【感想・ネタバレ】職場の人間科学のレビュー

ベン・ウェイバー / 千葉敏生

[ブクログ · ★★★★★]

ローマ帝国の崩壊が崩壊した理由、産業革命後にテイラーが構築した「科学的管理法」の功罪、世界が注目した「トヨタ生産方式」、そしてICTの発達した現代に至るまでの組織コミュニケーションの構造とその変化を振り返り、ソーシャルメディアでおなじみのグラフ理論を使って強い紐帯である凝縮性、弱い紐帯である多様性について前提事項として解説する。

本題は従業員のコミュニケーションをIoT（ソシオメトリックバッチ）を用いて分析した結果で在宅勤務の生産性、専門家の発掘、創造性の発露などから病気の感染まで、働き方やコミュニケーションの調整を図ることで生産性や従業員の満足度の向上に繋がる要因を見つけられると説く。「ピープル・アナリスティック・システム」と名づけられたこの仕組みはまるで、人事のリーンスタートアップです。

実際にピープル・アナリスティック・システムを導入しなくても十分実験された結果を分かり易く解説された本書を読むだけで、組織のコミュニケーションはどうあれば良いかなど参考になります。

[ブクログ · ★★★★☆]

センサーデータを使って職場のパフォーマンスや人間関係を解析していく、ピープルアナリティクスの分野の良書。
アメリカの企業での実証事例が掲載されていて、データを企業の成長に活用していこうという取組みが面白いと感じた。

[ブクログ · ★★★★☆]

生産性を上げる一つの指標として挙げられるのが、
双方向のコミュニケーションが活発に行われているか否か。

以前はアンケート等、
　取得に膨大な手間隙がかかる
　そのときの気分で回答するので信憑性が疑われる
といったマニュアルを使った解析しか出来なかったが、
昨今の技術の発展により、データ解析から定量的に測れる
ようになってきた。

具体的なインプットデータは"センサー"。
著書ではソシオメトリック・バッジを使って、
労働者のコミュニケーションを見える化し、
かつ効率的な動線（最終的にはオフィスレイアウト）まで
研究・提言しようとしています。
※まだまだ研究段階ではあるが。

センサーで行動を取得されるというのは、
まだまだ抵抗（特に日本では）があるものの、
　行動から働き方の見直しに繋げられる
　データ解析による定量結果のため信憑性が高い
　人手が介在しないため、データ収集までの負荷が無い
というメリットは大きい。

少しずつではあるものの、働き方の改善に繋がっていけば
と思いました。

【勉強になったこと】
・データを使ってビジネス上の意思決定を行う企業の業績は、
　そうでない企業の業績を5%上回る。

・アンケート、人間による観察、適性検査の弱点
　①アンケートに正しく応える人は、基本サービスに満足した人（標本が偏る）
　②気分によって回答内容にブレが生じる（バイアスがかかる）
　③常に同じ判断を出来る人はいない（信憑性を説明出来ない）

・一般的に企業が個人のデータを所有してもメリットは無い。
　例えば、従業員がある曜日の何時にどこにいたという
　情報だけあったとしても、何の役にも立たない。

・集団内の人々とオープンで信頼できる関係を築ければ、
　精神的なメリット（ストレスの軽減）が得られる。

・仕事を探すときは弱いつながりが効果的、
　仕事を進めるときは強いつながりが効果的。

・新人を教育するのは、ベテランの年収の25%前後の
　コストがかかる。

・集団の結びつきが強いほうが、経験よりも生産性が高い。

・センサーで距離による結びつきを見るのは意味が無い。
　理由としては、障害物等を判別出来ないから。
　そのため、以下の分類で調査するのが望ましい。
　　①隣
　　②同じ列、通路
　　③同じフロア
　　④別のフロア
　上記分類でコミュニケーションを可視化するのが
　アプローチとしては正しい。

・もっとも価値のある専門家は、知識豊富なだけの専門家
　ではなく、その知識を同僚と共有出来る専門家。

・ITプロジェクトが上手くいかないのは、
　オフショア等が進み、ロケーションが離れてしまったから。
　結局はFace to Faceによるコミュニケーションが重要で、
　それにより認識のギャップを埋めることが重要。

・行動解析のポイント
　①どうすれば職場全体の生産性や満足度を高められるか？
　②職場全体の満足度や生産性を高めるために、企業は
　　どう変われるか？
　を考えながら解析すべき。

・従業員の行動データ（センサーデータ）は、まだまだ少ない。
　ベンチマークとして、ギャラップ社のエンゲージメント調査を
　使うと良い。

[ブクログ · ★★★★☆]

