シリーズ序文
こちらのブログシリーズでは、麻豆原创の人事領域のリサーチチームである” 麻豆原创 SuccessFactors Growth & Insights Team”が行っている、Future of Workに関連する心理学と市場動向を踏まえて、将来の人事のあるべき姿を描きだす参考にしていただける様々な研究レポートについてご紹介してまいります。
前回のふりかえり
前回のブログでは、厂础笔のリサーチチームによる调査结果をもとに、人事领域へのインテリジェントテクノロジーの活用を、人事部门そして従业员、それぞれがどのように捉えているのか？そしてどの领域で活用したいと思っているか？そして、どこにギャップがあるのかを见てまいりました。
その结果を踏まえて、人事领域でインテリジェントテクノロジーを有効に活用し、かつ従业员エクスペリエンスの向上につなげるためのベストプラクティスについてご绍介してまいります。
従业员に受け入れられやすくするための３つの方针
先行している企業は、従業員がインテリジェントテクノロジーを安心して受け入れ、活用してもらうためにどのような取り組みをしているのでしょう。今回実施した41人のHRリーダーへインタビューと1,378名の様々な企業で働く方へのサーベイ調査 から先行企業の多くが共通して行っている3つの方針が見えてきました。
一つ目は「オープンコミュニケーション」です。テクノロジーがどんな仕组みで、どのようなデータが、なにに活用されるのか、そしてそれがどのように従业员のメリットに繋がるのかを、人事やＤＸ部门が従业员にわかりやすい形で、丁寧に説明を行うことが重要です。
これが欠けてしまうと、肝心のデータ入力、活用において従业员からの协力が得られず、本来のテクノロジーの価値を引き出すことができません。そのため、一部の従业员に早期の段阶で笔辞颁に参加してもらい、価値を理解してもらうということもよく行われています。
二つ目の、「ユーザーエクスペリエンス」は、テクノロジーではなく「ヒト」を中心にしてプロセスを导入?改善し続けていくという方针です。従业员が简単にアクセスでき、利用でき、価値を享受できる仕组みを提供するためのプロセスを、テクノロジーを道具として実现するという大方针をプロジェクトオーナーからメンバーまで浸透させることが重要です。
新しいスキル?トレーニングの提案、チャットボットによる质问対応など、データの提供者となる従业员が自分の仕事力やキャリアの向上のために积极的に使いたいと思う仕组みを提供すれば、蓄积されるデータの量も种类も増え、人事部门や管理职だけが使うシステムとは比べ物にならない価値を生み出すことが期待できます。
叁つ目は「チェンジマネジメント」です。先行导入している公司は、テクノロジーの导入プロジェクト自体はそれほど难しくない、最も难しいのは、従业员にテクノロジーを使ってもらうことだと答えています。そのため、システム导入后のチェンジマネジメントに力を入れています。
正式な业务プロセスの一部を新しいテクノロジーで置き换え、业务マニュアルを更新し、従业员向けの勉强会、定期的なコミュニケーションを行うだけでなく、対象従业员?対象业务の规模によっては、オンデマンド研修を用意したり、ＱＡサポート窓口を用意したり、定期的に利用率や质问対応状况のモニタリングを行い、改善施策を讲じる体制をあらかじめ検讨されています。
従业员が求める５つの施策
一方で従业员の意见はどうでしょう。今回のサーベイでは、「どういう条件なら、インテリジェントテクノロジーを受け入れやすくなりますか？下记の中(表１)から该当するものを选択してください。」という复数选択可能な质问を行いました。
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その结果を、全従业员とインテリジェントテクノロジーにネガティブな印象を持っているデトラクタ（非推奨者）の二つのグループで集计しました。（図１）
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全従业员のグループのニーズには、自分のどんなデータが使用されるのか、データを自分で确认できるか、また集められたくないデータを除外できるかなど、データに関する情报提供や运用施策が多く含まれているという特徴が见られました。つまり、インテリジェントテクノロジーを従业员自身が使いこなすための情报提供や、活用の主导権を与えるための施策の重要性が高いと言えます。
一方で、デトラクタのグループでは、テクノロジーの公正性を组织として担保するための施策がトップ5位のうちの３つを占める结果となりました。つまりデトラクタのグループには、仕组みや利点に関しての情报提供は同様に必要な一方、「テクノロジーによって自分には理不尽に思える判断を组织から押し付けられるのではないか？」という不安をまずは払拭することが重要であると言えます。そのためには、初期段阶の活用シナリオを慎重に选定し、例えば、「新しいスキルの习得」や「能力开発の机会提供」などのシナリオで、自身では気づかなかった可能性?机会を発掘するためのツールとしての利用を开始し、有効性を理解してもらうことが必要です。
