「今、なぜ企業に人事調査が必要なのか」を学者の視点からひもとく

経験だけでなく、データも用いることで 自社の全体像が見渡せる

寺澤    服部先生は、データ分析に基づく「採用学」の取り組みを通じ、科学的なアプローチによるこれからの人事のあり方を提唱されています。人事調査を行い、データを分析し、人事施策に応用していくことの重要性について、どのようにお考えですか。

服部　採用に限らず、従来、日本企業の人事領域においては、人事の方々の百戦錬磨の経験が拠り所になっていました。環境が比較的安定的だった高度成長期や平成不況期ぐらいまでは、それまでの経験に基づくやり方でも、大きな間違いはなかったと言えるでしょう。というよりも、それがとてもうまく回っていたというべきかもしれません。アメリカの企業が「日本企業はすごい」と賞賛していた時代は、人事が持つ経験の強みは大きかったと思います。しかし、時代が変わるなかで常識が変わってきたり、あるいは今回のコロナショックのように、今までの経験で正しいと思っていたことが現実とずれてきたりする場合、私たちは経験とは異なる準拠点を持たないと危うくなってきます。「今までのやり方で本当にいいのだろうか」と疑問や揺らぎが人事の間で生まれた結果、もう一つの準拠点としてデータというものが出てきたのだと私は理解しています。

寺澤    今の時代の新しい準拠点として、データが重要になってきたということですね。

服部　ただし、データだけが絶対ではありません。人事の方々のご経験にも素晴らしいものがあり、正しいところもたくさんあると思います。ですから、経験とデータの両方を使うことが重要です。私は合わせ鏡と言っていますが、鏡を見て自分の髪型を全体的にチェックしようとすると、鏡が 2枚必要ですよね。自分を相対化しようとするとき、1 枚の鏡だと一面しか見ることができません。経験という鏡だけで何とか全体が見渡せた時代もありましたが、世の中や会社自体がより複雑化してきたときに、もう一枚の鏡としてデータというものを手にすることで、もっと立体的に自社で起こっていることを把握する必要が出てきた。そのように理解していただくと、データ分析の価値というものが、わかりやすくなるのではないでしょうか。

悪者探しではなく、 良いものを発見するために調査を実施する

寺澤    服部先生は企業の人事調査を数多く手がけておられますが、企業が従業員を対象に調査を実施する際、ここに注意した方がよいというポイントを教えていただけますか。

服部　現場の従業員の皆さんが協力してくれるか、本音で回答してくれるか。その分かれ道になるのは、その調査の目的が「悪者探し」になっていないかどうかです。より上手くいっている現場はどこにあるのか、というように、「良いものを発見する」ための調査だということを、従業員にメッセージとして発信することが大事です。また、上手くいっている企業では、突然上から人事が「調査をします」と言うのではなく、事前に現場に足を運び、何が起こっているか、何が問題だと思うかなど、ヒアリングを行っています。そのような、最初の段階の入り方がまず要諦になりますね。

寺澤    具体的に設問を設計する段階では、意図しなくても、人事が期待する回答に誘導するような設問や、社員が本音を出さず、好ましく取られようと答えるような設問になってしまうこともあると思います。そうしたバイアスをどうすれば避けることができるでしょうか。

服部　アンケート回答のプロセスとしては、まず「質問項目を読み」、次に「自分はどうだろうかと考え」、最後に「質問に回答する」という 3 つの段階で構成されています。このうち、特に、ふたつ目の「考える」という段階で変にバイアスがかかると、最後の回答する段階で、本当の考えとは違うものを選んでしまう問題が起こる場合があります。このような問題に対処するひとつの手法に、Think Aloud Method というものがあります。頭で考えていることを言葉に出してもらうことで、問題を発見する手法です。例えば、人事部の中で設問設計に関わっていない人などにアンケートに回答してもらい、設問を読みながら「ここはわかりにくいな」、「これは答えにくいな」とあえて発話してもらい、アンケート実施者はそれを横で聞き、データとして収集し、回答者が発した声をアンケートの問題として改善していけばいいわけです。

「事実」の提示だけでは人間は動かない

寺澤    では、調査結果が出て、人事施策に活用していく段階での留意点を教えてください。

服部　施策に落とし込む前に、まず、その結果自体について従業員の方にきちんと納得していただくことが大事なポイントになります。今、アメリカで売れている『事実はなぜ人の意見を変えられないのか』（白揚社刊 ターリ・シャーロット著 上原直子翻訳）という本がありますが、認知神経科学者である著者は、事実を突きつけられても人間はそう簡単に変わらないと説いています。人間は事実と自分を切り離すときがあるのです。ですから、調査をした後は、「今、現場でこういうことが起こっている」と、人々に丁寧にフィードバックする。また、人々の直感とずれているところがあれば、「データがあるからこうなのです」と決めつけず、対話をしながら相手に腹落ちしていただくことが重要になります。

寺澤    データがあるからといって、それに基づいた単純な「べき論」だけで事を運ぼうとしてもだめだということですね。

服部　例えば、「あなたの職場のモチベーションが下がっています」とだけ言っても、人々は聞いてくれません。そこで、最初に人々の直感にフィットする結果、彼らにとって納得のいく結果を見せることで、「なるほど、データは正しいかもしれない」という状態を作り出す。そうすることで、聞く耳を持ってもらえるのです。その上で、「でも実はこういう結果も出ています」というふうに、モチベーションが下がっているという事実を出していく。いきなり悪いところを悪者探しのように出してしまうと、現場は耳を塞いでしまうこともあります。

