経営学がえらんだ性格分析に特化。採用からトップマネジメントまで、使い方ひろがる
経営学は、企業を成功へと導く因子を長年にわたって探索し続けてきました。
産業構造、市場シェア、資本・設備の量、R&D投資、戦略、ガバナンス。
よく知られるように、かつてある時代においていくつかの指標は市場の競争力をよく説明しました。
しかし、環境の変化につれて企業の短寿命化が進み、研究者たちは従来の説明に限界を感じるに至りました。なぜエクセレント・カンパニーは勝ち続けないのか?
経営学が見い出したビジネスの成功要因
そしてついに、業界を横断して説明力を持つ因子が見出されます。
CEOを含むトップマネジメントチームの信頼性(Conscientiousness)です。
性格特性は間接指標と見られていましたが、実際に分析するとむしろ直接的な関係が得られました。
ビッグファイブの簡潔な定義
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特性 |
説明 |
| 1 | 信頼性 |
あらかじめ決められたルールに忠実な度合い |
| 2 | 神経症傾向 |
ネガティブな情動に関する強さ・持続性の度合い |
| 3 | 開放性 |
連想や行動が表現する複雑さ・幅広さ・深さ・他者との違いの量 |
| 4 | 外向性 |
社会や物質的な外界に対して、エネルギッシュに働きかける度合い |
| 5 | 協調性 |
他の人との距離感について、集団性/孤立性の度合い |
スコアについてのよくある誤解
ビッグファイブは性格を数値に引き写したものです。このスコアそのものへの誤解があります。
それは、スコアが「大きな数ほど良い」という先入観です。
他のスコア例として、温度を計測する場合を想像してみてください。一般的な環境で、水蒸気は100℃を超え、氷の温度は0℃よりも小さくなります。
そうすると、氷は悪いものなのでしょうか?
水の温度のように数値を使って現実世界を客観描写することは、初等教育の理科・社会でかなり時間をかけて習っているはずです。
現実には、この基礎的な数値感覚が欠けている大人はかなり多いと言えます。
Deciderの分析結果として表示されるビッグファイブは、かなり素朴な事実を表現しています。
データアナリティクス分野の常識のとおり、素データは起点にすぎず、知見は実例との対照やワークフローなどの総体の厚みとして蓄積されるものです。
トップマネジメントの性格セットについてはほかにも知見が得られていますが、なかでも信頼性の低い経営陣では生き残れない、という制約はハードに働いているのです。
これを明らかにしたのが、BigFiveの特定と可視化手法の確立でした。
Decider®(ディサイダー)は、業界に先がけてBigFiveによるスコアリングを提供してきました。
人物評価を5種の基礎スコアに一本化し、部署設計から採用まで一貫したデザインを可能にする基礎ツールです。
人が人を評価する
「人物本位の組織づくり」は古くて新しいテーマです。
マネジメント昇進にあたり人となりの評価を総合することは、多くの企業で自然な慣行であり続けてきました。
BigFiveの進歩は「どの点に着目すると効果的に評価できるのか?」を確定したことです。
- 同僚が知覚している性格評価には十分な精度がある
- 業績の予測力は経験やスキルではなくBigFive
- 性格は不変ではないが、長期にわたりあまり変わらない
性格の分析手法として、アカデミック研究は同僚による多面評価を支持しています。Deciderも基本機能としてサーベイ形式のBigFive多面評価を提供しています。
Decider®(ディサイダー)が決定的にユニークな点は、「ユーザーの上達」を中心に置いていることです。ビッグファイブにもとづく人材分析の継続を通じて、的確な人物評価スキルを獲得できるよう体系的にフレームワーク化しています。
一貫した方法論で組織経営の全般をカバーする設計は、Decider®独自の特長です。
- 自己分析: おもに採用時の適性検査として利用
- 相互評価: 客観精度アップ・経時追跡にくわえ、「人物鑑定力」を強化
- レポート: 組織活動を定量追跡する経営ダッシュボード
性格研究の成果により、人事組織の合理的な考え方にもアップデートが求められます。
例として、普遍性を持つ信頼性に着目してみましょう。
これは不都合な事実と対峙し、痛みを受け入れながら必要な行動を実行することがどの企業にも必要だということを示しています。その源泉がトップマネジメントの個人的な性格特性なのです。
現実の厳しさを避ける選択はつねに可能ですが、業績が落ちます。
この知見は、経営・組織デザインにもクリアな指針を与えます。
キャリアプランには、規律のある厳しさを身につけられるプログラムが必要となります。あるいは、性格の安定性を考慮に入れるなら、キャリアを試金石と位置づけ、育成の成果に期待を置きすぎない方針の合理性も強まります。
