組織ネットワーク分析は、PDCAの「C」のため。ONAの「過去」「現在」そして「未来」を語る。
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組織ネットワーク分析は、PDCAの「C」のため。ONAの「過去」「現在」そして「未来」を語る。

ハイマネージャー / HiManager

新型コロナウイルスの流行を契機として、リモートワークを導入する企業が増えています。ビデオチャットやコミュニケーションツールの登場に象徴されるように、テクノロジーの発展によって「どこでも仕事ができる」環境が整いつつあります。

しかし一方で、メンバー同士のコミュニケーション問題が表面化するケースも少なくありません。オフィスという同じ空間で働くことで自然と担保されていた雑談が減ることによってメンバーの関係性の構築が難しくなったり、密な情報共有が難しくなるなど、リモートワークの転換による新しい問題が生まれています。

各分野の専門家を招き知見共有を行う、HR Millennial Lounge。8回目の開催となる今回のテーマは「組織ネットワーク分析(ONA)」です。

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ONA(Organizational Network Analysis)とは、組織内のコミュニケーションやメンバー同士の関係性・ネットワークを分析する手法。ONAを手がかりに、Withコロナ時代の働き方・チームの在り方を議論していきます。

2人目のスピーカーは、Humanyze日本地区統括マネージャーの東田真樹さん。

実際にプロダクト開発をしている中で、ONAを用いて実際にどんな問題解決を行っているのか、お話しして頂きました。

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ONAの「過去」「現在」「未来」について

よろしくお願いします。Humanyzeの東田と申します。私たちは、ピープルアナリティクスの中でも更に狭い領域であるONA(組織ネットワーク分析)を扱っています。

今日は「組織ネットワーク分析(ONA)今昔物語」というキャッチーなタイトルにしてみました。アカデミックな部分は先ほど阿久津さんにカバーしていただきましたので、私からは実務的な部分の変遷をお話したいと思います。

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アジェンダとしては3つあります。

1つは、ONAがどのようにして始まったのか。2つ目は、ONAがどのように活用されているのか、という「現在」のお話。最後に、これからONAがどのように進化していくのか、という「未来」のお話をできればと思います。

組織ネットワーク分析は、PDCAの「C」のためのもの

ビジネスにおいてはPDCAを回していくと思うんですけれども、組織人事の領域になってきますと、PDCAの「C」の部分、この図で言うとピンクの部分がデータとしてなかなか揃いませんでした。

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入社時のSPIスコアだったり、年に1回実施する従業員満足度のデータはあるかもしれませんけれども、マーケティングなどの他領域に比べて、組織人事領域は使えるデータが圧倒的に少ないです。PDCAの「C」ができずにサイクルが回らないケースを多く見てきました。

我々は、この「C」に必要なデータを取得するために「組織ネットワーク分析(ONA)」を使っていきましょうと提案しています。

ピープルアナリティクスのプロジェクトでは、一年くらいかけてデータを可視化するだけで満足してしまうケースがよくあります。しかしそれでは組織ネットワーク分析の意味がありません。できれば四半期や半期に1回ぐらいのペースで、ONAを使ったPDCAサイクルを回していけるといいと考えています。

ONA(組織ネットワーク分析)の具体的な流れ

具体的に我々がやっていることは、いたってシンプルです。まずはデータを取得していきます。GsuiteやSlack、Zoomといったコミュニケーションツールからデータを抜き出して、Humanyzeが提供しているソフトウェアのダッシュボードや他のBIツールにインポートして可視化していきます。

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取得したデータは、我々独自のアルゴリズムを使って定量化していきます。メールを送信したらどれぐらいのコミュニケーション量になるのか、受信したらどれくらいなのか、同じ1時間のミーティングでも、一対一のミーティングと10人でやるミーティングでは、人と人とのつながりを数値化した時のインパクトは異なってきます。そういったものをアルゴリズムを使って定量化していきます。

定量化したうえで、どのチームとどのチームがコミュニケーションを取っているのかを表したヒートマップを作ってみたり、あるいは人のつながりを点と線で示したノードグラフを作ったり。

さらには、1日のうちでコラボレーションしている時間や、自分ひとりで集中し作業をしている時間、その中間の時間…我々は「遷移時間」と呼んでいるんですけれども、そのように分解をして、チームごとや年代ごとの働き方を分析しています。

物理的に離れている社員とコラボレーションすることの難しさ

ここまでは「ONAがどういう仕組みなのか」という概論です。次に「ONAが実際にどのように使われているのか」について、弊社が実際に携わった事例を用いてご紹介したいと思います。

このプロジェクトでは、メール・チャット・カレンダーのデータ、それから従業員の皆さんににセンサーをつけて頂いて、位置データも収集いたしました。そのデータを基に組織ネットワーク分析を行いました。このようなプロジェクトは個人情報の問題が発生してしまう可能性がありますので、事前に社内説明会を開いてデータ提供に対する同意を得られた従業員の方々からのみ、データを収集しました。

クライアント様の組織図を簡単にデフォルメをするとこのような形になります。営業と、ものづくりをする技術部隊、そして人事と経理というような管理部門があります。どの企業も大方このような組織図になるのではないでしょうか。

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開発チームだけは建屋が別のビルになっていましたので、物理的にちょっと離れています。組織ネットワークをノードグラフに表したものがこちらです。

