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人材・組織を生かすマッチング戦略

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4月26日(金)に日本経済新聞社大阪本社にて開催される「ゲームチェンジング時代を勝ち抜く人材獲得・採用戦略セミナー」の基調講演で使用予定のスライドです。
https://www.nikkeibpm.co.jp/item/seminar/soken.html

Published in: Career
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人材・組織を生かすマッチング戦略

  1. 1. 人材・組織を生かす マッチング戦略 安田洋祐 大阪大学 大学院経済学研究科 准教授 Eメール: yasuda@econ.osaka-u.ac.jp ウェブ: https://sites.google.com/site/yosukeyasuda/jp 2019年4月 1
  2. 2. 簡単な自己紹介 • 1980年 東京都生まれ • 2002年 東京大学経済学部卒業 (大内兵衛賞、経済学部卒業生総代) • 2007年 プリンストン大学Ph.D. • 2007年 政策研究大学院大学助教授 • 2014年 大阪大学経済学部准教授 • 研究領域 – 経済理論、ゲーム理論、インセンティブ設計 • 学術研究の傍らマスメディアを通した一 般向けの情報発信や、政府等での委員 活動にも積極的に取り組んでいる。 2019年4月 2安田洋祐|大阪大学
  3. 3. 著作など 2019年4月 3安田洋祐|大阪大学
  4. 4. メディア出演 • レギュラー・準レギュラー – 関西テレビ 「報道ランナー」 – 読売テレビ 「情報ライブ ミヤネ屋」 – テレビ東京 「ワールドビジネスサテライト」 • 特別番組 – NHK BS1 「欲望の資本主義」シリーズ – NHK 総合 「NHKスペシャル マネーワールド」 シリーズ • ネット配信 – 日経ビジネス「入山章栄・安田洋祐の業界未来図鑑」 – News Picks: WEEKLY OHIAI 「資本主義をアップデートせよ」 2019年4月 4安田洋祐|大阪大学
  5. 5. 講演の流れ 1. 働き方改革はなぜ難しいのか • 日本経済が陥った罠 • 女性活躍を阻む壁 • ブラック均衡を打破せよ 2. マッチング戦略のすすめ • マッチング問題とは • 万能メカニズムの仕組み 2019年4月 5安田洋祐|大阪大学
  6. 6. 働き方改革はなぜ難しいのか 2019年4月 6安田洋祐|大阪大学
  7. 7. 日本経済が陥ったマクロ・ミクロの罠 • マクロ(経済全体):負のスパイラル – 投資が減ると労働者がどんどん買い叩かれる – 働き方改革のカギは設備投資にアリ! • ミクロ(組織内部):変わらない空気 – 従業員は制度ではなく期待・空気に反応する – 制度の導入自体が目標ではなく手段! 2019年4月 安田洋祐|大阪大学 7
  8. 8. 失われた20年の「負のスパイラル」 低賃金 (安い労働力) 資本投資減少 (機械より人) 労働の限界生産 性も減少 更なる賃下げ (徐々に人不足) 【需要面】 投資需要低迷 => 金利低下 【供給面】 技術革新低迷 => TFP低下 (日本版の) ルイスの転換点? 長時間労働 労働分配率低下 2019年4月 安田洋祐|大阪大学 8 消費需要 低迷? (TFP: Total Factor Productivity)
  9. 9. 「正のスパイラル」へと逆転!? 高賃金 (高い労働力) 資本投資増加 (人より機械) 労働の限界生 産性も増加 更なる賃上げ (徐々に人余り) 【需要面】 投資需要増大 => 金利上昇 【供給面】 技術革新促進 => TFP増加 働き方改革 深刻な人手不足 定型化された仕事がAI・ロボット に徐々に置き換わっていく 雇用のミスマッチ解消が課題! 2019年4月 安田洋祐|大阪大学 9
  10. 10. 女性の活躍が経済再生のカギ • 管理職に占める女性は13% • 上場企業の役員は4%未満 • 女性の平均所得は男性の3/4 以下(G7で最大の男女格差) 【ラガルド氏の提案】 1. 子育て支援などの政策 2. 税制・社会保障改革 3. コーポレートガバナンス改革 (過剰残業対策) ⇒ 18時以降の会議禁止! 2019年4月 安田洋祐|大阪大学 10
  11. 11. 2019年4月 安田洋祐|大阪大学 11
  12. 12. 女性の活躍を阻む壁 1. 不平等な家庭内分業 2. 長時間労働 3. 遅い昇進 • 人事データを活用してこ れらの課題を解決! (ピープルアナリティクス) 2019年4月 安田洋祐|大阪大学 12
