ビジネスリサーチラボは、2023年5月にセミナー「内製型の組織サーベイに使える 効果的なアンケート作成術」を開催しました。

当社では、クライアント企業が自社内で作成した組織サーベイの点検・コンサルティングも手掛けています。その経験をもとに、多くの企業が共通して陥っている課題や誤りを紹介し、対処方法について解説しました。

※レポートはセミナーの内容を基に編集・再構成したものです。

今日のテーマは、自社で作成して実施している、いわゆる「内製型」の組織サーベイに関する問題とその改善策です。

ビジネスリサーチラボでは、内製型の組織サーベイに対してコンサルティングをすることがあります。それらの経験を通じて、内製型の組織サーベイによくある課題が見えてきました。

課題と改善策を３つのパートに分けてお伝えします。各パートで１０個の課題とその改善策を取り上げます。

• 設計時の課題と改善策：調査を設計するときに起こりがちな課題と改善策
• 分析時の課題と改善策：回収したデータを分析する際に陥りがちな課題と改善策
• 対策時の課題と改善策：対策を検討・実行するときに起こる課題と改善策

今日取り上げる課題は２つの基準を満たすものです。一つは、ビジネスリサーチラボが複数の企業の内製型サーベイで目にした課題であること。もう一つは、調査の質に影響を与える重要な課題であることです。

課題の中には一見すると地味に見えるものもあるかもしれません。しかし、実践的な重要性は高いため、ぜひ最後まで確認していただければと思います。

なお、それぞれのパートで課題と改善策を紹介した後、チェックリストを提示します。

１．設計時の課題と改善策

組織サーベイを設計する際によく起こる問題とそれを解決する方法を１０個紹介します。

自社でサーベイを行う場合、質問項目を作成する必要があります。質問項目の作成は、一見簡単に思えますが、実際には困難を伴います。

①人や組織をどのような状態にしたいかが曖昧

第１の課題は、何を達成したいのかが曖昧である点です。具体的な目標がないと、計画と対策が立てにくいものです。「現状を把握したい」という抽象的な掛け声で組織サーベイを実施していませんか。

改善策としては、「成果指標」を設定することをお勧めします。成果指標は、人や組織の目指すべき状態を指します。例えば、「社員が会社に愛着を感じて働くこと」を成果指標として定める、などといったことが必要です。

成果指標は会社ごとに異なるべきです。自分たちの会社における理想の社員像や会社像を考えてみてください[1]。

②要因が測定されておらず、対策を打てない

第２の課題は、サーベイ結果を対策につなげられないことです。例えば、社員のエンゲージメントを測る調査を行ったとしましょう。エンゲージメント自体は測れているが、それを高めるための要因を測定していないと、具体的な改善策が見つけられません。

そこで、「影響指標」と呼ばれる要素を測定することです[2]。影響指標は、成果指標を促す／妨げる要因です。例えば、「上司からの支援」が社員の会社への愛着に影響を与える、という仮説が立てられるなら、「上司からの支援」が影響指標に当たります。

③質問が改善策につながらない

第３の課題は、質問が具体的な改善策につながらないことです。例えば、評価制度を変える予定がないのに、評価制度に関する満足度を測定していませんか。満足度が低かったときに何をすればよいのか策がなければ、サーベイの意義が薄れます。

影響指標を考える際には、それを向上させるための具体的な手段が存在するかどうかを考慮しましょう。例えば、「上司からの支援」が低いときに、マネジメント研修の内容を改善すれば状況が良くなるなら、影響指標に加える価値はあります。

④吟味せずに質問の雛形を用いる

第４の課題は、あまり考えなく質問のテンプレートを使用することです。各企業は異なる成果指標と影響指標を持っています。インターネット上にある、一般的な質問テンプレートをそのまま使うと、自社に合わない可能性があります。

ただし、ここでの解決策は、必ずしも質問のテンプレートを使わないことではありません。自社の成果指標と影響指標を定義した上で、それに基づいて質問のテンプレートが適切かどうかを評価しましょう[3]。

