JP7726490B2 - Program, method, and system - Google Patents
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- JP7726490B2 JP7726490B2 JP2023030591A JP2023030591A JP7726490B2 JP 7726490 B2 JP7726490 B2 JP 7726490B2 JP 2023030591 A JP2023030591 A JP 2023030591A JP 2023030591 A JP2023030591 A JP 2023030591A JP 7726490 B2 JP7726490 B2 JP 7726490B2
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Description
本発明は、プログラム、方法、およびシステムに関する。 The present invention relates to a program, a method, and a system.
近年、企業活動において、顧客満足度の向上のみならず、従業員が仕事を通して獲得する従業員体験を向上することが、企業の成長、ひいては企業価値の向上に寄与するという考え方が採用され始めている。
従業員体験を向上するために、例えば、特許文献1に記載のアンケートシステムを採用し、従業員からの回答に基づいて、施策を講じるという方法が考えられる。
In recent years, companies have begun to adopt the idea that improving not only customer satisfaction but also the employee experience that employees gain through their work will contribute to the growth of the company and ultimately to improving its value.
In order to improve the employee experience, for example, a method is conceivable in which a questionnaire system as described in Patent Document 1 is adopted and measures are taken based on the responses from employees.
ところで、例えばスタートアップ企業のような小規模な企業で働く従業員は、オフィス環境や福利厚生の充実度よりも、仕事のやりがいの有無、又は実績に対する公正な評価を重視していることがある。このような従業員にとっては、オフィス環境が充実しているかどうかは、それほど重要な問題ではないことになる。
すなわち、従業員の性別、年齢、職種等属性、および企業の大きさ、業界等の属性により、従業員が重視する従業員体験の各項目は異なることが一般的である。
However, employees working for small companies such as start-ups may place more importance on whether their work is rewarding or whether their performance is evaluated fairly than on the office environment or the quality of employee benefits. For such employees, the quality of the office environment is not such an important issue.
In other words, the aspects of employee experience that employees value generally differ depending on their attributes, such as gender, age, and job type, as well as the size and industry of the company.
一方、上記特許文献1に記載のシステムを用いて、例えば従業員体験の各項目に対するアンケートを取得すると、評価項目への満足度の評価に留まる可能性がある。すなわち従業員それぞれが、従業員体験のうち、どの項目を重視しているかという観点を度外視した分析結果では、そこから検討した施策では、従業員の期待に応えられないおそれがある。 On the other hand, if the system described in Patent Document 1 is used to obtain, for example, a survey on each item in the employee experience, there is a possibility that it will only evaluate satisfaction with the evaluation items. In other words, if the analysis results ignore which items of the employee experience each employee values, there is a risk that measures considered based on these results will not meet employee expectations.
本発明は、企業の従業員体験のうち、改善すべき項目を効率的に抽出するシステムを提供することを目的とする。 The present invention aims to provide a system that efficiently extracts areas of a company's employee experience that need improvement.
本発明の一態様は、プロセッサとメモリとを備えるシステムに実行させるプログラムであって、プログラムは、プロセッサに、従業員から従業員体験の各項目についての期待値と実感値とに関するアンケートを実施するステップと、取得した期待値および実感値を用いて、従業員体験の各項目のうち、改善すべき項目を抽出するステップと、を実行させる。 One aspect of the present invention is a program executed by a system including a processor and memory, which causes the processor to execute the following steps: conducting a survey of employees regarding their expectations and actual values for each item of the employee experience; and using the obtained expectations and actual values to extract items that should be improved from among the items of the employee experience.
以下、本発明の一実施形態について、図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施形態を説明するための図面において、同一の構成要素には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。 One embodiment of the present invention will be described in detail below with reference to the drawings. In the drawings used to explain the embodiment, identical components will generally be assigned the same reference numerals, and repeated explanations will be omitted.
(1)情報処理システム1の構成
情報処理システム1の構成について説明する。図1は、本実施形態の情報処理システム1の構成を示すブロック図である。
(1) Configuration of Information Processing System 1 The following describes the configuration of the information processing system 1. Fig. 1 is a block diagram showing the configuration of the information processing system 1 according to this embodiment.
