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「ハイ・モチベーション組織の構築」【K16-4A】のセッションの書き起し記事をいよいよ公開！7回シリーズ(その4)は、セプテーニHD佐藤さんに、「マネーボール」をヒントにしたという、AIを活用した人事システムについてお話し頂きました。是非御覧ください。
ICCカンファレンスは新産業のトップリーダー160名以上が登壇する日本最大級のイノベーション・カンファレンスです。次回 ICCカンファレンス KYOTO 2017は2017年9月5〜7日 京都市での開催を予定しております。
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登壇者情報
2016年9月6日・7日開催
ICCカンファレンス KYOTO 2016「ICC SUMMIT」
Session 4A
「ハイ・モチベーション組織の構築」
(スピーカー)
宇佐美 進典
株式会社VOYAGE GROUP
代表取締役社長兼CEO
佐々木 大輔
freee 株式会社
代表取締役
佐藤 光紀
株式会社セプテーニ･ホールディングス
代表取締役社長
曽山 哲人
株式会社サイバーエージェント
執行役員 人事統括本部長(当時)
(モデレーター)
麻野 耕司
株式会社リンクアンドモチベーション
執行役員
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麻野 なるほど。ありがとうございます。
「ムーブメント型の組織」は、ミッションや意味でドリブンさせていくということなんですね。
では佐藤さんもお願いします。
先ほど、モチベーションについてはあまり考えたことがないというお話でしたので、「生き生き働ける」とか「熱狂できる環境作り」といったことに関して大事にしていらっしゃることがあれば、ぜひお教え下さい。
「お金」「仕事」「仲間」
佐藤 皆さんのお話と共通している部分もかなりあったので、違うところだけお話しますね。
報酬には3つあるという話はよくしていて、1つはお金、つまり金銭報酬です。これは分かり易いところですよね。
2つ目は、仕事の報酬が仕事、つまり面白い仕事は、それ自体が報酬になり得るということです。
3つ目は仲間ですね。
「お金」、「仕事」、「仲間」。
一緒に働きたい人と一緒にいられるのは幸せだし、熱中できる一つの要素ですよね。
ですから、自分たちの会社の状態をモニタリングする時に、「金銭報酬」、「仕事」、「仲間」のそれぞれがどのくらいのグレードにあるのか、どれくらいの市場価値を出せているのかということを定点観測ならびに数値化して、スコアの上下をモニタリングの中心に据えているんです。
これも全て、何が企業価値を上げるのだろう、ということを考えるためです。
今日は「ハイ・モチベーション組織の構築」とお題がついていますけれども、究極的には企業価値を上げていくというという経営のミッションがあって、それに対してどんな組織が一番ハイパフォーマンスを産むのだろうかと考え、様々な施策を組み立てていくという順序だと思うんですよね。
企業価値とは、短期的には数値で表される業績だったりしますけれども、長期で成長し続けるような企業の仕組みというのはどうやって作るんだろうねという話の中に、その3つの報酬が出てくるんですよね。
「マネーボール」の考え方を人事に応用
佐藤 先ほど、採用時にAIが判断するといった話をしましたけれども、働きがいのあるチームを作っていこうとした時に、「仲間」と「仕事」についてはもうかなりのデータが蓄積していて、それを基に将来についての仮説を出すというところまでできるのではないなかと、ある時に思ったんです。
野球に関するデータを統計的に分析して選手評価や戦略に応用する「セイバーメトリクス」が登場する、「マネーボール」という本がありますよね。映画にもなりましたけれども。
あの本を読んだとき、これは経営にもそのまま使えそうだなと思って、弊社の人事担当役員に、「これ面白いからちょっと読んでみて」と「マネーボール」を渡して、「こんな感じの人事システムにしたいのだけど」と投げかけたのです。