例えば、「会社への愛着」が成果指標で、「上司からの支援」が影響指標だとしたら、これらが含まれているテンプレートを使うことが良いということです。

⑤何を測定したいのかが明確ではない

第５の課題は、質問が何を測定したいのか明確でないことです。これは極端な例ですが、「あなたの好きな色は何ですか」という質問は、何を測定したいのかがわかりません。

改善策としては、測定したい概念をきちんと定義しましょう。その上で、定義に基づいて質問を作成することをお勧めします。例えば、「会社への愛着」という成果指標を測定するために、「この会社の問題を自分の問題のように感じる」という質問を設ける[4]、といった具合です。

⑥１つの概念を複数の項目で測定していない

第６の課題は、一つの概念を一つの質問で問うことです。例えば、心理的安全性を測定するときに、「私は本音が言える」と一つだけの質問で測定すると精度が落ちます。

複数の質問を設けるようにしてください。心理的安全性で言うと、「チームにおいて問題提起ができる」「リスクをとっても安全である」「異論を述べても拒絶されない」など、３つ以上の質問を設定すると良いでしょう[5]。

⑦１つの質問に２つ以上の意味が含まれている

第７の課題は、１つの質問に２つ以上の意味が含まれていることです。例えば、「仕事に打ち込んでおり、会社を辞めようとは思わない」という質問をあったとします。この質問には２つの意味が含まれています。どちらか１つに当てはまる回答者が困ってしまいます。

質問はシンプルにしましょう。「自分の仕事に没頭している」というように、一つの質問につき一つの内容を尋ねるようにしてください[6]。

⑧心理的負担を与えるような表現を用いている

第８の課題は、心理的負担を与えるような質問をしていることです。「上司とは仲が良くない」という質問があったら、どうでしょうか。回答者が遠慮や不安を感じ、正直な回答が得られません。

そこで、「上司がいなくても、私は上司の決めたことを擁護する」といった具合に、中立的な質問をしましょう[7]。そうすることで、回答者が答えやすくなります。

⑨選択肢の数が多すぎる

第９の課題は、選択肢の数が多すぎることです。例えば、「当てはまる」から「当てはまらない」まで１２段階で評価する選択肢があったら、回答に迷ってしまいます。その結果、適当な回答をする可能性があります。

選択肢は適切な数に抑えておきましょう。例えば、５個や７個がお勧めです。

⑩回答の負荷が大きい

第１０の課題は、回答の負荷が大きいことです。たとえば、自由記述式の質問が１０個あるなどすると、回答者は疲れて、回答の質が落ちてしまいます。

選択式の質問であれば、１００問程度に抑えましょう。回答時間でいうと１０～１５分程度になるようにすると良いでしょう。

 

以上の設計時の課題と改善策をチェックリストの形式でまとめました。内製型の組織サーベイを作成する際に活用してみてください。

２．分析時の課題と改善策

次に、分析の際によく見られる問題とその解決策について説明します。１０個のポイントを挙げます。

①低い値が出たら問題と決めつける

第１の課題は、低い数値は問題と即座に判断することです。実際には、低い数値が必ずしも悪いとは限りません。例えば、チームのコミュニケーションの量が少なかったとして、それが問題だとすぐに結論付けるのは早計です。

成果指標と影響指標の関連をしっかり検証しましょう。例えば、コミュニケーションの質がチームのパフォーマンスと関連することが確認できれば、量は問題視すべきではなく、質こそ向上させるべきです。

②グラフだけで結論を出す

第２の課題は、グラフだけで結論を出すことです。グラフは有用ですが、それだけで結論を導くと誤解が生じる可能性があります。

解決策は、統計分析を利用することです。例えば、営業部と開発部のパフォーマンスを比較したい場合、統計的に有意な差があるかどうかを検証するようにしましょう[8]。

③膨大な集計結果を挙げる

第３の課題は、結果が多すぎて選択が難しいことです。たくさんの結果を提供することは一般に良いことだと思われがちです。しかし、それが多すぎると、受け手は自分の考えに合った結果を選ぶかもしれません。人にはそういうバイアスがあります。

