脱炭素とはなにか
社会が急激なリモートワーク移行を迫られたいま、今後見えない｢燃え尽き｣も現実化する可能性があります。テクノロジーでその対処を考えます。
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こんにちは。パロアルトインサイトCEO・AIビジネスデザイナーの石角友愛です。
春になり新しい職場、新しい環境に移る人も多い時期だと思います。今回は社員のモチベーションをどのように可視化するか、どんなAI技術が活用されているかについて書きたいと思います。
｢社員のやる気を出したい｣｢離職率を減らしたい｣｢メンタル不調のサインを早期にみつけて対応したい｣そう考える人事担当者は増えています。
新型コロナウイルスの影響でテレワーク化が急速に進む中、従来の日本企業的な｢ホウ・レン・ソウ｣のコミュニケーションが難しくなってきているからこそ、今後この問題は顕在化する可能性があるのではないでしょうか。
夜の渋谷。テレワークの高まりもあってか、日本有数の繁華街でも、街から人の流れは着実に減っている。
撮影：伊藤有
パロアルトインサイトに来る問い合わせの中にも、人事関連の課題に対してAIをどう活用できるか、というものが多くあります。中でも一番の課題が｢社員のモチベーション維持｣や｢離職率低減｣です。
社員のモチベーションレベルやストレスレベル、燃え尽き症候群になっていないかどうかなどを把握するために、人事部は通常、年に1回のアンケート調査を行なったり、360度評価のメモを残しておいて見直したり、入社時の適性検査を利用したり、いろいろな形でデータを収集しています。
しかし、ここに大きな課題があります。
頻繁に早く集められるデータを元にやる気を可視化
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データフィケーションとは、アメリカのジャーナリストのKenneth Cukier氏の造語で、5年ほど前からIT業界（特にAI領域）で使われ始めました。人の生活や活動のいろいろな側面をデータに変える技術的なトレンドを意味します。
アリババの最高戦略責任者（Chief Strategy Officer）のMing Zeng氏が、ハーバードビジネスレビューへの寄稿文で、いかにアリババがユーザーの全てのやりとりをデータ化しているかを書き、注目を集めました。生データとしていろいろな形で貯められたデータを意味のある情報に変換することが重要になります。
成功しているAIファーストの会社（GAFAやネットフリックス、アリババ、テンセントなど）はデータフィケーションのプロでもあり、｢どんなデータがあれば、役に立つ情報に変換できるだろうか？｣｢どのように変換すれば、データを情報に、情報を示唆に変えることができるだろうか？｣という問いかけが重要になります。
人事に関しては、アメリカでも同じような課題を抱える会社が多くあります。少し古いデータですが、アメリカ人の社員の過半数が職場でのやる気がないという調査結果もあります。そして年に1回のアンケート調査では必ずしも有益なデータが入手できるわけではないことも論じられています。
理由としては、
- データの収集頻度が年に1、2回と遅い
- 集計に数カ月単位の時間がかかる
- 回答内容のバイアスを取り除くのが難しい
という点が挙げられます。
この問題を解決するためにいろいろな技術を活用したソリューションを提供する会社が増えています。
データフィケーションその1. キーンコープ社の場合
キーンコープが提供するシステムのデモ。メールやチャットの情報をもとに、社員たちの雰囲気を｢ムードメトリックス｣という指標にして見せる。画面では、全社のムードに対して、営業チームのムードが直近で大きく低下していることを示している。
出典：KEENCORP
例えばオランダのキーンコープという会社は、GDPR対応をしたプライバシーを守る形で、｢社員のメールとチャットの使用状況や使われている単語などのデータをリアルタイムで抽出、解析｣した上で、｢ムードメトリックスという形で数値化、数値化したものをダッシュボードに落とし込み可視化｣する技術を提供しています。
また、部署ごとに｢ヒートマップ｣という形でリスク要因をまとめ、やる気が全体的に落ちてきている部署はどこか、うまくいっている部署はどこかが一目で分かる作りになっています。
データフィケーションその2. Peakon社の場合
デンマーク発のPeakonというHRスタートアップは、社員へのアンケート自体を簡便、かつ頻繁に行えるようなSaaSを開発しています。同社は、2019年にはシリーズBの資金調達として、アトミコなどの大手投資家から3500万ドル（約37億8000万円）を調達しました。
Peakonのダッシュボードの解説動画。