寺澤    以前、オリンピックでメダルを取った、ある種目のデータ班のリーダーにインタビューをしたことがあります。外国人の監督になってからデータを非常に活用されたそうなのですが、データ班が出しているデータ自体は昔から出しているものとそれほど変わらなかったそうです。ただ、その外国人の監督の下で、データに基づいて選手とコーチ、選手同士が議論するということを始めたそうで、それがチームを強くした秘訣だったと。データをもとに議論できる雰囲気、心理的な安全性があるからこそ、データが活用されるというのを聞きました。

服部　おっしゃるように、対話するための共通の話題を提供するのがデータです。今までは上司や人事の方は立場が上で、色々なことを知っていて、現場はよくわかっていないから指導する、というような関係性がありがちでした。しかし、データがあれば、目の前にある同じ事実をもとに話せます。これまでに比べてフラットな関係で対話ができることも、大事なポイントですね。

いきなり相関分析をするのではなく、 まずは全体の回答分布を把握するところから

寺澤    では、人事の方々はデータをどう分析し、分析結果をどう活用していけばよいか、アドバイスをお願いします。

服部　テクニカルな部分では、最近、データ分析のハードルはかなり低くなっています。Excel で動く HAD（ハド）というフリーの統計分析用プログラムが個人的にはおすすめです。非常に使いやすく、シンプルにクリックしていくだけで基礎的な分析から高度な分析まで行えます。こういう使いやすいものを利用して、相関分析などを試してみるとよいと思います。

寺澤    まずは何をすればいいでしょうか。

服部　第 1 段階は、全体の回答を集計してみることですね。いきなり相関分析など本格的なことをするのではなく、例えば、普通なら平均点が 3 ぐらいになるはずなのに、4.5 など明らかに何か忖度が働いて高くなっているようなものを発見するためには、まず全部の平均値を出してみて、どのように回答が分布しているかを見ることが大事です。

次は、部署や年齢や職位などのグループごとに平均値を比較してみます。これが第 2 段階です。例えば、モチベーションが営業部門と人事部門で違うのか、若年層とシニア層で違うのか。グループごとの比較も、今ご紹介した HAD で簡単にできます。
そして、第 3 段階では、例えばどのようなリーダーシップを取ると、どのようなモチベーションが上がるかというように、X と Y の関係を見て、因果関係を分析する。第 3 段階は少し上級レベルですが、少なくとも第 2 段階で色々なことが見えてくると思います。まずは集計し、グループごとに比べてみて、最後にX と Yの関係を見てみる。その 3つを念頭に置かれるとよいのではないでしょうか。

寺澤    データ分析のスキルが高くなくても、データの活用の仕方があって、見るべきところがあるということですね。

服部　やっていることは医学の世界でいうバイタルチェックに近いと思います。平均値を出すことは血圧や体温などを計測することに近い。それは病気そのものを特定したり、根本的な問題に向き合うことではなく、あくまで単純な数値ひとつを見ることに過ぎません。しかし、それでも血圧が昨日より上がっている、下がっているとわかれば、何か問題が起きていることはわかる。だから、対応につながるわけです。さらに踏み込んでいくと、どうすれば血圧が下がるのかといった、先ほどの第 3 段階に至ります。ですが、そこまでいかなくても、高齢者と若者の血圧を比べるだけで色々なことが見えてきます。もし差があるのなら何かが起こっているはずだと。そういう意味で、バイタルチェック的な健康診断のようなものですね。

他社とのデータを比較することで自社の問題が見えてくる

寺澤    確かに、健康診断をする前に薬を処方すると間違ってしまう恐れがあります。

服部　もうひとつ、分析結果の活用で言うと、社内でグループごとにデータを比較するだけでなく、他社と比較してみると、様々なことが見えてきます。例えば、自社の若手社員のモチベーションが低いとわかったとき、他社のデータと比べてみると「低いと思ったけれど、意外に世間よりも若干高かった」とわかるようなこともあります。

寺澤    自社の調査結果を他社と比較できるということでは、「組織調査」に、ぜひ多くの企業の方々にご参加いただきたいと思っています。この「組織調査」では、服部先生が所属される組織学会の有志の研究者と HR 総研が、共同で調査を実施しています。日本企業の組織や働き方の今を総合的に検証すべく、数千人規模のサンプルで実態に迫り、学問的見地から、これからの組織のあり方、方向性を示したいと考えています。この調査の狙いを服部先生からお話しいただけますか。

服部　今回の「組織調査」の狙いはふたつあります。ひとつは、人事がイノベーティブな組織づくりにどう貢献できるのか。もうひとつは、不測の事態や危機に直面した際に、組織がそこから迅速に復旧できる能力「レジリエンス」の高い組織をつくるため、人事は何ができるのか。これらを調査で明らかにしたいと思っています。

寺澤    「組織調査」から出てきた調査結果を、企業の方々にどのように活用いただきたいとお考えですか。

服部　日本の代表的な企業の平均値を見ると、現場のリーダーはどういうパターンが多いのかといったことが、まず全体として把握できます。次に、それと比べて「自分の会社のリーダーはどうだろう」と相対化できる設計になっています。しかも、企業の施策レベルでも、現場のマネージャーの動きのレベルでも相対化できるので、立体的に事象を見ていただけます。健康診断をしたとき、経営層という頭の部分、現場という体の部分のどこに問題があるのか、両方のレベルでチェックするようなことが可能だと思っています。ぜひ、多くの企業に調査協力をいただければ幸いです。

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