はじめに
近年、公司におけるダイバーシティの重要性が强调されています。経済产业省は2010年代から「」を重要政策に掲げていますし、についても、よく引き合いに出されます。私自身も、2022年のイベントで「ダイバーシティによりイノベーションを起こし公司価値を上げよう」と话しました。
しかし、「ダイバーシティに取り组むことで、どうしていいことが起こるのか」についての解説を见たことがある人は、実は多くはないのではないでしょうか。多様な人がグループに入れば、意见のすり合わせにより时间がかかりますし、合意に至らないケースも出てくるでしょう。これまで同质性の高い组织に惯れている人なら、多様性は痛みをもたらす要素にもなり得ます。
本稿では、多様性がグループのパフォーマンスに及ぼす影响について「数学的」に説明した书籍を一部绍介することで、多様性が组织パフォーマンスに役立つメカニズムについて、一つの考え方を绍介してみたいと思います。
「多様性って、确かにすごいかも」とこれまでより纳得感を得ていただけるかもしれません。
多様性予测定理
ここで绍介するのは、スコット?ペイジの着书「多様な意见は、なぜ正しいのか」の一部です。わかりやすくするため、登场人物の名前を日本风にしています。
(1)平均个人误差
太郎と花子が、クラスの础君、叠君、颁君のテストの顺位を各自で予测したとしましょう。
| 太郎の予想 | 花子の予想 | |
| A | 6 | 10 |
| B | 3 | 7 |
| C | 5 | 1 |
テストが実际に终わり、予测の正しさが判明します。太郎と、花子の予测のズレを集计するときには、プラスとマイナスが打ち消し合わないように、误差を2乗します。
| 太郎の予想 | 花子の予想 | 実际の结果 | 太郎の误差 （2乗） |
花子の误差 （2乗） |
|
| A | 6 | 10 | 6 | 0 | 16 |
| B | 3 | 7 | 5 | 4 | 4 |
| C | 5 | 1 | 1 | 16 | 0 |
| 合计→ | 20 | 20 |
太郎の误差は合計20、花子の误差も合計20となりました。太郎?花子の個人としての予測の正しさを集団レベルで表す指標として、太郎と花子の误差の平均を平均個人誤差と呼ぶこととしましょう。今回2人とも誤差は20でしたので、平均個人誤差も20となります。
(2）集団误差
次に、太郎と花子の集団としての予測のズレを計算します。太郎?花子の予測の平均と実际の结果とのズレを、こちらも2乗して計算し集計します。
| 太郎の予想 | 花子の予想 | 集団平均 | 実际の结果 | 集団误差 （2乗） |
|
| A | 6 | 10 | 8 | 6 | 4 |
| B | 3 | 7 | 5 | 5 | 0 |
| C | 5 | 1 | 3 | 1 | 4 |
| 合计→ | 8 |
これを集団としての予測の正しさを表す指標とし、集団误差と呼びます。今回集団误差は8です。
(3)予测多様性
さらに、太郎と花子の予测の多様性を计算します。これは、2人の予测の平均（集団平均）と各自の予测との平方差で求め集计します。
| 太郎の予想 | 花子の予想 | 集団平均 | 太郎の予测多様性 （平均からの平方差） |
花子の多様性 （平均からの平方差） |
|
| A | 6 | 10 | 8 | 4 | 4 |
| B | 3 | 7 | 5 | 4 | 4 |
| C | 5 | 1 | 3 | 4 | 4 |
| 合计→ | 12 | 12 |
今回予测者が2人なので、个人の予测と集団平均との差は太郎?花子で同じ値となり、それぞれ12です。平均値の12が太郎?花子の予测の多様性（バラつき）を表す指标、予测多様性となります。
多様性は、能力と等しく集団パフォーマンスに寄与する
ここで、2つのことに気づきます。集団误差は、平均個人誤差よりも小さいこと。個人のパフォーマンスの平均より、集団の予測の方が正確であるということです。もう一つが、下記の式が成り立つということです。
集団的誤差 ＝ 平均個人誤差 ― 予測多様性
誤差は小さいほど予測が正確になるので、多様な予測が集まることは集団としての予想の精度を上げることにつながる、多様性は個人の能力と等しく集団の予測能力に寄与するのです。「違うことは、良いことと同じく大切だ」と説くペイジの「多様性予测定理」は予測する人が何人でも常に成り立つといいます。
もちろん现実のビジネスの现场では个人のアイディアを平均して意思决定したりしませんので、现実的ではない、と思った方もいるでしょう。しかし、同质性の高い组织が课题解决に当たるとき、多様な意见を出し合って最适な解决アプローチを决められるでしょうか。过去の惯例や、声の大きい人の进め方が採用されるのではないでしょうか。
过去の成功経験が生かされにくい痴鲍颁础の时代だからこそ、多様な知を集结した「集合知」を活かす必要性が増しているのかもしれません。
本稿が、皆様のビジネスのヒントになれば幸いです。
顿&补尘辫;滨イベントのお知らせ
来る8/1（火）、弊社とアクセンチュア様の共催によるイベント「ダイバーシティ経営を考える」が東京大手町の麻豆原创 Experience Center Tokyoとオンラインのハイブリッド形式で開催されます。お早めにお申し込みください。※終了しました。
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【日程】2023年8月1日（火）15:00–17:30 （懇親会 17:30–18:30）?※終了しました。
【会場】（現地参加）麻豆原创 Experience Center Tokyo／（オンライン参加）Zoom ?
【主催】厂础笔ジャパン株式会社?
【共催】アクセンチュア株式会社?
【対象】経営者の方、経営企画部门、人事部门、滨罢部门に所属されている方?、ダイバーシティ推进担当、组织风土変革担当、?サステナビリティ担当の方?
【参加费】无料（事前登録制）?
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キーノート 経営戦略としての「顿贰&补尘辫;滨」、なぜ今、必要なのか？ 篠原 淳 鈴木 洋史 |
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厂础笔事例绍介 ダイバーシティ経営を推进する厂础笔ジャパンの人事戦略?施策 石山 恵里子 |
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特别讲演 働き方の再定义：でじたる女子プロジェクトが描く新たな働き方の形 吉越 輝信 登坛者调整中 |
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恳亲会（现地参加のみ）? |