  13. 13. 労働時間はなぜ減らない? 1. 不平等な家庭内分業 2. 長時間労働 ←注目 3. 遅い昇進 • 人事データを活用してこ れらの課題を解決! (ピープルアナリティクス) 2019年4月 安田洋祐|大阪大学 13
  14. 14. 働き方改革を阻む壁 • 声を上げられない (Exit or Voice) – 「過労死/KAROSHI」が防げない理由 • 職場を支配する空気 (複数均衡) – 空気を変えるには? ←ゲーム理論分析 • サボる従業員 (モラルハザード) – 仕事が面白くない ←マッチングで改善!? 2019年4月 安田洋祐|大阪大学 14
  15. 15. 空気による支配 - QWERTYの罠 QWERTY型のキー配列は実はタイプに向いていない ↓ なぜ使われ続けているのだろうか? (コーディネーションの失敗) ゲーム理論で考えよう! 2019年4月 安田洋祐|大阪大学 15
  16. 16. 過剰残業の原因は「ブラック均衡」! • 自分だけ定時に帰ることができるか? – どちらの社員にとっても、みんな定時退社するのがベスト – 自分だけ「定時退社」すると人事などで不利益を被る – みんながサービス「残業」すると働き方改革は進まない… 社員2 社員1 定時退社 残業 定時退社 3 3 1 -10 残業 -10 1 0 0 ホワイト 均衡 ブラック 均衡 どちらも 安定的な状況 (ナッシュ均衡) まわりがちゃんと定 時退社するという 「期待」が重要! 2019年4月 安田洋祐|大阪大学 16
  17. 17. 有給・育児休暇問題も「ブラック均衡」 • 自分だけ休暇を取得できるか? – どちらの社員にとっても、みんな休暇取得するのがベスト – 自分だけ「休暇取得」すると人事などで不利益を被る – みんなが取得を「見送る」と働き方改革は進まない… 社員2 社員1 休暇取得 見送る 休暇取得 3 3 1 -10 見送る -10 1 0 0 ホワイト 均衡 ブラック 均衡 どちらも 安定的な状況 (ナッシュ均衡) まわりがちゃんと休 暇取得するという 「期待」が重要! 2019年4月 安田洋祐|大阪大学 17
  18. 18. ブラック均衡を打破するには? • 空気を読まない人材の採用 – 定時退社・休暇取得に対して抵抗が無い – 空気を読んでいた社員の期待も変化 – 本人だけでなくまわりも行動も変わる! • 経営陣/上司のコミットメント – 社員の期待を大きく変えるようなきっかけに – 例) 日本郵船:男性の育休取得に奨励金 → 会社が本気で休暇取得を推奨するシグナル 2019年4月 安田洋祐|大阪大学 18
  19. 19. マッチング戦略のすすめ 2019年4月 19安田洋祐|大阪大学
  20. 20. マッチング問題とは何か? - ヒトとヒトとのマッチング • 人と人、人と組織をどう やってマッチさせるの がよいか? • 望ましいマッチングの 仕組みをゲーム理論を 使って分析! 2019年4月 20安田洋祐|大阪大学
  21. 21. 様々なマッチング問題 - 下に行くほどより複雑な問題に • 1対1(One-to-One) – 【結婚市場】 男女のマッチング • 1対多(One-to-Many) – 【労働市場】 労働者と企業のマッチング – 【学校選択・入試】 生徒・学生と学校のマッチング • 多対多(Many-to-Many) – 【ビジネス】 卸売と小売業者のマッチング 2019年4月 21安田洋祐|大阪大学
  22. 22. 2012年のノーベル経済学賞 - ゲーム理論の実践=マーケットデザイン 2019年4月 22安田洋祐|大阪大学
  23. 23. 具体的なマッチング問題 - 3対3の合コン(男女のマッチング) • 男性陣の好み • 女性陣の好み • できるだけお互いに好みの相手同士とマッチングさ せるにはどうすれば良いだろうか? 2019年4月 23 こうき だいき ともき 1位 るい るい あい 2位 ひとみ あい るい 3位 あい ひとみ ひとみ るい ひとみ あい 1位 ともき ともき だいき 2位 こうき こうき ともき 3位 だいき だいき こうき 安田洋祐|大阪大学
  24. 24. 非効率なマッチング - 適当(あいうえお順)で相手を決めると… • 男性陣の好み • 女性陣の好み • 【こうき-あい】と【だいき-ひとみ】は3位同士 • お互いのパートナーを入れ替えるとみんな幸せ 2019年4月 24 こうき だいき ともき 1位 るい るい あい 2位 ひとみ あい るい 3位 あい ひとみ ひとみ るい ひとみ あい 1位 ともき ともき だいき 2位 こうき こうき ともき 3位 だいき だいき こうき 安田洋祐|大阪大学
