ベン・ウェイバー氏(編集部撮影) 写真一覧
「コミュニケーションは重要」という事実を客観的に裏付けるデータがなかった
―まず、「ピープル・アナリティクス」というのは、どのような技術なのでしょうか?
ベン・ウェイバー氏(以下、ウェイバー):いままで職場で働く人の行動を分析する場合、アンケートや面接といった手法を使うのが一般的でした。しかし、そこで得られたデータは、客観的でもなければ継続的なものでもありません。1年間に1回だけのアンケートを行い、その回答を分析して、「わが社の組織改革に生かそう!!」というような話がよくされていますが、あまり効果的じゃないですよね(笑)。
現在Amazonに行くと、過去1年分の自分の購買データを見ることができますが、現代の会社の中では、おそらく同じように職場内のデータを参照することはできません。しかし、もしセンサによって職場での行動を把握することができ、そこで得られたデジタルデータによって、「何が効果的か」を知ることが出来たらどうでしょうか。機会学習の手法によって、データの相関を発見でき、それを基に自動的に新しい働き方を提案できるとしたら、それは現在のAmazonと同じぐらい便利だと思います。
ピープル・アナリティクスは、効率的で満足度の高いクリエイティブな人材、リーダーを生み出す職場のあり方をデータによって明らかにしようとする技術です。今まではメールの記録やウェブの閲覧履歴といったデータが解析に使われてきましたが、ウェアラブル(装着型)のセンサ技術の向上によって、ピープル・アナリティクスは、次の段階に進みつつあります。具体的には、職場で働く人同士の交流パターンや話し方、職場での動き方なども解析に使えるようになったのです。これにより、行動パターンにほんの少し変化を加えるだけで、効率的なオフィスが実現できることが客観的に証明できるようになりました。
―職場において「コミュニケーションが重要」というのは、誰しもがなんとなく理解していますが、確かにその事実を客観的に裏付けるデータはあまり見たことがありません。
ウェイバー:様々な見方があると思いますが、私は仮説よりもデータを重視します。データによって相関が証明できれば、それは本物でしょう。
例えば、私は今スキンヘッドです。その理由は、ちょっと髪が薄くなってきているということもありますが、以下のようなデータがあるからなのです。1年ぐらい前にペンシルベニア大学から発表された研究によると、ある男性の写真を多くの人に見せて意見を聞くと、髪があるバージョンよりもフォトショップで髪をはずしたバージョンの方が、強さや成長性を高く評価するというデータが出たのです。一方で、髪があるバージョンより魅力が下がってしまうのですが、私はもう結婚しているのでそれほど問題ではありません。そういう風にいつもデータを使っているんですよ(笑)。
―日本のビジネス雑誌でもよく「飲み会を通じたコミュニケーションが大事だ、いや大事じゃない」といった論争があります
ウェイバー:どちらの意見も客観的じゃないですよね。だから、いつになっても、どの提案が正しいかはわからない。アメリカでも同じようなことがありますよ、「この3つのステップでクリエイティビティを増加する」といった話です。いつも同じ話が繰り返されているのだとしたら、それは正しくないということですよね。しかし、データがあれば、3つのステップではなくて、「この相関があるから、これをやればおそらく成功する」ということが言えるようになります。
人間に進化をもたらしたのは“ソーシャルと技術の力”
―ピープル・アナリティクスでは、会話の中身はわかりません。測定されているのは、話し方の速度や声量の変化、声の高さや強弱といった会話の特徴、会話した時間や人数などです。人間は感情のある生き物ですし、会話の内容が考慮されていないデータを基にした施策がどれほど効果的なのか、という点について懐疑的な読者も多いと思うのですが。
ウェイバー:確かに、そう考える人もいるでしょう。ただ私は、人は感情を持った生き物であると同時にソーシャルな生き物、つまり人と人のつながりの中で生きている存在だと思うんです。人間は、猿から進化したわけですが、その進化をもたらしたのは感情ではなくて、ソーシャルと技術の力ではないでしょうか。そして、その進化を効率的に進めるためには、コミュニケーションが必要なんです。
従来、人間はコミュニケーションが好きなんです。私たちが、「会社」という組織で働く理由は、一人でやるよりチームで相乗効果を発揮した方が効果的に何かを達成できるからではないでしょうか。もし、自分一人だけで部屋にこもって、大きな業績を達成できるのだとしたら会社は必要ありません。
もし他の人と協力が必要ならば、コミュニケーションが欠かせません。また社内では、業務に関係のあるコミュニケーションも重要ですが、それ以外の個人的なソーシャルサポートも必要だと思います。もし自分の家族が病気で苦しんでいるとしたら、それを職場で他の人に話すべきだと思います。話さなければ、周囲は自分が業務をサボっているとみなすかもしれませんが、話をすれば周囲が自分を支えてくれるからです。そういう意味では、会話の中身がどれだけ業務と関連しているかは、それほど問題でありません。業務関連の会話とソーシャルサポート関連の会話の両方がデータとして有効です。もちろん会話の中身も面白いと思いますが、そのパターンが最も重要なんです。
例えば、今日はインタビューですから、私たち2人が中心になって話をしています。しかし、もし私たちが新しいアイデアを生み出したいと考えているのならば、この2人だけでやりとりするパターンだけでは効果的ではない。それは中身を見なくてもわかることです。
―雑談も含めたコミュニケーションが多い方が、生産性が上がるといった例が著書の中で紹介されています。コミュニケーションの重要性というのは、いわゆる「家族的経営」「日本的経営」 といった文脈で捉えられることが多いと思うのですが、アメリカでも同じような問題意識があるのでしょうか?
ウェイバー:アメリカは非常に広いですし、様々な企業があるので一概には言えません。なので、あくまで一般論ですが、いままでも近代的な会社の中では、コミュニケーションや周囲との関係性が重要だという考えはありました。問題は、それを裏付けるデータがなかったことです。ですから、仮に「従業員同士のコミュニケーションが円滑な方が、業務の効率も上がる」と感じていても、マネージャーにその効果を証明することができなかったのです。
私は、ピープル・アナリティクスを会社組織の改革に生かすという研究を始めて、データを基に経営ソフトウェア会社も設立しました。会社内における人間関係は、 “何らかの形”で業務へ影響を及ぼしていたと思われますが、それが“何か”を客観的に示すことができませんでした。ですから、特に大企業などでは、まだまだ組織の論理、上下関係が重視されている。私は、そういう意識を変えたいと思っているんです。
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