<上司ガチャの実態調査>上司との相性が仕事のパフォーマンスに影響する人が9割超え。「上司ガチャ」をなくすためにデータに基づいた配置を希望する人が約9割

~最適配置には正しい適性検査とデータ分析が有効~

AI(機械学習)が採用候補者の入社後活躍・退職確率を予測する将来予測型ピープルアナリティクスサービス「アッテル(Attelu)」を展開する株式会社アッテル(本社:東京都渋谷区、代表取締役:塚本 鋭)は、この度、正社員として働いている人452人を対象にインターネット調査を行い、「上司ガチャ※」の実態調査を行いました。その結果に関して、下記の通り発表いたします。
※会社において誰が上司になるかが運要素で決まってしまい、良い上司と悪い上司の当たりはずれが大きいこと

 

【調査結果】
■トピックス①
「上司ガチャ」にはずれた経験のある人は約8割。
はずれたと感じても約2人に1人は諦めて上司に合わせている。

■トピックス②
9割以上が、上司との相性が仕事のパフォーマンスに影響すると回答。
「上司ガチャ」をなくすために、データに基づいて異動・配置してほしいという回答が約9割。

 

 

【調査概要】
調査対象:正社員として働いている人 452人
調査方法:インターネット調査
調査期間:2022年3月7日~3月14日


①「上司ガチャ」にはずれた経験のある人は約8割。
はずれたと感じても約2人に1人は諦めて上司に合わせている。

「現在もしくは過去に正社員として勤めた企業において「上司ガチャ」に恵まれたと感じたことはあるか」と聞いたところ、「ある」と答えた人は70.8%と意外と多い結果となりました。逆に「「上司ガチャ」にはずれたと感じたことはあるか」という質問には、81%が「ある」と回答し、多くの人が「上司ガチャ」にはずれた経験があることが分かりました。それぞれの上司の特徴としては、「恵まれたと感じた上司」は、「コミュニケーションが取りやすい」42.9%、「人として尊敬できる」38.5%、「面倒見が良い」38.3%と続き、一方で「はずれたと感じた上司」については、「指示が分かりにくく一貫性がない」48.5%、「高圧的な態度を取る」47.8%、「すぐに怒るなど感情的になりやすい」44.7%が上位回答となりました。

 


「上司ガチャ」にはずれたと感じたことのある人に、「「上司ガチャ」にはずれたと感じたとき、どのように行動したか」と聞いたところ、なんと46.2%が「諦めて上司に合わせた」と回答しており、約2人に1人が解決できないまま諦めていることが明らかになりました。

②9割以上が、上司との相性が仕事のパフォーマンスに影響すると回答。
「上司ガチャ」をなくすために、データに基づいて異動・配置してほしいという回答が約9割。

「上司との相性が仕事のパフォーマンスに影響したことはあるか」という問いには、「かなりある」が50.9%、「ややある」が41.8%と、9割以上の人が「影響がある」と回答し、どんな上司と働くかが仕事のパフォーマンスを上げるためにはかなり重要なポイントであることが明らかになりました。

就職や異動の時期に問題となる「上司ガチャ」をなくすために、「データに基づいて客観的に異動・配置してほしいと思うか」という質問には、88.9%もの人が「はい」と回答し、異動や配置に関する科学的なデータ分析の必要性が明らかになりました。


「上司ガチャ」をなくすためには、正しい適性検査とデータ分析による最適配置が有効。
アッテルのデータ分析で、“上司と部下との相性”を定量化

アッテルでは、適切な適性検査データを用いて、上司と部下の相性を定量化することができます。採用や異動時に最適配置が可能になることで、「上司ガチャ」にはずれたと感じる人を減らすことができます。

■適切な「適性検査」
アッテルでは、10万人の実データ×AIによる予測精度の高い適性検査を使用します。所要時間は15分のみ。項目によい/わるいといった優劣がないため、ごまかす必要がない内容になっています。自社における“活躍人材”の特徴を抽出することで、応募者・配属候補者の最適配置が可能になります。


■部署・職種によって、活躍人材の特徴は異なる
同じ会社内でも、部署・職種によって活躍人材の特徴は異なります。そのため、部署・職種ごとにAI(機械学習)を用いて、事前にハイパフォーマーの予測モデルを作成することで、その部署で活躍し、定着を最大化する人材配置を提案することができます。

■上司とのミスマッチを防止
上司との相性(類似度)によって、活躍度合いが変わってくるというデータもあります。アッテルの適性診断を使用すれば、価値観が定量化され、組織・上司との相性が可視化できるようになっています。例えばある企業では、上司と部下との類似度(価値観)と評価の関係においては、中堅(管理職)以上の場合は、類似度50~70%だと評価が高まりやすく、若手の場合は上司となるべく似ている方が評価が高まりやすいという結果が出ています。



調査結果に関して
人事の領域においては、ほとんどの意思決定が勘や経験によって行われています。今回の調査では、配置における上司の”あたり/はずれ”が非常に多い状況があることがわかりました。
ヒトの「勘」に依存した配置ではなく、適切な適性検査データを用いて上司と部下の相性を定量化して改善することで、より活躍できる人材を増やす配置ができることがわかっています。アッテルは、脱。感覚人事。によって、より活躍人材が増える社会を実現していきます。
(株式会社アッテル 代表取締役 塚本 鋭)

■「アッテル」とは
「アッテル」は、AI(機械学習)が採用候補者の入社後活躍・早期退職を予測するピープルアナリティクスサービスです。採用から退職までのHRデータを一元管理・分析できる基盤と、HRに特化した機械学習(AI)の予測アルゴリズム(特許取得)を備えています。150種類以上の適性検査データに対応するほか、未来予測に最適化された独自の適性診断(アッテル診断)の提供もしています。
人材採用において、「勘」や「経験」だけに頼るのではなく、事実・データに基づき、実際の自社従業員と採用候補者を比較・分析することで、入社後活躍・早期退職を高い精度で予測することが可能です。2019年6月のβ版公開から2年半で、上場企業を中心に600社以上に利用されています。また、HRアワードやHR tech GPなど数多くの人事関連アワードを受賞するなど、評価をいただいています。
サービスサイト:https://attelu.jp/

■会社概要
会社名 :株式会社アッテル(Attelu,Inc.)
所在地 :東京都渋谷区恵比寿2-28-10
設立  :2018年4月
代表者 :塚本 鋭
事業内容:「アッテル」の企画・開発・販売・運営・サポート
URL  :https://attelu.jp/company/
出資元 :東大創業者の会応援ファンド(※)、有安 伸宏氏、小泉 文明氏(株式会社メルカリ)、高野 秀敏氏(株式会社キープレイヤーズ)、吉田 浩一郎氏(株式会社クラウドワークス)
※ファンド出資者:ユーグレナ 出雲氏、ホットリンク 内山氏、gooddaysホールディングス 小倉氏、ミクシィ 笠原氏、エルテス 菅原氏、LayerX 福島氏、マネックス 松本氏、スター・マイカ 水永氏、エアトリ 吉村氏
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