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People analyticsをアカデミックの視点で見る
~組織行動論とpeople analyticsの違い~
株式会社メルカリ
Organization & Talent Development
長谷川 慶

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先に...このスライドで伝えたいメッセージ
SurveyやPeople analyticsは目的でなく手段！

3. 3
長谷川 慶
2019.3 筑波大学大学院システム情報工学研究科
卒業(修士課程)
組織行動を専攻とする。ワークエンゲージメントや心理的安全の研究
2019.4 株式会社メルカリ 入社
Organization & Development teamにて、People analyticsを行う。サーベイ設
の運用、人事データ分析まで行う。
2019.5 Soshikiz株式会社 設立 代表取締役就任
HR Tech toolの開発
↓是非フォローして下さい！
Twitter: @hasegawa94

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メルカリでの仕事
Organization & Talent Development team (O&TD)
1. データの可視化
- Survey設計、運用
- 人事データ整備
2. データの活用
- Survey結果分析
- HRBPとのアクション設計

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Soshikizの紹介
Slackの投稿から、効果的な振り返りを促進するコミュニケーション可視化ツール
自分がどこで誰とコミュニ
ケーションしているか
自分がどの程度コミュニケ
ーションしているか どんな失敗や成功をしたか
テストユーザー募集中です！
話聞きたい方は、連絡ください！
https://soshikiz.com/

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今日のお話
1. 組織行動論って何？
2. 組織行動論とピープルアナリティクスの違い
3. ピープルアナリティクスを効果的に行うためには？

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組織行動論って何？

8. 8
人事のデータ分析が始まったのはいつ？
1. 1900~1950
2. 1950~2000
3. 2000~2019

9. 9
正解は、
1. 1900~1950 (1924年)

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組織行動論の始まり
ホーソン実験 (1924~1932)
明るい照明の下で働く場合と、暗い照明の下で働く場合でどちらの方が
生産性が上がるか？(照明実験)

11. 11
組織行動論の始まり
正解は、
どちらも生産性が向上する

12. 12
組織行動論の始まり
注目されることによって生産性が向上したという示唆
(ホーソン効果)
→人間の行動は感情など複雑な要因から形成される
→人間関係論の誕生

13. 13
組織行動論の紹介
組織行動論は、
組織の中での人間の行動、また組織と従業員の関係性
に関する学問

14. 14
組織行動論の紹介
例えば、
- モチベーションに関する研究(エンゲージメント)
- リーダーシップに関する研究
- パーソナリティに関する研究

15. 15
組織行動論の紹介
個人要因
ex) 協調性
環境要因
ex) 裁量
行動・
アウトカム

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組織行動論とPeople analytics
多くの理論が形成されてきた。
- ２要因理論モデル
- JD-R理論
- サーヴァントリーダーシップ
etc...
詳しくは、「組織行動のマネジメント」参照

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モチベーションの先行要因 (Hackman and Oldham（1976))
職務特性モデル
技能
多様性
タスク
完結性
タスク
重要性
自律性
フィー
ド
バック

18. 18
モチベーションの先行要因
職務特性モデル
技能
多様性
タスク
完結性
タスク
重要性
自律性
フィー
ド
バック
単純作業でないか、様々なスキルを用いれるか

19. 19
モチベーションの先行要因
職務特性モデル
技能
多様性
タスク
完結性
タスク
重要性
自律性
フィー
ド
バック
作業は完結しているか？一部のみを担っていないか？

20. 20
モチベーションの先行要因
職務特性モデル
技能
多様性
タスク
完結性
タスク
重要性
自律性
フィー
ド
バック
作業が重要だと思えるか？

21. 21
モチベーションの先行要因
職務特性モデル
技能
多様性
タスク
完結性
タスク
重要性
自律性
フィー
ド
バック
裁量はあるか？

22. 22
モチベーションの先行要因
職務特性モデル
技能
多様性
タスク
完結性
タスク
重要性
自律性
フィー
ド
バック
フィードバックはもらえているか？