そうしたら、2年位経って、「佐藤さん、あの時に『マネーボール』を貸して頂きましたが、それと同じようなものができました！」と言って、そのプロトタイプを持ってきてくれたんですよね。
過去10年位の会社のありとあらゆる人事データや、オフライン・オンラインの人の評価なども含めて、できる限りのデータを集めて、その人達がどんなパフォーマンスを生んでいるのか、誰とどんな仕事をしたらどんなパフォーマンスが出たかというのを全部測定して未来予測するということを、5年前位にエンジンとして開発し始めたんですよね。
この5年の間に随分チューニングされて、これはこういう場で言うのは初めてだと思うのですが、例えば、新卒で入社したAさんが、どの部署で、どの同僚、上司と、どんなプロジェクトに従事するとパフォーマンスが上がる、逆に上がらない、というのも、7割くらいの確率で当たるようになってきました。
様々なデータを人事が現場の部門長、役員や本部長などの組織異動の意思決定者に渡して、判断材料にしてもらうわけです。
過去、経験と勘で経営してきた人が、データにアシストされて、Aさんをどちらの事業部に配属するか、どちらのプロジェクトに配属するか、何パーセントでこの結果が出るならこちらにしようかという風に、科学的な根拠を基に判断できるわけです。
もちろん100パーセントの確率では当たらないんですよ。
でも、AIは日々学習していくので、どんどん精度が上がっていくんですよ。
当たり前ですが、途中まではみんな半信半疑で、「本当に？人が判断したほうがいいでしょ？」といったことを目で語ってくるんですよ。「嘘でしょ？！」みたいな。
(会場笑)
人事会議の場がそういう空気になるんですよ。「またまた突拍子もないことを言って」みたいな。
それが、数か月に1回、その会議を繰り返していく中で、段々と予測が当たっていくんですよね。
全部検証するんですよ。
半年前に確率提示をしたこの10人のリストの中で、何パーセントがパフォーマンスが上がりましたとか、下がりましたというのが全てスコアになって表れるので、「結構当たっているね」という話になって、データが言うことを徐々に人間が信じるようになってくるんですよね。
今ではこのデータが随分信じられていて、どちらの部署への配属がいいか考える時には、データが何と言っているかをまず聞くんですよね。
AIがパーソナルアシスタントのようになっていて、経営判断をアシストしているんですね。
ハイ・モチベーションというか、働きがいのある環境や組織を作る上で、人や採用や育成をきちんと科学的に分解して、人の意思決定をいかにアシストするかという仕組みに投資をすることが、実は一番働きがいを高めることに繋がるのではないかと考えています。
麻野 面白いですね。
最近この人事の世界では、データや数値を基に組み立てないとダメだということはよく言われます。
特に事業活動の、先ほどの商品市場でいくと、かなり色々なデータを基に経営を組み立てるということは昔からやられているのですが、組織や人の領域においてはまだまだ勘と経験に頼られがちです。
今朝のICCカンファレンスの「カタパルト」でのプレゼンテーション(株式会社ミライセルフが手掛けるサービス「mitsucari」)の中にも、面接を人工知能で行うというお話があったのですが、面接で口先だけの社交辞令言うと合格率が160パーセント上がるという確固としたデータがあるように、人の感覚というのは当てにならないよねという話だったのです。
それにかなり前から取り組まれていらっしゃるのですね。
佐藤 たまたまですね。
「マネーボール」が面白かったので、役員に投げかけたというだけです。
佐々木 僕は「マネーボール」がすごく好きなのでお聞きしたいのですが、「マネーボール」だと、誰も見ていなかった「出塁率」という重要なメトリクスがあるじゃないですか。
ここを見れば人のパフォーマンスが分かる、といった発見はあったのですか?
佐藤 結構あります。
佐々木 おぉ!
(会場笑)
麻野 それをお聞きしたいですね。
佐々木 見たいですね。
麻野 そのデータ、すごく見たいですね。
せっかく今日いらっしゃっているので、後でカットするとして皆さんに教えて頂けませんか?