開放性など他の特性にもセオリーはありますが、信頼性以外については事業環境に合わせたデザインの範疇と言えます。
BigFiveの実用性とフレームワークとしての堅牢性は、誰もが評価できる性格をベースに構築されている点から来ています。
Deciderには多面評価や採用選考の自己評価に基づくスコアが蓄積されます。
たとえば信頼性の場合、その人物の誠実さは他の情報からも推定でき、つねに検証可能です。
研究により、同僚のサーベイ手法は統計処理に耐える程度の情報を持つことは分かっておりデータバンクとして有用です。望みとあればそこに独自の検証や最終評価プロセスも自由に追加できます。
ガイドラインとして使えるインデックス・スコア™
社内調査や採用活動の蓄積によってデータと解釈の知見が蓄積していくと、BigFiveのスコアを直接評価可能になります。
人物評価に習熟した人ほど、思ったとおりのスコアが出る場面を多く見ることになるでしょう。そこに目新しさはないかもしれません。
しかし、習熟した人だけが理解していることと、組織で広く合意がとれることは全く別です。
BigFiveの普遍性のおかげで、そのコアな意味するところは広く共通です。
導入当初の分析サポートや新たに担当者にアサインされた方向けに、Deciderは典型職種を分析するインデックス・スコアを提供しています。このスコアはBigFiveを集約しており、一部の性格だけに注目するかたちの見落としを抑制します。
さらに同僚による多面評価レポートについては、潜在的な情報量の豊富さを活かして1億パターン超の人物評価コメントが表示されます。
Deciderはビッグファイブにもとづく相互評価機能を世界で初めて※ 実用化しました。
人物一貫性の検証を飛躍的に拡張することにより、従来の採用適性検査の枠にとどまらない総合フレームワークを実現しています。
※ 当社調べ。2023年7月時点
累計受検者数 63,000人超 の実績
性能の伝統。 第8世代Deciderエンジン
- Oct 2023 / v.8, データストアの分散処理アーキクチャ移行
- Jun 2023 / v.7, 世界初、Observer-ratings分析の商用提供
- Sep 2022 / v.6, レンダリング方式刷新。高負荷時のレスポンス向上
- Jul 2022 / v.5, 処理マルチスレッド化。iPhoneなど高機能端末の高速化
- Jun 2021 / v.4, PWA技術・インテリジェントキャッシュ移行による操作ラグ圧縮
- Oct 2020 / v.3, Rust移行による異次元の性能up。CO2排出削減・完全定額の確立
- Feb 2020 / v.2, WebAssembly導入によるスコアリング速度のブースト
- Jan 2017 / v.1, Big5に特化したデータモデル再設計による拡張性確保
- Mar 2016 / v.0, Ruby on Railsによる初期エンジン実装
precision_manufacturing
適職インデックス・スコア
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レポート分類&共有制御
株式会社アイモバイル
須藤麻里様
「面接選考において客観的データを取り入れた多面評価」と「面接官同士の共通言語化」を目的に適性検査を探していました。
UTグループ株式会社
近藤邦洋様
一番大きいのは、時間が短縮された事。年々採用数が増えている当社にとってはすごく大事。
株式会社ファインドスター
津田智史様
人物評価の基準をさだめているものの「面接官によって認識の違いが起きてしまっていないか?」という点に課題意識を感じていました。
クリアな料金
スモールスタートでもフル機能をつかえる。用途を広げると、費用対効果がどんどん上がる
経営学がえらんだ性格分析に特化。採用からトップマネジメントまで、使い方ひろがる
初期費用
0円
初回ご契約時のみ適用。再契約などの場合、10万円(税別)
決済手段
領収証は、購入時に登録したメールアドレス宛てに送信されます
受検回数
制限なし
社内受検/採用候補者を問わず定額利用可能
アカウント数
制限なし
セキュリティ上、社外の利用者へのアカウント発行は禁止しています
海外支社向けに、英語受検のみ対応版(月額22,000円)もあります。
トライアル
デモデータと説明ドキュメントでレポート分析をひと通り体験※2
購入
ネットショップ型のクレジット決済※3。5分でスタート
利用開始
自社データの蓄積が進むほどレベルアップ。本当のスタートはここから。
1: お申し込み後、当社にて審査のうえ法人アカウント発行。承認完了しだい、システムメールにて通知
2: トライアルは無料。一部の機能にロックあり
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