従来のような年に1回のアンケートではなく、週に1回を目安に、SMSやオンラインポータルから社員が簡単なアンケートに答えるものとなっており、リアルタイムで集計してダッシュボード上で可視化を実現しています。
また、Peakonの会社ブログによると、組織心理学の考え方に基づき社員のエンゲージメントを高める14種類の要因（裁量性、要求されていることの明瞭性、自分の仕事が意味のあることだいう認識など計14種類）をカバーした質問を用意してあり、バイアスを取り除く形で質問をつくることができます。
どれくらいの頻度に社員にアンケート調査を行いたいかを決めた後は、ランダムに質問の順番や対象となる社員を入れ替えるアルゴリズムを提供して、｢アンケート疲れ｣を防ぐということです。
このような手法をとることで、アンケート調査にみられる上記1〜3の問題を解決しています。結果的に、Peakonによれば250日前からどの社員が離職するリスクがあるかが分かるようになるということです。
このようなデータフィケーションの仕組みづくりのポイントは、頻繁かつ比較的早く収集できるデータ元を探しあてて、バイアスを限りなく取り除いた形で情報を収集することが挙げられます。
1つのツールやデータ元に頼るのではなく、いろいろなものを使いこなして一元管理→可視化→アクションという流れを会社の中で作ることが大事だと考えられます。
職場での｢FoMO（取り残される恐怖）｣が燃え尽き症候群に？
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最近注目されているのが、FoMOと仕事との関係性です。FoMOとは、Fear of Missing Outのことを指し、直訳すると｢取り残されることへの恐怖｣を意味します。
通常は学生などの帰属意識が強い人たちに対して使われたり、指導内容としてノーと言えないような｢FoMOになるな｣というように使われることが多いのですが、最近の学術研究ではFoMOが強い人の職場におけるさまざまなパフォーマンスとの相関性が取り上げられるようになりました。
例えば、北イリノイ大学心理学部のロジャーズ教授らの研究では、300人以上の社員への調査を行い、FoMOが強い人とはどのような兆候があるのか、どのような考え方をするのかを明確にしました。
まず、職場でのFoMOとは、仕事における大事な情報を逃してしまうかもしれない恐怖（Information Exclusion）と、仕事における大事な人脈構築チャンスを逃してしまうかもしれない恐怖（Relational Exclusion）に分けられます。｢仕事で大事な情報を逃してしまうかもしれないと心配している｣｢大事な人と知り合いになれるチャンスを逃してしまうかもしれないと心配だ｣という考え方の人が、これにあたります。
対面なら｢なんだか最近元気がないな｣と気付くことができても、テレワークだと気付きにくくなる。同様の課題は、今後多くの企業が抱えていく可能性がある。
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研究では、そのような考え方をする人の多くが燃え尽き症候群状態にあることが分かりました。燃え尽き症候群状態かどうかは、The Shirom-Melamed Burnout Measureを元に、過去30日間を振り返り｢疲れている｣｢思考力が落ちた｣｢同僚や顧客のニーズに対応できる気がしない｣などの質問に0から7の数字で対象者に答えてもらいました。
結果、職場でのFoMOが高い人はメールやSNSなどのメッセージをチェックする頻度も多くなることが分かった一方、必ずしも仕事のやる気や仕事の結果とは相関性がないことも分かりました。
このような職場でのコミュニケーションツールの使い方に注目して、例えば今までよりもメッセージチェックの頻度が高くなっているかどうか、などを検知したりすることには意味があるかもしれません。
社員のやる気やエンゲージメントを向上させ定着率を高め、仕事への結果へつなげる相乗効果を産みたいと考える会社は多くあります。
1年に1回アンケート調査をするだけではなく、どのように頻度と精度を高めてデータを取りに行けるのか、代わりになる外部データはあるのか、その仕組みづくりを社内でどうやって作るのか。
｢データフィケーション｣というAI開発における大事な考え方を人事にも生かすと、より効果的に示唆が得られると考えられます。
（文・石角友愛）
石角友愛：2010年にハーバードビジネススクールでMBAを取得したのち、シリコンバレーのGoogle本社で多数のAIプロジェクトをリードする。後にHRテックベンチャーの立ち上げや流通系AIベンチャーを経て2017年パロアルトインサイトを起業。日本企業に対してシリコンバレー発のAI戦略提案からAI実装まで一貫した支援を提供する。新著に｢いまこそ知りたいAIビジネス｣（ディスカヴァー・トゥエンティワン）がある。