  25. 25. あきらかに損なマッチング結果に! - みんなの状態を改善させられる • 男性陣の好み • 女性陣の好み • 誰の満足度も下げることなく4人の状態を改善! • もとの状態は「(パレート)非効率」だった… 2019年4月 25 こうき だいき ともき 1位 るい るい あい 2位 ひとみ あい るい 3位 あい ひとみ ひとみ るい ひとみ あい 1位 ともき ともき だいき 2位 こうき こうき ともき 3位 だいき だいき こうき 安田洋祐|大阪大学
  26. 26. 不安定なマッチング - 男性が順番に女性を選ぶ(逐次独裁者法) • 男性陣の好み • 女性陣の好み • 結果は必ずパレート効率的(ロスが生じない) • しかし【ともき-るい】に抜け駆けのインセンティブが… 2019年4月 26 こうき だいき ともき 1位 るい るい あい 2位 ひとみ あい るい 3位 あい ひとみ ひとみ るい ひとみ あい 1位 ともき ともき だいき 2位 こうき こうき ともき 3位 だいき だいき こうき 安田洋祐|大阪大学
  27. 27. ペアで“ブロック”することができる - 実はお互いの好みが反映されていなかった • 男性陣の好み • 女性陣の好み • 【ともき-るい】はお互いの状況を改善できる • もとの状態は「不安定」なマッチングだった… 2019年4月 27 こうき だいき ともき 1位 るい るい あい 2位 ひとみ あい るい 3位 あい ひとみ ひとみ るい ひとみ あい 1位 ともき ともき だいき 2位 こうき こうき ともき 3位 だいき だいき こうき ♡ 相 思 相 愛 ♡ 安田洋祐|大阪大学
  28. 28. 安定マッチングの理論 - その驚くべき性質とは? • 安定マッチング:「どんな個人やペアが逸脱してもその人(た ち)が得できないようなマッチング」 – すべての参加者にとって – マッチしたくない相手とは絶対にくっつかず – 自分がマッチできる可能性のある相手の中で最適なパー トナーとくっつける! • 安定マッチングの性質 – どんなマッチング問題でも常に1つは存在する – (すべての)安定マッチングはパレート効率的 – Gale-Shapley (GS) メカニズムによって見つかる 2019年4月 28安田洋祐|大阪大学
  29. 29. 2019年4月 29 ロスによる表 (Roth 2002, Econometrica) 安田洋祐|大阪大学
  30. 30. 安定マッチングの求め方 - (男性側から提案する)GSメカニズム 1. すべての参加者が好み(ランキング)を提出 2. 次の作業をマッチメイカーが機械的に行う 1. 男性が第一希望の女性に一斉にプロポーズ(告白) 2. 女性はその中で、自分の好みに一番近い人を選んで 「キープ」、残りの男性をリジェクト(拒否) 3. 男性はリジェクトされるたびにその次の好みの女性にプ ロポーズ 4. 女性は現状より好みの男性が来るたびにキープ相手を 乗り換えて、残りをリジェクト 3. ストップした段階でマッチング結果が確定! 2019年4月 30安田洋祐|大阪大学
  31. 31. GSメカニズムの使い方 - 第1ラウンド、男性のプロポーズ • 男性陣の好み • 女性陣の好み • こうきとだいきが同じ女性(るい)にプロポーズ • ともきはあいにプロポーズ 2019年4月 31 こうき だいき ともき 1位 るい るい あい 2位 ひとみ あい るい 3位 あい ひとみ ひとみ るい ひとみ あい 1位 ともき ともき だいき 2位 こうき こうき ともき 3位 だいき だいき こうき 安田洋祐|大阪大学
  32. 32. GSメカニズムの使い方 - 第1ラウンド、女性のリジェクト • 男性陣の好み • 女性陣の好み • るいはこうきをキープしてだいきをリジェクト • あいはともきをキープ 2019年4月 32 こうき だいき ともき 1位 るい るい あい 2位 ひとみ あい るい 3位 あい ひとみ ひとみ るい ひとみ あい 1位 ともき ともき だいき 2位 こうき こうき ともき 3位 だいき だいき こうき 安田洋祐|大阪大学
  33. 33. GSメカニズムの使い方 - 第2ラウンド、男性のプロポーズ • 男性陣の好み • 女性陣の好み • 第1ラウンドでリジェクトされただいきが第2希望のあいにプロ ポーズ 2019年4月 33 こうき だいき ともき 1位 るい るい あい 2位 ひとみ あい るい 3位 あい ひとみ ひとみ るい ひとみ あい 1位 ともき ともき だいき 2位 こうき こうき ともき 3位 だいき だいき こうき 安田洋祐|大阪大学
  34. 34. GSメカニズムの使い方 - 第2ラウンド、女性のリジェクト • 男性陣の好み • 女性陣の好み • あいはキープ相手をだいきに切り替えてともきをリジェクト 2019年4月 34 こうき だいき ともき 1位 るい るい あい 2位 ひとみ あい るい 3位 あい ひとみ ひとみ るい ひとみ あい 1位 ともき ともき だいき 2位 こうき こうき ともき 3位 だいき だいき こうき 安田洋祐|大阪大学