図1に示すように、情報処理システム1は、従業員端末10と、管理端末20と、サーバ30と、プロダクトDB40と、により構成される。
従業員端末10は、管理端末20、サーバ30、およびプロダクトDB40とネットワーク(例えば、インターネット又はイントラネット)NWを介して接続される。ここで、従業員端末10は、従業員の人数に合わせて複数設定される。
As shown in FIG. 1, the information processing system 1 includes an employee terminal 10, a management terminal 20, a server 30, and a product DB 40.
The employee terminal 10 is connected to the management terminal 20, the server 30, and the product DB 40 via a network (for example, the Internet or an intranet) NW. A plurality of employee terminals 10 are set up according to the number of employees.
従業員端末10および管理端末20は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、又は、パーソナルコンピュータである。 The employee terminal 10 and the management terminal 20 are, for example, smartphones, tablet terminals, or personal computers.
サーバ30は、複数の従業員端末10から取得した情報、および管理端末20から入力された情報に基づいた演算処理を実行し、後述する各種の情報を出力する。サーバ30は、1以上の物理コンピュータによって構成され得る。
サーバ30は、管理端末20から送信されたリクエストに応じたレスポンスを管理端末20に提供する。
The server 30 executes calculations based on information acquired from the multiple employee terminals 10 and information input from the management terminal 20, and outputs various information described below. The server 30 may be configured by one or more physical computers.
The server 30 provides the management terminal 20 with a response in response to a request sent from the management terminal 20 .
(1-1)従業員端末10の構成
従業員端末10の構成について説明する。図2は、本実施形態の従業員端末10の構成を示すブロック図である。従業員端末10は、企業の従業員が使用する端末である。なお、この発明における従業員端末10は、使用者である役員が使用する端末を含む。
(1-1) Configuration of Employee Terminal 10 The configuration of the employee terminal 10 will be described. FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the employee terminal 10 of this embodiment. The employee terminal 10 is a terminal used by an employee of a company. Note that the employee terminal 10 in this invention includes a terminal used by an executive who is the user.
図2に示すように、従業員端末10は、記憶装置11と、プロセッサ12と、入出力インタフェース13と、通信インタフェース14とを備える。 As shown in FIG. 2, the employee terminal 10 includes a storage device 11, a processor 12, an input/output interface 13, and a communication interface 14.
記憶装置11は、プログラム及びデータを記憶するように構成される。記憶装置11は、例えば、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、及び、ストレージ(例えば、フラッシュメモリ又はハードディスク)の組合せである。 The storage device 11 is configured to store programs and data. The storage device 11 is, for example, a combination of ROM (Read Only Memory), RAM (Random Access Memory), and storage (e.g., flash memory or a hard disk).
プログラムは、例えば、以下のプログラムを含む。
・OS(Operating System)のプログラム
・情報処理を実行するアプリケーションのプログラム
The programs include, for example, the following programs:
・OS (Operating System) programs ・Application programs that execute information processing
データは、例えば、以下のデータを含む。
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理を実行することによって得られるデータ(つまり、情報処理の実行結果)
The data includes, for example, the following data:
- Databases referenced in information processing - Data obtained by executing information processing (i.e., the results of executing information processing)
プロセッサ12は、記憶装置11に記憶されたプログラムを起動することによって、従業員端末10の機能を実現するコンピュータである。プロセッサ12は、例えば、以下の少なくとも1つである。
・CPU(Central Processing Unit)
・GPU(Graphic Processing Unit)
・ASIC(Application Specific Integrated Circuit)
・FPGA(Field Programmable Array)
The processor 12 is a computer that executes the programs stored in the storage device 11 to realize the functions of the employee terminal 10. The processor 12 is, for example, at least one of the following:
・CPU (Central Processing Unit)
・GPU (Graphic Processing Unit)
・ASIC (Application Specific Integrated Circuit)
・FPGA (Field Programmable Array)
入出力インタフェース13は、従業員端末10に接続される入力デバイスから情報(例えば、ユーザの指示)を取得し、かつ、従業員端末10に接続される出力デバイスに情報を出力させるように構成される。
入力デバイスは、例えば、物理ボタン、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。
出力デバイスは、例えば、ディスプレイ15、スピーカ、ランプ、又は、それらの組合せである。
The input/output interface 13 is configured to acquire information (e.g., user instructions) from an input device connected to the employee terminal 10 and to output information to an output device connected to the employee terminal 10 .
