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"データを活用した"組織マネジメントのステップと事例

January 30, 2022

組織が再現可能な方法で最大の成果を上げるために何が必要でしょうか?

卓越した採用、合理的なマネジメント、先進的な人事制度、高い給料。。。いずれも重要ですが、経営者や人事部長の経験則や勘に頼った方法ではいずれ再現ができなくなり、組織として半永久的に成果を出し続けるのは非常に難しいです。本稿ではデータを使い、仮説検証を繰り返しながら再現性を確保しつつ成果を上げる方法を実例と共にご紹介します。

組織メンバーマネジメントでデータを活用する8ステップ

データを活用して組織を活性化するためには、以下のようなステップで考えるのが効果的です。

1.どのような成果を得たいか明確にする

まずは最終的にどのような成果を得たいのかを明確にします。通常の業務でも重要なことですが、データ活用ではより重要です。

2. 得たい成果を人材イメージに落とし込む

得たい成果を具体的な人材イメージに落とし込みます。現在成果を上げているリーダーをイメージするとわかりやすいでしょう。また、データ分析をする場合、「正解データ」を定義し、正解データに近づけるようにアクションを策定します。「正解データ」とは理想とする状態を示す一連の指標を意味します。例えば営業利益率50% が、売上〇円、コスト◯円など。

3. どのようなデータを収集するべきか検討する

正解データと相関・因果関係のあるデータをイメージします。「相関」とはある特定のデータを改善すると、正解データの数値が改善されるデータです。相関がるからと言って因果関係があると言い切れる訳ではありませんが、相関のあるデータは因果関係を持っているケースが多いです。こうしたデータを発見します。

4. データを収集、分析するツールを整える

次に、データを収集するためのツールを整えます。最も安価で扱いやすいのはExcelですが、人の工数が大きいのと、分析できる内容に限界がありますので、実際には業務ツールやWebなどを活用して自動的にデータを収集、分析できるツールが望ましいです。

5. データを収集する

実際にデータを収集します。全て自動化できれば理想的なのですが、初期投資コストがかかりますし、最初は小さな仮説から検証していく方が成果を感じやすいので、ありもののデータ活用から検討する、担当者がExcelでやれる範囲から始めるなどデータ収集もミニマムにやりましょう。

6. データを分析する

収集したデータの分析を始めましょう。「3」で収集データを検討した際にこの分析の仕方もイメージしておくとスムーズですが、そうでない場合まずはExcelでできる範囲の分析から始めましょう。ピボットテーブルを使った簡易的な分析や、関数を用いてできる回帰分析など、こちらも簡易なものから始めるのがよいでしょう。

7. 結果を検討し、「2」でイメージした人材像へ近づくための施策を検討する

分析結果を元に数値を改善するためのアクションを検討します。できるだけたくさん案を出し、現実的に実施可能なものに絞り込みましょう。実際にアクションを行う人を交えて検討すると効果的です。

8. 「4」に戻り、「2」の結果が得られるまで繰り返す。

理想とする状態まで繰り返しましょう。繰り返しつつ着実に成果を出すことで、データ収集や分析にも投資していただけるように組織を説得できます。

実際のデータ活用事例:ネット系メガベンチャーで現在は東証1部上場のA社の実例

実際に弊社がご支援する企業の、データを用いたマネジメント事例をご紹介いたします。

課題

チームを基本単位としたネットワーク型組織のリーダをどのように選ぶべきか?

背景

A社はネット系のメガベンチャーで、社員数は5000人を超え、提供するサービスは100を超えており、傍聴する組織をどのように管理していくか常に課題でしたが、特にどのような人間をリーダとして育て、昇進させるべきかは組織のパフォーマンス、社員のモチベーションに関わる重要問題でした。創業からそれほど年数が経過しておらず、ピラミッド型の組織を嫌い、ネットワーク型の組織を作ってきたA社では、社員の序列が良くも悪くも曖昧で、現場に任せても決めることができず、誰もが納得できる形での昇進基準が必要でした。

1.どのような成果を得たいか明確にする

ここでも得たい成果は「誰もが納得できる形での昇進基準」です。「誰もが」というのが難しいポイントで、「定量的に把握できること」であれば条件を満たすとの結論に至りました。