そこで、例えば、成果指標の可視化、成果指標と影響指標の関連検証、影響指標の属性比較など、分析すべき内容を絞り込みましょう[9]。必要な情報だけを提供することが重要です。

④小さな差に一喜一憂する

第４の課題は、小さな差に過剰反応することです。例えば、営業部と人事部のパフォーマンスに0.13ポイントの差があったとします。この差をどう受け止めますか。大きな問題だとすぐに結論付けるのは得策ではありません。

「効果量」を計算するようにしましょう[10]。これにより、その差がどの程度の大きさかを評価するための手がかりを得ることができます。

⑤数値の意味を勝手に決める

第５の課題は、数値の意味を勝手に決めることです。例えば、さしたる根拠もなく、「上司からの支援」のスコアが5点満点で、3点～4点は「良好支援者」とみなすのは好ましくないということです。

根拠に基づいて解釈することが改善策となります。例えば、高いスコアと低いスコアのグループを作り、それぞれの結果を比較するなど、結果を客観的に検討しようとすることが重要です。

⑥雑に他社と比較する

第６の課題は、他社と自社を雑に比較してしまうことです。問題のある形で、自社の位置を判断することになります。例えば、「当社は他社と比べて全ての値が少し低い」と心配する人がいますが、比較の対象となる他社の特徴を考慮に入れる必要があります。

また、単純にグラフで比較するだけでなく、統計分析を行い、その差が意味のあるものか、その差が本当に大きいのかを分析するようにしましょう。

⑦過去のデータを考慮しない

第７の課題は、過去のデータを考慮しないことです。例えば、「上司の支援が高いから問題ない」と思っても、去年のデータと比較した結果、低下している場合、それは問題かもしれません。

過去のデータを参照し、目の前のデータの解釈を慎重に行いましょう[11]。過去のデータが手元にない場合は、なおさら結果を抑制的に受け止める必要があります。

⑧浅い理解で迷宮に迷い込む

第８の課題は、分析の理解が十分でない状態で複雑な集計に取り組むことです。例えば、上位5%の平均と下位5%の平均を出して、それらを引き算して、さらには・・・といった形で、何となく探索的に集計を行うケースがあります。

もっとシンプルな分析方法があるかもしれません。目的に応じた分析を選ぶことが重要です。そのためには、データ分析について自分で学ぶか、分析が得意な人を社内で探すか、外部に依頼するかを考えてみてください。

⑨分析ツールに振り回される

第９の課題は、分析ツールに振り回されてしまうことです。例えば、特定のツールを使ってデータを分析し、「理屈はわからないが、何やら因果関係が出てきました」というケースを見たことがあります。

そのツールがどのような分析を行っているのかを理解するために、統計分析の基本的な理解が求められます。基礎知識を身につけるために、書籍やセミナーなどで学びましょう[12]。

⑩数値だけで判断しようとする

第１０の課題は、数値だけで判断しようとすることです。数値は現実の一部を表すものです。それだけで全てを決めつけてしまうのは、少々急ぎ過ぎです。

例えば、「上司支援のスコアが低いから上司に問題がある」と結論づけるのは拙速です。インタビューを行うなど、他の情報も収集しましょう。例えば、上司に話を聞いてみると、「仕事が多くて部下に時間を割けない」という実態が見えてくるかもしれません。

 

以上の分析時の課題と改善策をチェックリストにまとめました。自社の状況を評価し、必要な箇所は改善を進めていきましょう。

３．対策時の課題と改善策

対策時の問題と解決策について解説します。組織サーベイの目的は、人や組織をより良い状態にすることです。これを達成するためには、対策を検討し、実行する必要があります。

