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組織における「価値観」ネットワークの可視化と 「評価」に与える影響

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people analytics tokyo #1
TRANS.,inc.

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組織における「価値観」ネットワークの可視化と 「評価」に与える影響

  1. 1. people analytics tokyo #1 組織における「価値観」ネットワークの可視化と 「評価」に与える影響 株式会社トランス 代表取締役 塚本 鋭
  2. 2. 筑波大学付属駒場中学・高等学校(1998-2004) 東京大学・大学院 工学系研究科(2004-10) - 機械学習(AI)・複雑ネットワーク ※人工知能学会研究会優秀賞・東京大学工学系研究科長賞(総代)など受賞 株式会社野村総合研究所(2010-12) - コンサルティング事業本部 株式会社クラウドワークス(2013-2018) - 社員番号8・2014年12月上場・子会社副社長 など歴任 株式会社トランス(2018-) 登壇者 略歴
  3. 3. 大学でやっていたこと
  4. 4. Copyright © 2019 TRANS., inc. 3 母集団形成 面接 適性検査 入社後活躍 退職応募 離職 採用 マネジメント タレント マネジメント 面接結果 適性診断 機械学習 (AI) 入社後活躍 早期退職 AIが採用候補者の入社後活躍・早期退職を予測する ピープルアナリティクスサービス「TRANS.HR」
  5. 5. 自社における「活躍・定着人材」を “再現性”のある形で、採用できていますか?
  6. 6. Copyright © 2019 TRANS., inc. 5 「採用基準」と「入社後評価」の関係が分析されておらず、 適切な「採用基準」が作れていない 高評価 19% 「面接」における“高評価者”の 入社後評価(X社) 入社”前”の「高評価者」のうち 入社”後”の「高評価者」は【19%】 「適性検査・ストレス耐性」が 低い人の退職率(Y社) 退職率 17% 在職率 83% 「ストレス耐性」が低くても 【83%】は退職していない
  7. 7. Copyright © 2019 TRANS., inc. 6 既存の従業員のデータから、応募者を予測 データが蓄積され、さらに精度が高まる 従業員データ (適性診断・面接結果) ※部署・職種 予測モデル (機械学習) 応募者データ 予測結果 高評価確率:80% 早期退職率:30% データ 蓄積 (入社)
  8. 8. Copyright © 2019 TRANS., inc. 7 適性診断×機械学習(AI) によって 入社後評価・早期退職を高精度で予測できることを実証済み WebサービスA社(200名) 広告系B社(1000名) 不動産系C社(1000名) IT系D社(2000名) 早期 退職者 10% 早期 退職者 62% 早期 退職者 12% 早期 退職者 49% 高評価者 25% 高評価者 84% 低評価者 9% 低評価者 64% 利用前 TRANA.HR 利用前 TRANA.HR 利用前 TRANA.HR 利用前 TRANA.HR
  9. 9. 「相性(価値観)」と「評価」は どのくらい関係するのか? (を可視化してみた) ※ネットワークの良い点は”可視化”
  10. 10. Copyright © 2019 TRANS., inc. 9 「2つの主張」のどちらが正しい? 会社の価値観に マッチする人を 採用するべき 組織には 多様性が重要
  11. 11. Copyright © 2019 TRANS., inc. 10 「価値観」の「関係性」と「活躍」を可視化してみる 価値観 「適性診断」の結果を利用 ※今回は、弊社の「TRANS.適性診断」の結果を利用 関係性 「適性診断」の差を「類似度」としてスコア化 活躍 「人事考課」の結果を利用 ※「高評価」「普通評価」「低評価」は 「人事考課」の一定期間の平均により3分割
  12. 12. Copyright © 2019 TRANS., inc. 11 「相性(価値観)」と「評価」は どのくらい関係するのか? 1.部下と上司の関係性 2.組織全体における関係性 3.「価値観」と「評価」の関係性
  13. 13. 1.部下と上司の関係性
  14. 14. Copyright © 2019 TRANS., inc. 13 「評価」のネットワークを可視化 社長
  15. 15. Copyright © 2019 TRANS., inc. 14 「評価」のネットワークを可視化 リンク(エッジ)の太さ = 類似度