2. 得たい成果を人材イメージに落とし込む

ここでは定量的に把握できる昇進基準が必要になりますが、具体的には何を基準とするべきでしょうか?ヒントはA社がネットワーク型組織であることです。ピラミッド型の組織と同様に、業務で成果を上げることや、メンバーを育成できることも大事なポイントですが、その他のチームと連携し、組織としてより大きな成果を追求できることが求められます。議論の末、最終的に「社内のインフルエンサーになっていること」を人材イメージとして採用することになりました。

3. どのようなデータを収集するべきか検討する

「社内インフルエンサーであることを示すデータ」とはどのようなものでしょうか?SNSなどで使われるフォロワー数や「いいね!」やハードマーク、リツイートなど、インフルエンサーとしてのポテンシャルを示す指数はいくつか存在しますが、社内のコラボレーションを行うために必要なのは、「相手に協力した結果を示す指数」です。そのため、ここでは社内SNS上で取得できる、各メンバーの以下を収集するべきデータと考えました。

             

①フォロワー数

 → ベースとして情報発信力を確認

② 社内の誰かの問いかけやSOSに対して解答、アクションを起こした回数

 → コラボレーションを促進し、組織全体の成果に貢献できたか確認

③「ありがとう!」ボタンの数

 → 成果への貢献居合わせて、メンバーから感謝されている確認

4. データを収集、分析するツールを整える

A社ではTeamsやSlackに相当する独自の社内SNSツールを開発、運用しており、フォロー機能や「いいね!」ボタンはありましたが、質問に対して回答することを検知、カウントする機能やアクションに対してレスポンスを返す「ありがとう!」機能はありませんでした。これらの機能をツールに追加し、バックエンドの業務・分析ツールにデータを蓄積、分析する機能を開発しました。

5. データを収集する

社内SNSツールは社員全員が使っている訳ではなく、使うかどうかは任意でした。そのため、メールをメインのコミュニケーションにメールを使っているメンバーもいました。制度を導入する初期の段階では、比較的新しいツールを早期に使いこなしていたエンジニアチームから導入することとしました。該当チームではメールなどの利用は社外とのやりとり限定とし、原則社内SNSでコミュニケーションをとることとしました。

6. データを分析する

エンジニア社員の中で、約1000人が対象となりデータを分析しました。

このケースの場合重視するべき内容は、特に課題を解決した実績内容と「ありがとう!」ボタンを押された数です。「ありがとう!」ボタンの数には必ずしもSNS上での課題課題解決ではない、オフラインでのやり取りから発生した場合も含まれていましたが、全「ありがとう!」の内、約7割がSNSm上のアクションと関連しており、データの有用性としては十分であることが確認できました。6ヶ月の分析期間のうち、SNS上で課題解決し、「ありがとう!」ボタンを多く押された人は360度評価やその他の業績評価でも高い評価がなされていることがわかり、分析手法の有用性が確認できました。一方で、その他の評価指標とSNS上での分析結果が必ずしも一致しない人も前の中で3割程度存在することがわかりました。

7. 結果を検討し、「2」でイメージした人材像へ近づくための施策を検討する

既存の業績評価指標と本施策の評価指標を掛け合わせることでより正確な昇格判断ができることがわかり、指標としては成功でしたが、評価を上げることを推奨するためには何が必要でしょうか?まずは単純により多く他のメンバーの課題解決に直接的に貢献するアクションを推奨することが重要です。また、自らも積極的に自身の課題をシェアすることで課題解決の機会を提供することになりますので、自身から課題をシェアすることも加点要素として評価することとしました。一方で、SNS上での評価が高くとも、その他の判断指標で評価が落とされている人も顕在化しました。この場合、現在のポジションと本人が本当に貢献したい仕事のアンマッチが想像されます。こうした方には人事から直属の上司に積極的に働きかけ、ポジションチェンジを話し合いました。

8. 「4」に戻り、「2」の結果が得られるまで繰り返す。

このケースでは分析結果から今回の手法の有効性がわかり、以降、正式に評価指標として導入されました。加えて、「自ら課題をシェアして課題解決の機会を提供したこと」を重要なアクションとして定義し、再度社内SNSに実装、引き続き検証を続けることで、より会社に貢献できる人材を発掘する手法の仮説検証を続けることとなりました。


A社の事例はいかがでしたでしょうか?8つのステップは1回実行して終わりではなく、繰り返し実行することでより大きな成果を上げることができます。Teamsなどの社内SNSは社員のアクション履歴を蓄積することができ、データを活用した組織の活性化と非常に相性の良いツールです。本稿を読んで、皆様がご自身の組織に貢献できますと幸いです。


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