①回答結果を評価や異動に利用する

第１の課題は、サーベイ結果を人事評価や配置転換に利用することです。これを行うと、回答者が警戒し、正確なデータが得られなくなります。「この質問に対する答えが評価に影響するかもしれない」と思うと、忖度して回答することになりかねません。

これを改善するためには、サーベイ結果を人事評価や配置転換には使用しないということを明確に伝えましょう[13]。何に用いないかを伝えることも大事なのです。

②サーベイ結果の共有を怠る

第２の課題は、サーベイ結果を共有しないことです。回答者に結果を共有しないままでは、「自分たちの回答は無駄だった」と感じる可能性があります。

そこで、分析結果や想定される対策を、回答者に対してフィードバックするようにしましょう。例えば、サーベイ結果を報告書で共有したり、報告会を開催したりするなどの方法があります[14]。

③１回限りのイベントとして扱う

第３の課題は、組織調査を一回限りのイベントとして扱うことです。このような進め方では、組織サーベイによる改善はうまく進みません。

組織サーベイは定期的に行うようにしましょう。計画・実施・評価・改善といったPDCAのサイクルを回すことが重要です。初めのうちは劇的な成果が得られなくても、粘り強く継続しましょう。

④組織サーベイだけを頼りに判断する

第４の課題は、組織調査だけをもとに対策を立てることです。このような方法では、ややもすると、誤った決定をする可能性があります。

他の情報も考慮することで、対策の精度が上がります。例えば、組織サーベイで上司からの支援が不十分であるという結果が出たとします。上司の業務量のデータを考慮すると、上司の支援を増やす前に業務量を減らす対策が必要だと気づくかもしれません。

⑤組織全体で一様に対策を打とうとする

第５の課題として、組織全体で均一な対策を試みることが挙げられます。それぞれの部門には特性があります。例えば、全員に対して同じ研修プログラムを提供するような、一様の改善策では効果は得られません。

より良い結果を導き出すためには、各部門に合わせた対策が必要です。例えば、営業部にはマネジメント研修を提供するなど、部署ごとに適切な対策を打ちましょう。

⑥対策の優先順位が不明確である

第６の課題は、対策の優先順位が不明確であることです。効率的な問題解決が難しくなります。多くのことを一度にやろうとすると、対策の品質も低下します。

ここで必要なのは、成果指標との関連度を検証し、その結果に基づいて対策の優先順位を設定することです[15]。これにより、高い効果を得ることにつながります。

⑦対策の効果がすぐに出ることを期待する

第７の課題は、対策の効果がすぐに出ることを期待することです。期待はしばしば失望や不満につながり、組織や人事部門への信頼を損なう可能性があります。

大きな対策が実際に結果をもたらすまでには時間が必要であることを理解し、その間に小さな短期的に成果の出る対策を組み合わせて進めることが求められます。

⑧マイナス面ばかりを強調する

第８の課題は、マイナス面ばかりを強調することです。このような方法は組織の雰囲気を悲観的にし、改善へのエネルギーを失わせます。

組織サーベイを通じて課題を指摘することは重要です。しかし、同時に良い面を強調することも忘れてはなりません。組織全体の意欲を維持し、改善への推進力を高めることができます。

⑨副作用を考慮しない

第９の課題は、副作用を考慮しないことです。全ての人にとって最善の対策はありません。ある変更によって多くの人が利益を得る場合でも、不利益を受ける人もいます。

対策の影響を事前に評価しましょう。どのような副作用が出るかもしれないのかを考えます。その上で、副作用を最小限に抑えるための手段を検討しなければなりません。

⑩対策が完全に密室で決まる

第１０の課題は、対策が密室で決定されることです。これは、従業員が意見を述べる機会がないままに、対策が講じられるということです。

対策を決定する際には、社員の声を聞きましょう。例えば、問題点を共有して、改善のアイデアを社員から募ることができます。対策を提案するためのワークショップを開催する方法も考えられます。