誰と働くかを科学する
佐藤 人の相性というのが一番大事ですね。
麻野 相性をどうやって見られているのですか?
佐藤 人の相性ですね。色々あります。
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【参考情報】
セプテーニ・ホールディングスの人的資産研究所（Human Capital Lab）の相性に関する研究レポートをぜひご覧ください。
出所：セプテーニ・ホールディングス Webサイト(CSRの取り組み)
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曽山 色々あるのですか(笑)。
麻野 弊社で、ある会社のデータを全部分析して、その後成果が上がったり評価が高かった社員の共通項を探し出したら、学歴、採用の時の評価、SPIの結果は全て関係ありませんでした。
唯一の共通項は、最初の上司でしたね。
Aさんの下についたメンバーは、その後他の部署に行っても全員出世しているのです。
思わぬ発見は、データを見て初めて分かるものだなと思いましたね。
佐藤 その通りだと思います。
ですから、誰と働くかを科学するというというのは、今の要素の中ではとても重要です。
最近、育成や組織化のようなところではなくて、採用にも応用できないかということで、それを拡張して使い始めています。
まだ今年始めたばかりなので、まだ上手くいくかどうか分かりませんが、上手くいったらよかったねという話なのですけれども。
実は今年から、採用時の志望動機をいっさい聞かないようにしたんですね。
例えば、面接を受けに来た人達の中で、弊社で活躍する可能性が高い人というのは、実は会う前に大方わかっていて、それを実際に会って確認する試みです。
弊社に入ったら成果が上がる人とそうではない人というのを、予めプロファイルして分析するので、別に動機なんて言わなくてもよいですということなんです。
その結果、データが採用を薦める人は、弊社に入るとパフォーマンスが上がる人なので大丈夫です、といった占い師みたいなことを…
(会場笑)
なぜ弊社に入りたいのと聞くと、どうしても内定を取るためのキレイな話が出るので、それなら最初から聞かなければよいということにしました。
ですから、最初の説明会の場から、弊社では志望動機を聞くのはもうやめましたというところから始めようということです。
ちょうど今期も新卒採用を終えたところなのですが、前年よりも、採用が質・量共に良い感じで着地しそうなんですよね。
もちろん、入社後にどうなるのかというのをこれから検証するフェーズなので、実証はこれからなのですが、それぐらいまで拡張できたら、社会基盤としては意味のあるシステムになるのではないかという風に思っていて、それを我々の企業活動としてのCSR(Corporate Social Responsibility)に役立てていこうかなと思っています。
最近、我々は、人事領域で研究所を作ったんですよ。そして、ヒューマンキャピタル(人的資本)を研究する研究所の研究員として、人事のメンバーをそこに異動させ、ひたすら研究だけしてもらっています。
▶ 参考資料：人的資産研究所（Human Capital Lab）にいろいろとレポートがあります。
そのエンジンを、何らかの形で社会に役立つ仕組みとして還元していくことができたならば、我々がミッションとしているようなアントレプレナーシップを持った人材が増えて、その人たちが自律的に働いていくことで世の中が豊かになるというサイクルができ、多少なりとも貢献できるのではないかと考え、そういった取り組みを始めました。
麻野 セプテーニ･ホールディングスは、「組織」、「人」、「働きがい/モチベーション」、今何を軸にされているかというと、データというところにかなりフォーカスしているということですね。
佐藤 はい。
麻野 ありがとうございます。非常に興味深い取り組みでした。
（続）
続きは 「人事制度の挑戦と安心はセット」サイバーエージェント曽山氏が紹介する人事制度のマッピング術 をご覧ください。
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【編集部コメント】
続編(その5)ではサイバーエージェント曽山さんに人事制度の「ポートフォリオ」のマッピングを活用した人事制度の開発についてお話頂きました。是非ご期待ください。感想はぜひNewsPicksでコメントを頂けると大変うれしいです。
編集チーム：小林 雅／榎戸 貴史／戸田 秀成／Froese 祥子
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