The input device is, for example, a physical button, a keyboard, a pointing device, a touch panel, or a combination thereof.
The output device is, for example, a display 15, a speaker, a lamp, or a combination thereof.
通信インタフェース14は、従業員端末10と外部装置(例えば、管理端末20、サーバ30、プロダクトDB40、またはそれらの組み合わせ)との間の通信を制御するように構成される。
ディスプレイ15は、画像(静止画、または動画)を表示するように構成される。ディスプレイ15は、例えば、液晶ディスプレイ、または有機ELディスプレイである。
The communication interface 14 is configured to control communication between the employee terminal 10 and an external device (for example, the management terminal 20, the server 30, the product DB 40, or a combination thereof).
The display 15 is configured to display an image (still image or moving image) and is, for example, a liquid crystal display or an organic EL display.
(1-2)管理端末20の構成
管理端末20の構成について説明する。図4は、本実施形態の管理端末20の構成を示すブロック図である。管理端末20は、管理者が使用する端末である。管理者とは、従業員のうち、企業における従業員体験の構築・改善の役割を担うものであり、例えば人事部門の管理職者又は担当者が該当する。なお、従業員の従業員体験の構築・改善の役割を担うものであれば、その他の部門の従業員が管理者となってもよい。
(1-2) Configuration of the Management Terminal 20 The configuration of the management terminal 20 will be described. FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of the management terminal 20 of this embodiment. The management terminal 20 is a terminal used by an administrator. An administrator is an employee who is responsible for building and improving the employee experience at a company, and corresponds to, for example, a manager or person in charge in the human resources department. Note that an employee from another department may also be the administrator, as long as they are responsible for building and improving the employee experience.
図4に示すように、管理端末20は、記憶装置21と、プロセッサ22と、入出力インタフェース23と、通信インタフェース24、ディスプレイ25と、を備える。 As shown in FIG. 4, the management terminal 20 includes a storage device 21, a processor 22, an input/output interface 23, a communication interface 24, and a display 25.
記憶装置21は、プログラム及びデータを記憶するように構成される。記憶装置21は、例えば、ROM、RAM、及び、ストレージの組合せである。 The storage device 21 is configured to store programs and data. The storage device 21 is, for example, a combination of ROM, RAM, and storage.
プログラムは、例えば、以下のプログラムを含む。
・OSのプログラム
・情報処理を実行するアプリケーション(例えば、ウェブブラウザ)のプログラム
The programs include, for example, the following programs:
・OS programs ・Application programs that execute information processing (e.g., web browsers)
データは、例えば、以下のデータを含む。
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理の実行結果
The data includes, for example, the following data:
・Databases referenced in information processing ・Results of information processing
プロセッサ22は、記憶装置21に記憶されたプログラムを起動することによって、管理端末20の機能を実現するコンピュータである。プロセッサ22は、例えば、以下の少なくとも1つである。
・CPU
・GPU
・ASIC
・FPGA
The processor 22 is a computer that implements the functions of the management terminal 20 by running a program stored in the storage device 21. The processor 22 is, for example, at least one of the following:
CPU
・GPU
・ASIC
・FPGA
入出力インタフェース23は、管理端末20に接続される入力デバイスから情報(例えば、ユーザの指示)を取得し、かつ、管理端末20に接続される出力デバイスに情報を出力させるように構成される。
入力デバイスは、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。
出力デバイスは、例えば、ディスプレイ25、スピーカ、又は、それらの組合せである。
The input/output interface 23 is configured to acquire information (for example, user instructions) from an input device connected to the management terminal 20 , and to output the information to an output device connected to the management terminal 20 .
The input device is, for example, a keyboard, a pointing device, a touch panel, or a combination thereof.