  16. 16. Copyright © 2019 TRANS., inc. 15 「評価」のネットワークを可視化 リンク(エッジ)の太さ : 類似度 ノードの枠色 : 評価(高評価/普通評価/低評価)
  17. 17. Copyright © 2019 TRANS., inc. 16 「部下」と「上司」は、 【似すぎ】ても【異なりすぎ】ても、評価が悪くなる? 部下の平均評価 上司と部下の類似度高い (似ている) 低い (異なる)
  18. 18. Copyright © 2019 TRANS., inc. 17 「部下」と「上司」は、 【似すぎ】ても【異なりすぎ】ても、評価が悪くなる 中途入社 (リーダー以上) 新卒入社 (メンバー) 部下の平均評価 上司と部下の類似度 部下の平均評価 上司と部下の類似度 ※性格一致度0~60%は、 役員による評価で異常値 高い (似ている) 低い (異なる) 高い (似ている) 低い (異なる)
  19. 19. 2.組織全体における関係性
  20. 20. Copyright © 2019 TRANS., inc. 19 「価値観の類似度」によるネットワークを可視化 社長
  21. 21. Copyright © 2019 TRANS., inc. 20 「価値観の類似度」によるネットワークを可視化 (評価) ノードの枠色 : 評価(高評価/普通評価/低評価)
  22. 22. Copyright © 2019 TRANS., inc. 21 「価値観の類似度」によるネットワークを可視化 (クラスタリング) ノードの枠色 : 評価(高評価/普通評価/低評価) ノードの色 : クラスター(4つ)
  23. 23. Copyright © 2019 TRANS., inc. 22 「価値観」によって、高評価/低評価になりやすいタイプがいる ※ただし、採用には使いにくい 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 黄 紫 青 緑 高評価 普通評価 低評価 ノードの色 : クラスター ※評価(高評価/普通評価/低評価) クラスターごとの評価分布
  24. 24. 3.「価値観」と「評価」の関係性
  25. 25. Copyright © 2019 TRANS., inc. 24 組織ごとに重要となる「価値観」を限定することで より「高評価タイプ」と「低評価タイプ」がわかれる 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 黄 紫 青 緑 高評価 普通評価 低評価 「全ての価値観指標(6軸)」による クラスターごとの評価分布 (階層化クラスタリング) 「特定の価値観指標(4軸)」による クラスターごとの評価分布 (教師あり学習) 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% A B C D 高評価 普通評価 低評価
  26. 26. Copyright © 2019 TRANS., inc. 25 「評価」に強い影響を与える「価値観」ネットワークを可視化 ※「高評価」と「低評価」の価値観は、真逆ではない ノードの枠色 : 評価(高評価/普通評価/低評価) ノードの色 : クラスター(4つ) 挑戦・外向 挑戦・達成 達成・感性
  27. 27. まとめ
  28. 28. Copyright © 2019 TRANS., inc. 27 「相性(価値観)」と「評価」は どのくらい関係するのか? 部下と上司 組織全体 価値観と評価 部下と上司には、適した価値観の組み合わせがある ※似すぎても、異なりすぎても、評価が悪くなる 組織では「高評価/低評価」になりやすい価値観がある ※「高評価」と「低評価」の“価値観”は、真逆ではない 組織ごとに「重要となる価値観指標」がある ※「重要指標」が一致していれば、他は多様でOK
  29. 29. Copyright © 2019 TRANS., inc. 28 「2つの主張」のどちらが正しい? 会社の価値観に マッチする人を 採用するべき 組織には 多様性が重要 組織として重要な「価値観」はマッチさせ、 それ以外の価値観は多様であることが望ましい(?)
  30. 30. Copyright © 2019 TRANS., inc. 29 (ご協力のお願い) 「ITベンチャー向け適性診断」”無料”トライアル企業を募集 応募者データ 予測モデル予測結果 従業員 データが 少ない 1企業における 価値観 ITベンチャー 全体の価値観 共通部分を定量化することで 未来予測の精度を高める ご興味持っていただける方は、お声がけいただくか、 弊社HP( https://hr.trans-suite.jp/ )よりお問い合わせください!

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