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アラカン"BOKU"のITな日常

人事評価と人工知能について考えたことがメインテーマです。

Re目標管理!ゼロから見直すと目標管理も面白いかもしれないと思うのです。

人事評価を考える

現在の目標管理の運用は否定します。

arakan-pgm-ai.hatenablog.com

 

でも、もともとの考え方自体を否定しているわけではないです。

 

ドラッカー博士の「目標と自己管理によるマネジメント」の考え方は、今、本で読み返しても、勉強になります。

 

だから、やり方をゼロから見直して本来の目標管理をやるのはアリだなあと思ったので、「Re目標管理」なんて造語で、ちょっと考えてみようと思います。

 

本当は、”目標と自己管理によるマネジメント及び最新型パフォーマンス・マネジメントの考え方に基づく、新しい運用方法案”と書きたいんですけど、タイトルには長すぎるので・・・。

 

で、運用案です。

 

案は至ってシンプルです。

  • 業務依頼時に目標をたて、業務終了時に評価する。
  • 業務依頼時と業務終了時には必ず面談する。

 

あと、運用時のルール案としてはこんな感じでしょうか。 

  • 業務依頼内容・期限を、そのまま目標とする。
  • 業務依頼時に組織への貢献度を共有する。
  • 業務依頼内容を終了したか否かだけを評価する。

 

ポイントは、業務と目標と評価を内容的に一致させ、タイミング的にも可能な限り、リアルタイムでやることです。

 

ただ、このように、ランダムなタイミングで目標設定・評価すると、半期・1年等の切れ目で人間が集計することは、ほぼ不可能になります。

 

だから、コンピュータデータとして記録に残し、切りのよいタイミングで、それらを集計してレポートを生成するのは、コンピュータにまかせて、レポートを見てどうするかを判断するのは人間の仕事とすればいいんではないかと思います。

 

業務と目標と評価を内容的に一致させることで「業務と目標の乖離を解消する」と「目標は企業全体の目標から導かれなければならない」が実現できると思います。

 

だって、業務と目標が一致しているのに、目標が企業全体の目標と乖離しているのなら、明らかにおかしいと誰でもわかります。

 

もうひとつの肝が面談ですが、評価と同時にリアルタイムで行うだけで今より改善されると思います。

 

業務と一致した目標に絞って、記憶の新しいうちに結果を評価して、良かった点・悪かった点を話し合うわけですから、人材育成の効果向上は相当期待できるはずです。

 

もちろん、マネージャ側にも訓練が必要だとは思いますが。

 

あと、せっかく目標設定・評価時にコンピュータ登録するのなら、追加で情報を収集できたら面白いと思っていることがあります。

 

それが以下の2つです。

  • 被評価者の「ビッグ・ファイブ」を評価する。
  • 業務依頼内容の「職務特性・状況」を評価する。

 

ビッグ・ファイブとは、人間の性格を要約できるとされた5つの基本要素です。外向性・開放性・協調性・良心性・情緒安定性とされています。

 

職務特性・状況は、仕事の性格を要約するものの位置づけです。

 

この2つを評価して、やりたいことは、人間の性格と仕事の基本要素の組み合わせを、評価対象となった仕事の結果とセットにして、学習データを作成して、機械学習させることです。

 

そうすれば、業務に対して良い結果を出す可能性の高い人、または、対象者が最もパフォーマンスを発揮できる可能性のある業務の予測ができようになり、「適材・適所の人事配置」のサポートができると思うんですよね。

 

なんかいい感じでまとまってないですかね?

 

作ってみたら面白いかもしれないです。