23. 23
組織行動論とピープルアナリティクスの違い
(長谷川の見解)

24. 24
事例: 大学院での研究 (組織行動論)
テーマ
マネージャーとメンバーの行動戦略が近いと、心理的安全が高まり、
メンバーの意見は活発になるか？

25. 25
事例: 大学院での研究 (組織行動論)
この研究をするのに必要な設問数は？
1. 20問
2. 50問
3. 70問

26. 26
事例: 大学院での研究 (組織行動論)
3. 約70問

27. 27
事例: 大学院での研究 (組織行動論)
例: 社交性の尺度 (Watanabe and Shida, 2010)
1. パーティーなどの社交的な場が大好きだ。
2. 人に対する情愛が深いほうだ。
3. とても話し好きだ。
4. 初めて出会った人にもすぐに打ち解ける。
5. たった一人きりでいるよりも、多くの人達と交流している時の方が
居心地がいい。
1. 社交的で人付き合いがいい。

28. 28
組織行動論とピープルアナリティクスの違い
1. 目的のメインはあくまで学術
的貢献
1. 尺度を学術的にに作る必要が
ある。細かいし設問数多い。
1. 大抵は因果推定が必須なため、
データが沢山必要(最低100程
度)
1. 目的は組織開発やタレント開発
等
1. 尺度は自社の目的に合ったもの、
汎用性はいらない
1. 因果推定は必須でなく(平均や分
布を出すだけでも意味がある)、
少数サンプルでも可能
組織行動論 ピープルアナリティクス

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組織行動論とピープルアナリティクスの違い
組織行動論 ピープルアナリティクス
サン
プル
サン
プル
サンプル(Survey回答者)から、母集団
を推定する (一般的に〇〇を推定)。
サンプルに関して深い分析をすること
が多い。(母集団推定することもある)
推定
母集団
手法の違い

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組織行動論とピープルアナリティクスの違い
組織行動論 ピープルアナリティクス
Survey目的の違い
1. 仮説を検証するSurvey 1. 仮説を検証するSurvey
1. 課題を発見する探索的なSurvey
1. 現状をチェックをするSurvey

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ピープルアナリティクスを効果的に行うために
は？(組織行動からの視点)

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メルカリグループでのピープルアナリティクスの流れ (一例)
定量
目標
可視化
目標の
ブロッ
カー発
見
アクシ
ョン策
定
アクシ
ョン
チェッ
ク
目標
設定
Organization & Talent Development (O&TD)
HR Business Partner
O&TD
Survey
設計
現場のオーナー

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定量
目標
可視化
目標の
ブロッ
カー発
見
アクシ
ョン策
定
アクシ
ョン
チェッ
ク
目標
設定
Survey
設計
目指す組織像(従業員像)を定義
メルカリグループでのピープルアナリティクスの流れ (一例)
↑一番大切、これがないと始まらない。

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定量
目標
可視化
目標の
ブロッ
カー発
見
アクシ
ョン策
定
アクシ
ョン
チェッ
ク
目標
設定
Survey
設計
企業の目指す組織像(従業員像)を表す定量指標を作成
メルカリグループでのピープルアナリティクスの流れ (一例)

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定量
目標
可視化
目標の
ブロッ
カー発
見
アクシ
ョン策
定
アクシ
ョン
チェッ
ク
目標
設定
Survey
設計
目標のブロッカーになり得る要因をヒアリングなどから
仮定し、Surveyに落とし込む
メルカリグループでのピープルアナリティクスの流れ (一例)

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定量
目標
可視化
目標の
ブロッ
カー発
見
アクシ
ョン策
定
アクシ
ョン
チェッ
ク
目標
設定
Survey
設計
設定した仮説の検証
メルカリグループでのピープルアナリティクスの流れ (一例)