The output device is, for example, a display 25, a speaker, or a combination thereof.
通信インタフェース24は、管理端末20と外部装置(例えばサーバ30、プロダクトDB40、またはそれらの組み合わせ)との間の通信を制御するように構成される。 The communication interface 24 is configured to control communication between the management terminal 20 and an external device (e.g., a server 30, a product DB 40, or a combination thereof).
ディスプレイ25は、画像(静止画、または動画)を表示するように構成される。ディスプレイ25は、例えば、液晶ディスプレイ、または有機ELディスプレイである。 The display 25 is configured to display images (still images or videos). The display 25 is, for example, a liquid crystal display or an organic EL display.
(1-3)サーバ30の構成
サーバ30の構成について説明する。図3は、本実施形態のサーバ30の構成を示すブロック図である。
(1-3) Configuration of Server 30 The following describes the configuration of the server 30. Fig. 3 is a block diagram showing the configuration of the server 30 of this embodiment.
図3に示すように、サーバ30は、記憶装置31と、プロセッサ32と、入出力インタフェース33と、通信インタフェース34とを備える。 As shown in FIG. 3, the server 30 includes a storage device 31, a processor 32, an input/output interface 33, and a communication interface 34.
記憶装置31は、プログラム及びデータを記憶するように構成される。記憶装置31は、例えば、ROM、RAM、及び、ストレージの組合せである。 The storage device 31 is configured to store programs and data. The storage device 31 is, for example, a combination of ROM, RAM, and storage.
プログラムは、例えば、以下のプログラムを含む。
・OSのプログラム
・情報処理を実行するアプリケーションのプログラム
The programs include, for example, the following programs:
・OS programs ・Application programs that execute information processing
データは、例えば、以下のデータを含む。
・情報処理において参照されるデータベース
・情報処理の実行結果
The data includes, for example, the following data:
・Databases referenced in information processing ・Results of information processing
プロセッサ32は、記憶装置31に記憶されたプログラムを起動することによって、サーバ30の機能を実現するコンピュータである。プロセッサ32は、例えば、以下の少なくとも1つである。
・CPU
・GPU
・ASIC
・FPGA
The processor 32 is a computer that executes the programs stored in the storage device 31 to realize the functions of the server 30. The processor 32 is, for example, at least one of the following:
CPU
・GPU
・ASIC
・FPGA
入出力インタフェース33は、サーバ30に接続される入力デバイスから情報(例えば、ユーザの指示)を取得し、かつ、サーバ30に接続される出力デバイスに情報を出力させるように構成される。
入力デバイスは、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、又は、それらの組合せである。
出力デバイスは、例えば、ディスプレイである。
The input/output interface 33 is configured to obtain information (for example, user instructions) from an input device connected to the server 30 and to output information to an output device connected to the server 30 .
The input device is, for example, a keyboard, a pointing device, a touch panel, or a combination thereof.
The output device is, for example, a display.
通信インタフェース34は、サーバ30と外部装置(例えば、従業員端末10、管理端末20、プロダクトDB、またはそれらの組み合わせ)との間の通信を制御するように構成される。 The communication interface 34 is configured to control communication between the server 30 and an external device (e.g., an employee terminal 10, a management terminal 20, a product DB, or a combination thereof).
