアナリティクスに取り組む私たちも、常に「当時の証明は今でも正しいか」を疑い続け、変化に対応した人事制度の設計をしなければいけません。

たとえば2013年前後にシリコンバレーの多くの企業がリモートワークの撤廃/本社への呼び戻しを行なっていた際、Googleでもやはり業務の質やスピードを担保するために、社員のオフィス勤務をより厳しく取り締まるようになりました。ですが2018年に再度「リモートチームは現場にいるチームより劣るのか」を調査したところ、実はリモートチームも現場チームと同じくらい効果的に働けるという結果が出ました。では、2013年ごろと今とでは何が違うのでしょうか? まずは、ビデオカンファレンスシステムの圧倒的な進化がその一つにあげられると思います。

環境の変化だけではありません。ピープルアナリティクスの効果的なインプリメントの結果、論点が進化して更に新しい発見を呼ぶことも多くあります。Googleの採用プロセス設計チームは、その昔、質と効率が最も重要な要素と考えていました。「最も効率よく質の高い候補者を採用すること」に注力し、面接の必要十分な回数についての調査や効果的な面接問題について多くの研究が行われました。その結果、面接のありとあらゆる側面で効率と質の向上が見られましたが、同時に今まで着目されてこなかった新たな論点が浮上してきました。面接に関わる様々なステークホルダー……候補者や面接官の「体験」です。

体験が向上することにより、内定受諾率の向上や面接官のドタキャン率低下だけでなく、面接合格者どころか不合格者までもが会社のファンになり、会社の製品を愛用、またリファラルとして別候補者の紹介をしてくれることが分かりました。体験向上のもたらすメリットが分かったなら、どのようにして体験を正しく測り、より向上させるかに焦点が当てられます。かくして質と効率に加え、体験が重点的に調査されるようになりました。

そして採用体験が大きく向上した今、新たに論点にあげられているのは採用の公平性です。このように、成果をあげたピープルアナリティクスには終わりがなく、むしろ論点の進化を促し更に高みへと導きます。

かの有名なGoogleのプロジェクト「Project Oxygen(良いマネジャーの要素)」についても同様です。元々2008年時の調査では良いマネジャーに共通する8つの法則が発見されましたが、その後会社の成長と共にマネジャーに求められる要素も進化し、10年後、2度目の調査ではこれが10個の法則にアップグレードされています。これに関して、私の元同僚のメリッサ・ハレル氏は「1度目の調査の結果行われた数々の施策により社内のマネジメント力が向上し、会社の成長に伴いマネジャーに求められる資質も更に進化してきました」と言います。

環境の変化と論点の進化。それにより一度は正しいと思われたインサイトも、永続的に正しいと決めつけるのではなく、常に再調査を心がけることが時代に取り残されないピープルアナリティクスチーム/人事部でいるために大切だと考えます。


※1 経営判断に必須! 企業に眠る膨大な“人データ”の活用意義とは?【1】
※2 ピープル・アナリティクス = 人財のための財務諸表【2】《前編》《後編》
※3 人事領域のデータ活用と、AIの「可能性」と「危険性」【6】