 

以上の対策時の課題と改善案をチェックリストに整理しました。参考にしていただければと思います。

さて今回は、自社で組織サーベイを設計し、分析し、対策を行う企業に向けて、よくある課題と改善策を挙げました。全部で３０個のポイントを紹介しました。実践できそうなところから取り組んでみてください。

 

脚注

[1] 成果指標の定め方の詳細は次のコラムが参考になります。良い成果指標を定めるための４つのステップ

[2] 良質な影響指標を挙げるための方法として、次のコラムをご参照ください。組織サーベイの効果を引き上げる 影響指標の設定方法とチェックポイント

[3] テンプレートを選ぶ際の考え方として、次のコラムが参考になります。自社に合った組織サーベイの選び方（セミナーレポート）

[4] 次の論文で提示された尺度を参考にしています。Allen, N. J., and Meyer, J. P. (1990). The measurement and antecedents of affective, continuance and normative commitment to the organization. Journal of Occupational Psychology, 63(1), 1-18.

[5] これらの質問例は、心理的安全性の尺度を参考にしています。Edmondson, A. (1999). Psychological safety and learning behavior in work teams. Administrative Science Quarterly, 44, 350-383.

[6] この質問はエンゲージメントの尺度を参考にしています。Rich, B. L., Lepine, J. A., and Crawford, E. R. (2010). Job engagement: Antecedents and effects on job performance. Academy of Management Journal, 53, 617-635.

[7] この質問はLMXの尺度を参照しました。Graen, G. B. and Uhl-Bien, M. (1995). Relationship-based approach to leadership: Development of leadermember exchange (LMX) theory of leadership over 25 years: Applying a multi-level multi-domain perspective. The Leadership Quarterly, 6(2), 219-247.

[8] 統計的に有意とは何かについて次のコラムをご確認ください。人事のためのデータ分析入門：「統計的に有意」とは何か（セミナーレポート）

[9] ビジネスリサーチラボの分析内容は次のコラムを見ていただければと思います。ビジネスリサーチラボの組織サーベイ支援 12のステップ

[10] 効果量の詳細は次のコラムを参照してください。効果量とは何か：「差の大きさ」を評価する指標

[11] 個人内の変化を分析する手法を解説したコラムがあります。潜在差得点モデルとは何か

[12] ビジネスリサーチラボでは人事向けに統計講座を行っています。人事のためのデータ分析講座「統計的に有意」を学ぶ（セミナーレポート）

[13] 忖度した回答を減らすための方策の詳細は次のコラムを参考にしてください。組織サーベイ実態調査 結果報告会：従業員意識調査をもっと有効なものにするには（セミナーレポート）

[14] サーベイフィードバックの方法は次のコラムをお読みください。サーベイフィードバックの10の方法：従属員意識調査を対策につなげるために（セミナーレポート）

[15] 成果指標と影響指標の関連を検証する方法として回帰分析があります。人事のためのデータ分析入門：「回帰分析～要因を見出すための分析～」（セミナーレポート）

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執筆者

伊達洋駆：株式会社ビジネスリサーチラボ 代表取締役
神戸大学大学院経営学研究科 博士前期課程修了。修士（経営学）。2009年にLLPビジネスリサーチラボ、2011年に株式会社ビジネスリサーチラボを創業。以降、組織・人事領域を中心に、民間企業を対象にした調査・コンサルティング事業を展開。研究知と実践知の両方を活用した「アカデミックリサーチ」をコンセプトに、組織サーベイや人事データ分析のサービスを提供している。著書に『60分でわかる！心理的安全性 超入門』（技術評論社）や『現場でよくある課題への処方箋 人と組織の行動科学』（すばる舎）、『越境学習入門 組織を強くする「冒険人材」の育て方』（共著；日本能率協会マネジメントセンター）などがある。2022年に「日本の人事部 HRアワード2022」書籍部門 最優秀賞を受賞。