(1-4)プロダクトDB40の構成
図1に示すプロダクトDB40は、従業員体験の改善に資するシステム(プロダクト)に関する情報を記憶するデータベースである。従業員体験の改善に資するプロダクトに関する情報としては、例えば以下が挙げられる。
・企業の採用活動を支援するシステム
・企業の人事評価を支援するシステム
・企業の福利厚生の整備を支援するシステム
・企業の従業員情報を管理するシステム
・企業内の組織分析に基づく、最適な人事配置を支援するシステム
・企業内での人材育成を支援するシステム
・各従業員における業務の進捗管理を支援するシステム
・従業員の入社・定着業務(オンボーディング)を支援するシステム
・従業員の意見や状態を収集するシステム(アンケートシステム)
・企業の人的資源を可視化するシステム(従業員数や男女比の推移等をグラフで表示するシステム)
・従業員の離職傾向を察知しアラートを出すシステム
・企業の従業員間のコミュニケーションを支援するシステム
なお、プロダクトDBが記憶するプロダクトは、従業員体験の改善に資するプロダクトであれば、これら以外のシステムであってもよい。
(1-4) Configuration of the Product DB 40 The product DB 40 shown in Fig. 1 is a database that stores information about systems (products) that contribute to improving the employee experience. Examples of information about products that contribute to improving the employee experience include the following:
・Systems that support corporate recruitment activities ・Systems that support corporate personnel evaluation ・Systems that support the development of corporate employee benefits ・Systems that manage corporate employee information ・Systems that support optimal personnel placement based on organizational analysis within a company ・Systems that support human resource development within a company ・Systems that support the management of work progress for each employee ・Systems that support employee joining and retention (onboarding) ・Systems that collect employee opinions and status (survey systems)
・A system that visualizes a company's human resources (a system that displays the number of employees, gender ratio, etc., in graphs)
- A system that detects employee turnover trends and issues alerts - A system that supports communication between employees in a company Note that the products stored in the product database may be systems other than these, as long as they contribute to improving the employee experience.
プロダクトDB40が記憶するプロダクトに関する情報とは、プロダクトそのものに関するデータであってもよいし、プロダクトの機能や操作方法を解説し、費用や導入方法を示したプロダクトの紹介情報であってもよい。プロダクトDB40にアクセスすることで、記憶されたプロダクトに関する情報を取得することができる。 The product-related information stored in product DB 40 may be data about the product itself, or it may be product introductory information that explains the product's functions and operation methods, and indicates costs and installation methods. By accessing product DB 40, the stored product-related information can be obtained.
(2)実施形態の概要
本実施形態の概要について説明する。図5は、本実施形態の概要の説明図である。
図5Aは、アンケートの形式を説明する図である。図5Bは、アンケートの他の形式を説明する図である。図5Cはアンケート結果の分析方法を説明する図である。
(2) Overview of the Embodiment An overview of the present embodiment will be described below. Fig. 5 is an explanatory diagram of the overview of the present embodiment.
Fig. 5A is a diagram illustrating a questionnaire format, Fig. 5B is a diagram illustrating another questionnaire format, and Fig. 5C is a diagram illustrating a method for analyzing the questionnaire results.
本実施形態の情報処理システム1は、従業員体験の各項目について、期待値と実感値に関するアンケートを実施し、その結果から改善すべき項目を抽出するシステムである。ここで、従業員体験とは、従業員が組織との関わりを通じて得られる全ての経験や体験を指す。 The information processing system 1 of this embodiment is a system that conducts a survey regarding expectations and actual values for each item of employee experience and extracts items for improvement from the results. Here, employee experience refers to all experiences that employees gain through their involvement with the organization.
従業員体験の各項目としては、例えば以下が挙げられる。なお、以下の各項目では、大項目毎にその内容を細分化した中項目を、それぞれ2つずつ括弧内に示している。
・採用(選考期、内定期)
・オンボーディング(業務理解、関係構築)
・業務遂行(業務内容、協働関係)
・人事評価(目標設定、評価・報酬)
・人材育成(キャリア設計、能力開発)
・人事配置(業務適性、職場適性)
・仕事環境(労働条件、制度)
・企業文化(企業理念、組織風土)
以下の説明において、従業員体験に関する各項目(単に、各項目と示す場合も含む)とは、上述した16個の中項目を指す。なお、各項目の区分については、従業員体験に関するものであれば、任意に変更することができる。
Examples of employee experience categories include the following: For each of the following categories, two sub-categories are shown in parentheses, each of which is a subdivision of the main category.
・Recruitment (selection period, regular internal recruitment)
・Onboarding (understanding the business, building relationships)
・Business execution (business content, collaborative relationships)
・Personnel evaluation (goal setting, evaluation and compensation)
・Human resource development (career planning, ability development)
・Personnel placement (suitability for work, suitability for the workplace)
・Work environment (working conditions, systems)
・Corporate culture (corporate philosophy, organizational culture)
In the following explanation, each item related to employee experience (including cases where it is simply referred to as each item) refers to the 16 sub-items mentioned above. Note that the classification of each item can be changed as desired as long as it is related to employee experience.
