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性格診断テスト実施だけでは役に立たない

#People Analytics

現在、性格診断や適性検査を導入されている企業は増えているかと思いますが、検査結果のデータ活用で悩んでいる企業は多いのではないでしょうか。

性格診断は、数十年間に渡り利用されてきました。性格診断がどのように仕事の業績を予測するかについての徹底的な研究があります。 (Schmitt, 2014; Hülsheger and Maier, 2008) これはある程度当てはまりますが、ほとんどの研究では平均して誠実性のみが業績の予測をしていることが 分かっています。(Schneider and Bartram, 2017)

さて、事例を元に考えてみましょう。スイス・アーミーナイフが万能なように、性格診断テストは多くの役割のためにを幅広い世代に使われています。例えば、中国の営業担当者やドイツのエンジニア、また、イギリスの科学者は仕事を成功させるために『誠実』でなければなりません。
しかし、営業マンは取引を成立させるために非常に外向的である必要があるかもしれません。エンジニアはむしろ良きチームの一員として協調性が必要かもしれません。そして、科学者は新しいアイデアに対する開放性が必要不可欠かもしれません。ただ、全ての職種を分析すると、誠実性が仕事の成功を予測する唯一の潜在的な性格特性であることが分かっています。

残念なことに、昔から性格診断業界では当てはまれば当てはまるほどよいという考え方が傾向としてあり、人事も外部の専門家を信頼しているため、業界の傾向に適応している傾向があります。結果として、営業担当者は協調性があり、新しいアイデアに開放的になる必要があり、エンジニアは外向的でなければいけません。それぞれの役割に必要な性格特性はある程度当てはまりますが、それらは組織の背景や文化など様々な要件によって決まります。

性格診断テスト提供会社の中には、いわゆる「基準指向」の性格測定でこの問題に取り組もうとした人もいます(Shaffer & Postlethwaite, 2012)。これらは、仕事の業務行動、および特定の組織の状況に焦点を当てたテストです。行動に関する莫大なデータベースを長年にわたって蓄積してきたプロバイダーもいますが、それらは実際にごくわずかな現実の近似にすぎません。中国・深圳の営業担当者が巨大な中国の複合企業のためにオフィス機器を販売し、ドイツ・ミュンヘンのエンジニアが自動運転車用の適応型カーシートを製造し、イギリス・ケンブリッジの科学者が心理測定の研究をしているとしましょう。彼らの環境にはどれぐらい共通点があると思いますか?
たとえ彼らの中に1つでも共通のつながりを見つけたとしても、将来それぞれの背景による組織的変化や必要な行動が変化するかもしれません。

このようなジレンマは、企業戦略に寄り添い、会社の全てのデータを収集し、各職務に最適なプロファイルを作成できるピープルアナリティクス部門によってのみ解決できます。解決のためには、性格診断テストの生データが必要です。テスト提供者との各契約では、すべての項目とすべてのデータポイントをピープルアナリティクス部門に引き渡すことが前提条件となります。知的財産権侵害の疑いによるテスト提供者からの異議が出た場合、企業ははるかに安価あるいは無料の一般的な性格診断テストの導入を検討し、高価な職業的性格診断と同レベルの予測をピープルアナリティクスは実現することができます。

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