チャラいタイトルだけど、真面目な本ででもやっぱり少しチャラい本でした。ビジネス顕微鏡とほぼ同じ(共同研究してた？)製品を売る会社を起ち上げてるようなので宣伝・性能自慢が入るのは仕方ないかもしれない。

自分とやってることが丸かぶりで、内容は目新しいものがあったわけではないけど、ある程度定量的にシステム導入効果が記述されてて、参考になった。

とにかく FACE TO FACE の効果を一押ししてた。もう一段奥にメカニズムが潜んでいるだろう、という疑念は消えなかった。
それはまぁ、自分がやってることでも同じだけど。

[ブクログ · ★★★★☆]

顔を合わせて会話することの大事さがよくわかる本。昼食は同僚と喋りながらとる曜日を作ろうと思った。

ただ、感情の問題は理想的な解の提示で余計ややこしくなるんじゃね？と思った。aさんとbさんは仲悪いとか、cさんは誰とも絡みたがらないとか、そういう負の感情・しがらみ・組織の闇ってあるよなーと。
それかダメマネージャー、コミュ症、嫌われ者発見器になるのかな。あなたのマネジメントはチームの生産性を下げています、この人は人と絡めません、この人は皆に嫌われていますみたいな。

みんながみんな力合わせてるわけじゃないもの。

大雨降って地下のマンホールからゴキブリが出てくるような気持ち悪さがやっぱり残るなぁ。

[ブクログ · ★★★★☆]

職場でのコミュニケーションをセンサー等で測定・分析することにより、生産性やメンバーの満足度を高める方法を探る試みについて書かれた本でした。
測定して仮説を導出して検証するという過程を踏むことで、漠然とコミュニケーションの重要性を主張するのではなく、どんなコミュニケーション（誰と・いつ・どこで・どのように）が重要なのかを追求しようとしており、今後の発展が期待される分野だと思いました。

- 組織には公式なコミュニケーションと非公式なコミュニケーションがあるが、後者が情報の伝達とストレス解消を通じて生産性・満足度を高めるのに重要である
- 物理的レイアウトとコミュニケーションツールを工夫することで、非公式なコミュニケーションを促進することができる
- ソーシャルネットワークの凝集性や多様性から、どのようなコミュニケーションが重要かを提案できる

[ブクログ · ★★★☆☆]

ビッグデータを活用したピープルアナリティクスを中心に語りながら、コミュニケーションの形態や重要性に言及していく。

本書の中では個人の行動を記録するカード式端末から得られたビッグデータからコミュニケーション頻度やその密度を収集。分析を行う。

コミュニケーションの凝集性と多様性関する記述やフェイストゥフェイスコミュニケーションについて、データを用いた考察によりその重要性等に触れられているのは興味深かった。

[ブクログ · ★★★☆☆]

最新の研究から職場での関係を読み解いていくプロセスがすごい。
あやふやだったものを、本当にそうなのか？と探究される人には面白いと思う。

別の話だがボーイング787やM&A等デカいものを売る人達のプロセスや仕事ってやはりスケールデカいなと、金額を見て思った。

[ブクログ · ★★★☆☆]

職場での非公式なコミュニケーションが仕事の生産性に相関していることは経験から感覚的には知っているけれども、これまで客観評価できなかった。データを収集するセンサー技術の向上と大量データを分析するアルゴリズムの進歩によって可能になった、ひとの行動を数値化し分析・検証する人間科学(ピープルアナリティクス)を紹介している。IDバッジくらいの大きさのソシオメトリックバッジをつけることによって、職場での歩き回り行動や会話の相手と量を科学的に分析し生産性向上への道が開けると説く。

ひとの行動(とそれがもたらす結果)を科学する分野を広げていく点については凄くワクワクする。それは、自分たちのことをより知ることにつながるから。一方で、自分の一挙手一投足までをデータとして取得されて、その集合結果から何か対策されて、「より適切な」行動を知らないうちに促される世界には薄ら寒さを感じた。

[ブクログ · ★★★☆☆]

コミュニケーションの凝集性は効率を促す。非公式な広いコミュニケーションは発見やアイデアにつながる（ストレス軽減にもなる）。その媒介者も重要である。コミュニケーションのあり様は、コーヒーメーカーの位置、座席配置などちょっとしたことで意図的に変えることができる。

[ブクログ · ★★★☆☆]

職場における人間の行動を、実際にログを取って生産性向上の施策を検討する、という話を多数の事例を含めて紹介。とあるコールセンターでは休憩時間をチームで揃えるだけで大幅に生産性が向上、離職率も低下した。