情報処理システム1では、従業員に対して、図5Aに示す従業員体験の各項目に関するアンケートを実施する。アンケートの設問は、各項目に対する期待値を回答する設問と、各項目に対する実感値を回答する設問と、に大別される。
具体的には、アンケートでは、中項目に関する複数の設問(評価項目)が設定され、設問に対して、期待値又は実感値を従業員に回答させる。回答は、1から5の5段階評価により行われる。なお、評価する段階は任意に変更することができる。
In the information processing system 1, employees are asked to fill out a questionnaire regarding each item of employee experience shown in Fig. 5A. The questions in the questionnaire are broadly divided into questions asking about expectations for each item and questions asking about actual feelings for each item.
Specifically, the questionnaire contains multiple questions (evaluation items) related to the medium-level items, and employees are asked to respond to the questions with their expectations or actual values. Responses are made on a five-point scale from 1 to 5. The evaluation scale can be changed as desired.
図示の例では、大項目「採用」に関する中項目「選考期」についてのアンケートとして、例えば以下の設問が挙げられる。
・Q1:就職活動を納得した状態で終えることをどの程度求めますか?
・Q2:弊社への就職活動における納得感をどの程度感じていますか?
・Q3:選考活動を通じて知りたい情報を充分に得ることができた。
・Q4:選考を通じて、自分自身の価値観やキャリアに関して興味を持ってヒアリングされた。
In the illustrated example, the following questions are included as part of a questionnaire about the medium-item "selection period" related to the large item "recruitment."
・Q1: To what extent do you want to be satisfied with the outcome of your job search?
・Q2: To what extent do you feel satisfied with your job search at our company?
・Q3: I was able to obtain all the information I wanted through the selection process.
・Q4: Throughout the selection process, I was asked about my own values and career with interest.
これらの設問のうち、Q1は期待値を回答する質問となっており、Q2~Q4は、実感値を回答する質問となっている。より詳細には、Q2はQ1に対する実感値(満足度)を問う内容になっている。
すなわち、Q1に対しては、従業員は体験前(選考を受ける前)に抱いていた期待値を5段階評価で回答する。一方、Q2~Q4に対しては、従業員は、体験後(選考を受けた後)の実感値を5段階評価で回答する。
Of these questions, Q1 asks about expectations, and Q2 to Q4 ask about perceived values. More specifically, Q2 asks about perceived values (satisfaction) in relation to Q1.
For Q1, employees respond on a 5-point scale about the expectations they had before the experience (before undergoing the selection process), while for Q2 to Q4, employees respond on a 5-point scale about their actual feelings after the experience (after undergoing the selection process).
具体的には、従業員はQ1に対して、特に期待していた場合には「5」と回答し、特に期待していなかった場合には、「1」と回答し、その中間の場合には、「3」と回答する。
また、従業員はQ2~Q4に対して、該当する場合には「5」と回答し、該当しない場合には、「1」と回答し、その中間の場合には「3」と回答する。
Specifically, employees answer Q1 with a "5" if they had particular expectations, a "1" if they had no particular expectations, and a "3" if they were somewhere in between.
In addition, employees answer questions 2 to 4 with a "5" if they agree with the question, a "1" if they do not agree with the question, and a "3" if they agree with the question.
なお、必ずしも回答者が数字を入力する必要はなく、予め準備された数値を選択する回答形式であってもよい。また、例えばビジュアルアナログスケール(VAS:Visual Analogue Scale)を用いて、従業員の主観を直感的に定量化できる回答形式を採用してもよい。
また、図5Bに示すように、設問の中に、テキスト入力にて回答を行う設問が設けられてもよい。テキスト入力による回答は、例えば中項目毎に設けられてもよい。
It should be noted that respondents do not necessarily need to input numbers, and may select from a list of prepared values. Furthermore, a response format that allows employees to intuitively quantify their subjective opinions may be adopted, for example, using a visual analogue scale (VAS).