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物理的に離れている開発チームが、他の部隊とのコミュニケーションが阻害されている傾向が、まず最初に目につきます。

「物理的に離れているんだから、コミュニケーションが減るのは当然だろう」と皆さん思われるかもしれません。では、メールやチャットといったデジタルのコミュニケーションをネットワーク分析するとどのような結果になるか。実は、ほとんど変わらないんです。

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物理的に離れてしまっている開発チームは、他のチームとのデジタルなコミュニケーションも、おろそかになってしまう傾向が見えてきます。これはどのような会社様でも同じような傾向が見えています。建屋が違うのはもちろんのこと、フロアが一階違うだけでもコミュニケーションが疎外化される傾向が見えています。

物理的に離れている社員とコラボレーションすることがいかに難しいのか、このデータを見てもお分かりかと思います。新型コロナウイルスによって否応なくリモートワークへの転換を迫られていますけれども、物理的に離れてしまえばデジタルのコミュニケーションにも影響を及ぼすということを認識しなければならない思います。

コラボレーションが経営に与えるインパクトも分析できる

このノードグラフをご共有した時に、クライアント様の社長から「営業とエンジニアのコラボレーションが、売り上げと利益に与えるインパクトを知りたい」というオーダーを受けました。

その社長の方は技術畑出身の方で、ご自身の経験からエンジニアのところに相談にくる営業マンほど営業成績が良かったという経験があったそうです。なので、ご自身が社長に就任されてから、営業チームとエンジニアチームのコラボレーションを促進したかったと。

しかし、ただでさえ両チームとも業務が多忙ですので、むやみやたらにコラボレーションさせても、ただ単純に労働時間が伸びてしまうだけになってしまう。ですから「本当に営業とエンジニアのコラボレーションが経営的なインパクトがあるのか」を検証して欲しい、自分の仮説を検証して欲しいというお題を頂きました。

そこで我々は、営業マンの営業成績と、メールの返信時間やマネージャーと部下のコミュニケーション時間、集中時間、コラボレーション時間…など、ありとあらゆるデータと相関分析をいたしました。すると、大きく二つの傾向が見えてきました。

正の相関から見ていくと、営業とエンジニアの対面交流時間と営業成績の相関係数が0.7でした。これは統計的に見ても非常に強い相関となります。同じ両チームでも、デジタルのコミュニケーションとの相関係数は0.2でした。こちらは、ほとんど相関がないということになります。 

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リモートワークを始めて「意外とうまくいくな」と思われてる会社さんもいらっしゃると思います。しかし、対面でのコミュニケーションを取らないと営業マンの生産性が上がらないということがデータから出ているんですよね。こういうことをきちんと把握しているかしていないかということが、ポストコロナに生き残れるかどうかにかかってくるんじゃないかなと考えています。

負の相関ということで言うと、「遷移時間」つまり集中してもいないしコラボレーションもしていない時間が多い営業まであるほど、成績が悪いということがあります。それから、労働時間とも実は負の相関がありました。なので、ダラダラ長く働いていても成果は出ないというような結果になります。

アカデミックな指標ではなく、経営者目線に立った指標を

ここまでは実際の事例でした。今後のトレンドということで「未来」のお話をさせていただきます。

ピープルアナリティクスあるいは組織ネットワーク分析は、これまではどちらかと言うと、マニアックでアカデミックな領域でした。ノードグラフやヒートマップはビジュアル的には面白いんですけれども、人事や経営層からしてみたら「so what?」なんですね。

最終的にONAはデータの取得が目的ではなくて、データを使ってPDCAを回すことが目的です。なので次のアクションを立てなければいけないんですね。

しかし、これまでは「凝集性」や「中心性」といったアカデミックな指標にばかり注力していたので、経営者に対して刺さりづらかったんです。なので今後は、経営者目線に立った分析が必要になってきます。その一環として、我々は「組織健康度スコア」という指標を開発しています。 

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「組織健康度」というのは、組織の健康度を「エンゲージメント」「生産性」「適応性」という三つの指標に分解をして、さらにその三つの大項目を「ベースインディケーター」と我々が呼んでいる水色のボックスの部分に分解をして、一番下のグレーになっている部分、今まで我々が取ってきたようなアカデミックな指標に紐付けています。

いままで我々データサイエンティストの目線はグレーのところばかりでしたけれども、人事の方からしてみれば、グレーの指標が「どれくらい過労に結びついているのか」「どれくらい組織のアラインメントに結びついているのか」を知りたいのではないかと思います。

さらに、経営層がコミットするエンゲージメント・生産性・適応性といった指標、そして最終的には売り上げ・利益・ROAといった経営指標にどのように結びつくのかを、導きだそうと考えています。

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もうひとつの今後のトレンドとして、ONAというのを組織の中のトランスフォーメーションだけに使うのではなくて、デジタルトランスフォーメーションにも有効活用していただこうと考えています。

今月、NTT西日本様が弊社との協業を発表されました。NTT西日本様は現在「ELGANA」というエンタープライズチャットシステムを開発されています。すでにチャットサービスが多く存在するなかで、後発で参入するとなると差別化の難しさがあります。

そこで弊社のONAの指標を表をELGANAに組み込むことによって商品の価値を上げていく。自社の製品の価値を高めていくことによってデジタルトランスフォーメーションを押し進めていくというようなことに使っていただいております。

以上です。ご清聴ありがとうございました。


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