社員の要望や意見・反応を知るためのアンケート調査やヒアリングは、ひんぱんに実施されている。でも、当の社員の側は「自分たちの声が反映されている」という実感をもてずにいる──。多くの企業で、こんな事態が発生しています。経営側からすると、「いくら調査しても、いっこうに社員の考えていることが見えてこない」と感じているのが実情です。どうすれば社員の声を活かせるのか。「情報の見える化」をテーマに、2,000社以上の企業を支援しているプラスアルファ・コンサルティング取締役副社長の鈴村さんに、聞いてみました。
「働き方改革」推進に社員の声の収集を
──まず、そもそも「社員の声を聞いたほうがいいのかどうか」を教えてください。極論からもしれませんが「社員の意見なんか聞く必要はない。経営は民主主義では成り立たない、オレがすべて決める」という経営者もいます。
ええ、聞いたほうがいいのは間違いありません。いま言っているのは、「経営の最終的な意思決定を社員の多数決で決める」という話ではないのです。さまざまな経営上の施策について「実行するべきかどうか」「実行するタイミングはいつか」、そして「実行する施策の内容はどういうものか」。それらを決めるとき、社員の声を重要な参考資料にする、という話です。
とりわけ、「労働生産性を上げる」とか「風通しのよい組織風土をつくる」といった、社員により高いパフォーマンスを発揮してもらえる環境整備をめざした施策の場合、社員の声を集めて、それにもとづいて実施するのがいちばんです。彼らが当事者なのですから。いま、国が「働き方改革」の旗を振っています。企業がこれにこたえ、改革を推進して成果をあげるためには、社員の声を集めて、それを活かしていくことが求められます。
──社員の声を集める努力は、多くの企業がやっていると思います。
ええ。アンケートやヒアリングはひんぱんに実施しているところが多いでしょう。でも、いざそのアンケートやヒアリングの結果が活かされているかと言えば、ほとんどの企業が不十分と言わざるをえません。論より証拠、「これまで実施したアンケートのあなたの回答が、経営に活かされていると感じますか？」と社員にアンケートしてみてください。「いいえ、感じません」という回答が大半を占めるでしょう。
「マネジャーが読んで終了」ではダメ
──確かにそうですね。ではなぜ、せっかくの調査結果が活かされないのでしょう。もしかして、最初から活かすつもりなどなく、社員の不満を吐き出させることで一時的に解消する、「ガス抜き」のためにアンケートやヒアリングをやっているのでしょうか。
いえいえ、そんなことをやっている会社はごく少数です。いまどき、「ガス抜き」などという発想で社員と向き合っている会社は、早晩、立ちゆかなくなります。そんな会社、だれも長く勤めたいと思わないでしょう。いま転職市場は圧倒的に売り手市場。社員に対して経営陣がきちんと向き合わない会社は、人材がどんどん流出していくだけです。
アンケートやヒアリングの結果が活かされない最大の理由は、技術的な限界があるからです。「社員の声」というとき、そのほとんどが文章情報なんです。アンケートで言えば「自由記入欄」に書かれた内容です。「はい」「いいえ」「わかりません」の3つから選べるような、アンケートを分析する側が定量的に把握できる設問も可能ですが、それでは社員一人ひとりのホンネはすくい上げられません。重要な指摘や提案は、自由に記入された文章の中に含まれていることが圧倒的に多い。そのため、数値化して分析することが非常に困難なのです。
──なるほど。毎期末の評価を社員個人にフィードバックしたときの反応をすくい上げるときもそうですね。「不満を示した」「満足そうだった」「無反応」みたいに分類して集計しても、あまり意味はなさそうです。
その通りです。上長が評価のどの点を伝えたときに、どんな言葉で不満を示したのか、その言葉の内容のほうが重要なデータになりえます。でも、それはグラフ化したりできない。ナマの情報、つまり評価フィードバック面談であれば、上長の報告にある文章をそのまま、共有するしか方法がない。