  35. 35. GSメカニズムの使い方 - 第3ラウンド、男性のプロポーズ • 男性陣の好み • 女性陣の好み • 第2ラウンドでリジェクトされたともきが第2希望のるいにプロ ポーズ 2019年4月 35 こうき だいき ともき 1位 るい るい あい 2位 ひとみ あい るい 3位 あい ひとみ ひとみ るい ひとみ あい 1位 ともき ともき だいき 2位 こうき こうき ともき 3位 だいき だいき こうき 安田洋祐|大阪大学
  36. 36. GSメカニズムの使い方 - 第3ラウンド、女性のリジェクト • 男性陣の好み • 女性陣の好み • るいはキープ相手をともきに切り替えてこうきをリジェクト 2019年4月 36 こうき だいき ともき 1位 るい るい あい 2位 ひとみ あい るい 3位 あい ひとみ ひとみ るい ひとみ あい 1位 ともき ともき だいき 2位 こうき こうき ともき 3位 だいき だいき こうき 安田洋祐|大阪大学
  37. 37. GSメカニズムの使い方 - 第4ラウンド、男性のプロポーズ • 男性陣の好み • 女性陣の好み • リジェクトされたこうきがひとみにプロポーズ • 新たにリジェクトが起こらずメカニズム終了! 2019年4月 37 こうき だいき ともき 1位 るい るい あい 2位 ひとみ あい るい 3位 あい ひとみ ひとみ るい ひとみ あい 1位 ともき ともき だいき 2位 こうき こうき ともき 3位 だいき だいき こうき 安田洋祐|大阪大学
  38. 38. GSメカニズムの性質 - 単純で役に立つ魔法のメカニズム • インセンティブ(情報取得)の問題 – 提案側は誰一人として嘘をついても得できない – 受入側は場合によっては嘘が得になる場合も… • 結果が安定マッチングになるようなどんなメカニズムを 考えても、嘘をつくインセンティブは残る • メカニズムの拡張 – アンマッチ(受入拒否)を許しても結果は安定に – 同順位がある場合には予めタイブレークが必要 – 1対多のマッチング問題にも簡単に拡張できる 2019年4月 38安田洋祐|大阪大学
  39. 39. GSメカニズムの注意点 - どちらがプロポーズするかはかなり重要 • 安定マッチングは一般には複数存在する – 今回の例では(たまたま)安定マッチングは一つ • 2通りのGSメカニズムが異なる結果を – 男性側提案 ⇒ 男性陣にとって最適な安定マッチング – 女性側提案 ⇒ 女性陣にとって最適な安定マッチング – 今回はどちらからプロポーズしても結果は同じ • 男性(女性)最適な安定マッチングとは? – 個々の男性(女性)が、安定マッチングで決まるパート ナーの中からベストの女性(男性)とマッチする 2019年4月 39安田洋祐|大阪大学
  40. 40. GSメカニズムの実践例 - ぜひいろんな場所で活用してみよう! • すでに実施されている採用例 – 研修医マッチング(日本、米国、英国) – 法曹の実務研修(カナダ) – 公立学校選択制(ニューヨーク市、ボストン市) – 早稲田の内部進学(高校→大学) – 東大の学部・学科決定(「進振り」制度) • これから使えそうな応用例 – ゼミ・研究室・学科配属 – 新入社員と希望配属部署のマッチ ←活用のチャンス? – 保育所の割り当て(「やさしい経済学」の記事参照) 2019年4月 40安田洋祐|大阪大学
  41. 41. 関連記事 • 「市場で再分配が可能」という前提を疑え – http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/report/15/110879/032900296/ • 次なる資本主義を訪ねて:マクロ編 – https://note.mu/yagena/n/n8721fec86acf • 次なる資本主義を訪ねて:ミクロ編 – https://note.mu/yagena/n/nfdc376b85b4e • マッチング理論に何ができるか(やさしい経済学)<前編> – https://note.mu/yagena/n/nf9c9b87ce4a2 • マッチング理論に何ができるか(やさしい経済学) <後編> – https://note.mu/yagena/n/n26475f9a23ef • ノーベル経済学賞って何だろう? – https://note.mu/yagena/n/nb4119b82726d 2019年4月 安田洋祐|大阪大学 41
  42. 42. 参考文献 - マッチング理論について学べる邦書 2019年4月 42安田洋祐|大阪大学

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