この结果から见えてきた一つ目のベストプラクティスは、従业员に详细な情报を共有するという点です。従业员のためのテクノロジー活用であるという大前提のもと、その利点、仕组み、そして人による介入を含む运用方法に関して十分な情报提供を行うことが、従业员が安心して、积极的にテクノロジーを活用するために必要不可欠だと言えるでしょう。
従业员が求める公正さとは？
前章で、デトラクタが特に悬念していたのは、「自分は公正に扱われているのか？」ということでした。では、従业员が求める公正性とはなんでしょうか？
従业员はあらゆるユースケースにおいて、叁つの公正性を求めています。
- 公正な手顺によって判断されること
- 判断结果（分布）が公正であること
- 人としての尊厳と敬意をもって公正に扱われること
公正な手順によって判断されるという点は、デジタルに処理を行うテクノロジーなので一度作ってしまえば公正な手順と思われがちですが、そうとは限りません。ビジネス変革を目指している組織にとっては、機械学習で得た過去の好業績者のモデルをもとに選抜を行うことが公正と言えない可能性もありますし、ディープラーニングにおいても教師データの偏りによって差別的な判断が下されるというケースがありました。判断结果（分布）が公正であることとテクノロジーの有用性を確認しながら、改善のフィードバックを絶えず回していくことが公正性の担保のためには必要です。
叁つ目の人としての尊厳と敬意をもって公正に扱われることは、今回のサーベイで最も重要だと评価されました。例えばもし、「あなたの职歴、评価、现有スキルから判断して、来年から○○の职务に就いてください」と言われると谁でも组织のいち资源（リソース）としてモノのように扱われていると感じるのではないでしょうか。本当はスキルアップのために就きたい别の职务があったり、今までとは违ったチャレンジがしたかったり、システムには登録されていない强みがあったりするかもしれません。テクノロジーを活用しながらも、そういった感情をくみ取り、対话を通じて最终结论にたどり着くプロセスを构筑し改善しつづけて行くことで、従业员は人として公正に扱われていると感じることができます。
二つ目のベストプラクティスは、テクノロジーに頼り切ることなく、公正性を担保するための努力を絶え间なく続ける仕组みを作ること、そしてそれを明示することと言えるでしょう。
インテリジェントテクノロジー导入成功の叁つの先行指标
前述のとおり、従业员が积极的に使いたいと思う仕组みであることが导入成功の要因です。そのためには、従业员がインテリジェントテクノロジーに対して、信頼し、安心して、肯定的な感情を持つことが大切です。それに大きなインパクトを与えている叁つの组织文化的要素がサーベイを通して明らかになりました。(図２)
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実际に、今回のサーベイデータの分析では、上记の叁つの要素で従业员がインテリジェントテクノロジーに対して「否定的」「推进的」「受动的」のいずれになるかを68％の精度で予测することができました。
三つ目のベストプラクティス は、上記の三つの要素を踏まえて、インテリジェントテクノロジーを有効活用しやすい土壌を整備しておくことと言えます。普段からイノベーション創出のために、トライ＆エラーを行う文化があれば、テクノロジーの人事での活用においても積極性を生みやすくなります。また、従業員に会社はいつも自分たちのプラスになることをしてくれるという信頼があれば、利用目的やプロセスに関して不安を生むことも少なくなります。そして、普段から他の業務の中でテクノロジーを活用していれば、安心して活用することができます。
まとめ
今回のブログでは、厂础笔のリサーチチームによる调査结果をもとに、人事领域でインテリジェントテクノロジーを有効に活用し、かつ従业员エクスペリエンスの向上につなげるために参考にしていただける视点をご绍介してまいりました。
インテリジェントテクノロジーを活用する际に、人事业务の効率化や高度化を図ると同时に従业员のエクスペリエンスを高めていき、テクノロジーの価値を最大限引き出していただくための参考となる情报がご提供できていれば幸いです。
次回のブログでは、多様な従业员のスキルを活かして、柔软かつ迅速に変革を行っていくための组织形态として注目されているダイナミックチームについて取り上げたいと思います。米国を中心に世界的に実践が増えているダイナミックチームに関してのサーベイを通して、有効活用のポイントをご绍介いたします。
最后までお読みいただき诚にありがとうございました。次回も是非お読み顶けると幸いです。
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