結局、面談のログにせよ、アンケートの結果にせよ、加工されていない文章情報でマネジャーに共有されます。アンケート回答用紙のコピーの束を渡して、「これを読んでおいてください」といった具合です。そう言われて読んだとして、どう活かせばいいかわからないでしょう。
テキストマイニング技術を適用せよ
──だから、せっかくのアンケートが活用されないわけですね。しかし、技術上の限界が問題ならば、どうすることもできないのでしょうか。
いいえ。いま、その限界は突破されました。テキストマイニングの技術が長足の進歩をとげているからです。これを応用すれば、文書情報を分析し活用することができます。数多くの文書情報を分析して、同じキーワードが入っているものを抽出したり、ひとつの部署のメンバーの中で、ある施策についての意見がどのように散らばっているか図示したりできるのです。
たとえば、離職率低下を目的にデータを収集・活用するとしましょう。過去の退職者が、退職する直前に、「社員アンケートにどんな記入をしていたか」「上長との面談でどんなことを話していたか」といったデータを収集しテキストマイニングします。その結果、「業務量が大きいことについて、責任が大きいことと結びつけて語っている社員は、3ヵ月以内に退職を申し出る可能性が高い」といった傾向を抽出。いま実施しているアンケート調査の回答や上長との面談ログの中に、そうした文言の記入がある社員を見つけ出して、フォロー面談を実施するなどの手を打てます。
──すごいですね。いまの例だと、表面的には「こんなに多くの業務を任せていただき、責任ある立場につけていただいて感謝しています！」とか、「仕事にポジティブなんだな」と思ってしまうような言葉を発しているケースもありそうです。
ええ。直属の上長に対しては、なかなかホンネを言わない社員もいます。態度としてはポジティブでも、心の中ではネガティブな感情が渦巻いているケースもよくあります。それでも、外に向けて発した言葉の中に、ホンネが含まれている場合が多いのです。同じ「上司によく思われたい」という意図からの発言であっても、ことさら「業務量が多い」「責任感」といった言葉を選んでいるのは、深層心理からである可能性が高いというわけです。
社員の声は宝の山である
──考えてみれば、採用時のエントリーシートの「志望動機」に始まって、各段階の研修受講後のアンケートの「感想」、評価面談の時の「自己評価」など、社員が直接記入した文章って、社内にたくさんありますね。そこに社員の心理があらわれているんですね。
はい。その意味で、社内にたくさんの「社員の声」という宝が眠っていると言えます。そうした点在している社員の声を、ひとつの情報プラットフォームに蓄積して、「退職率の低下」「採用マッチングの精度向上」といった目的ごとにテキストマイニングで解析し、活用していけばいいのです。
実際、有能な経営者は日常的にこれを活用しています。たとえば社員とランチに行ったとき、「こないだのアンケートに○○って書いていたけど、あれはね…」といったように。これだけでも「社長はちゃんとアンケートを読んでくれていて、気にかけてくれているんだ！」と社員を驚かせることができます。実際は、ランチに行く直前に、その社員の直近のアンケート記入をタレントマネジメントシステムを使ってチェックしているだけです。その行動ひとつで、社員のモチベーションを大きく引き上げ、生産性を向上させています。
社員の声という宝の山を掘り起こし、労働生産性の向上につなげ、「働き方改革」を成功させてほしいですね。
鈴村 賢治
中央大学理工学部を卒業後、株式会社野村総合研究所に入社。 システムエンジニアとしてCRMシステムなどの開発に携わった後、営業・マーケティング責任者としてテキストマイニング事業に参画。 2007年、株式会社プラスアルファ・コンサルティングに入社 取締役副社長に就任。社員のパフォーマンスを最大化するためのタレントマネジメントの普及活動などのため、日々全国・世界を駆けめぐっている。共著に『顧客の声マネジメント』（オーム社）など