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職場の人間科学 ビッグデータで考える「理想の働き方」

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  • カテゴリ:一般
  • 発売日:2014/05/23
  • 出版社: 早川書房
  • サイズ:19cm/324p
  • 利用対象:一般
  • ISBN:978-4-15-209458-2

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紙の本

職場の人間科学 ビッグデータで考える「理想の働き方」

著者 ベン・ウェイバー (著),千葉 敏生 (訳)

センサーを使って人間の行動を測定し科学的に分析する「ピープル・アナリティクス」。職場の満足度や生産性を上げる方法など、ピープル・アナリティクスの応用例や職場における人間行...

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職場の人間科学 ビッグデータで考える「理想の働き方」

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商品説明

センサーを使って人間の行動を測定し科学的に分析する「ピープル・アナリティクス」。職場の満足度や生産性を上げる方法など、ピープル・アナリティクスの応用例や職場における人間行動分析のメリットについて解説する。【「TRC MARC」の商品解説】

社員アンケートや面談はもう古い! 最先端技術によって、社員の対話や連携を深め、生産性や満足度を高めることができる。MITメディアラボの研究員が描く、経営の驚くべき未来。解説/石井裕 【商品解説】

著者紹介

ベン・ウェイバー

略歴
〈ベン・ウェイバー〉ソーシャル・センサー技術を用いた経営コンサルティング・サービス会社「ソシオメトリック・ソリューションズ」の社長兼CEO。MITメディアラボで博士号を取得。同客員研究員。

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みんなのレビュー14件

みんなの評価3.7

評価内訳

2014/09/28 12:43

投稿元: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。

2014/09/24 13:03

投稿元: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。

2014/12/22 21:36

投稿元: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���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。

2016/11/19 09:32

投稿元:ブクログ

レビューはブログにて
http://ameblo.jp/w92-3/entry-12217408231.html

2014/08/19 22:30

投稿元: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

2014/09/07 01:21

投稿元: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。

2014/07/27 12:10

投稿元: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。

2014/08/10 16:48

投稿元:ブクログ

ソーシャルセンサーによるピープルアナリティクスのイノベーション(敢えて)


センサー技術により人の行動を改善して経営効率を上げる研究をしている会社のCEOベン・ウェイバーさんの本。

IDカード大のセンサーに動き、会話の内容と相手、その時の声の調子による内容のトーン等を収集することで、組織全体で行われている行為とコミュニケーションを分析して、改善の道を探るサービスの説明。


ソシオメトリック・センサーというバッジを従業員が身につける事で生産性を上げる内容だが、

これまでの生産性議論の様に行動ではなく、人と人のコミュニケーションに打ち手をもたらしている。

なので、改善方法としてピープルアナリティクスになっている。


組織構造によるメリットとデメリットを、実際のビックデータで改善しようという動き

(そして実際にできている部分も出てきている)は、今後の大きな発展を感じる。

2015/03/20 00:06

投稿元: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。

2014/07/03 23:57

投稿元:ブクログ

HRとビッグデータ、というテーマに関心があってタイトル買い。
職場内の社員の位置情報や行動・メール内容をビッグデータ化した上で、
人材のモチベーションやコミュニケーションの緊密さ、
そして生産性を上げるためのファクターが何かを分析した事例が紹介されています。

正直、この本には具体的な分析メソッドはほぼ書いていません。
分析結果(生産性向上のためのファクター)も「経験的にわかってる」的なものが多く、
一見「こんだけ?」的な印象を受けるかも。

ただこの本、妄想し始めると面白い。そして怖い。

面白いのは、この本ではデータ分析の結果が経験知と概ねかぶっていますが、
裏付けをもった新たな発見がいくらでも出てくる可能性が見えるところ。
変数と仮説を立てれば、データ分析によるPDCAが勘よりもはるかに速く正確に回り始めます。
仮に「組織の数だけ処方箋は違う」としても、変数のパターンを洗い出すことができれば、
いつかはテーラーメードな生産性向上策までも半自動的に出てくるのかもしれません。
そして未来のハイパフォーマーも自動で特定できてしまう。となればマネジメントのあり方もガラッと変わる。

そう、とても面白い進歩ですがだからこそ怖い。
もし「どんな組織でもパフォーマンスを最大化する環境作り」をたちどころに実現できる日が来たら、
人事関連の企画職はまあ、概ね不要になります。
産業革命以降、様々な仕事が機械に・・的な説明は省きますが、
最後まで残ると言われてきたことってこういう企画的な仕事。
人事だけが不要になるならさておき、経理、営業、開発etc、
他の機能でもアルゴリズムやデータがどんどん企画やデザインの役割を担うようになった時、
我々凡人が付加価値を発揮できる「アート」なエリアって何が残るんでしょうか??

・・、そこに答えがあるわけではないのですが。(苦笑)
バラ色の未来と映画「マトリックス」的な風景が垣間見えてしまう、なかなか刺激的な本です。

2017/02/09 19:16

投稿元:ブクログ

調査結果はシンプルなのに、とにかく前フリが長い。またその調査結果もありきたり(少なくとも日本の組織では)なものが多く、暗黙知を科学で証明しようとしている本なので実用書ではない。

2014/09/24 08:45

投稿元: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。

2014/08/19 21:50

投稿元: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。

2017/03/20 08:34

投稿元: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。

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