5B, some questions may be provided with a text input answer. A text input answer may be provided for each sub-item, for example.
アンケートにおいては、同じタイミングに期待値と実感値を取得してもよいし、設問によっては、期待値を事前に取得し、所定期間の経過後に実感値を取得するように経時的な集計を行ってもよい。 In a survey, expected values and actual values may be obtained at the same time, or, depending on the question, expected values may be obtained in advance and actual values may be obtained after a specified period of time has passed, allowing for chronological aggregation.
情報処理システム1は、取得した設問の期待値と実感値の値に基づいて差分を算出する。差分を算出することで、評価した従業員体験の項目のうち、改善すべき項目が抽出される。情報処理システム1は、従業員体験に関する各項目に関する従業員体験の充実度を定量的に示す評価指数を算出する。評価指数は、期待値と実感値とを総合的に評価した値であり、従業員の従業員体験が理想的な状態になっているかどうかを示す値であり、数値が高い方が理想的な状態に近いと判断される。企業としては、従業員体験を向上して従業員が充実した状態で仕事を行う環境を整備するために、算出された差分および評価指数を確認して、従業員の従業員体験がどのように推移しているかを確認することで、従業員体験を向上するための施策の妥当性を検証する。 The information processing system 1 calculates the difference based on the expected and actual values of the acquired questions. By calculating the difference, items that need improvement are extracted from the evaluated employee experience items. The information processing system 1 calculates an evaluation index that quantitatively indicates the fulfillment of the employee experience for each employee experience item. The evaluation index is a value that comprehensively evaluates the expected and actual values and indicates whether an employee's employee experience is in an ideal state, with a higher value being considered closer to the ideal state. In order to improve the employee experience and create an environment where employees can work in a fulfilling state, companies can verify the appropriateness of measures to improve the employee experience by checking the calculated difference and evaluation index to see how the employee experience is progressing.
本実施形態で説明する従業員体験を示す評価指数としては、以下が挙げられる。
・評価スコア
・評価スコアの偏差値
The evaluation indexes indicating the employee experience described in this embodiment include the following:
・Evaluation score ・Deviation value of evaluation score
評価スコアは、期待値と実感値との差分に基づいて算出されるスコア値である。図5Cは、設問への回答結果を、従業員体験の中項目ごとに、期待値をY軸、実感値をX軸としてプロットした図である。この図において、16個のプロットは、右側に示す従業員体験の中項目とそれぞれ対応している。なお、以下に後述する特徴的な値を除き、それぞれのプロットが、どの中項目に対応するかの説明は省略する。 The evaluation score is calculated based on the difference between expected and actual values. Figure 5C is a diagram in which the responses to the questions are plotted for each subcategory of employee experience, with expected values on the Y axis and actual values on the X axis. In this diagram, the 16 plots correspond to the subcategories of employee experience shown on the right. Note that, with the exception of the characteristic values described below, explanation of which subcategory each plot corresponds to will be omitted.
図5Cにおいて、ある中項目への回答が、図5Cに示すY=Xの直線(以下、基準直線という)よりも左側に位置する場合には、回答した従業員は、当該中項目について、期待していたほどに満足できなかったということになる。このような状態が継続すると、従業員の労働意欲の減退、ひいては従業員の離職につながるおそれがあるため、評価対象である項目は改善すべきであることが示唆される。例えば、プロットM6(協働関係)は基準曲線との乖離が大きく、実感値(満足度)も低いため、改善の余地が多くあることが確認できる。 In Figure 5C, if the response to a certain sub-item falls to the left of the Y = X line (hereafter referred to as the reference line) shown in Figure 5C, it means that the employee who responded was not as satisfied with that sub-item as they had hoped. If this situation continues, it could lead to a decline in employee motivation and ultimately employee turnover, so it suggests that the item being evaluated should be improved. For example, plot M6 (collaborative relationships) deviates significantly from the reference curve and the actual value (satisfaction) is low, confirming that there is plenty of room for improvement.
一方、図5Cにおいて、ある中項目への回答が、基準直線よりも右側に位置する場合には、回答した従業員は、当該中項目に対して、期待していた以上に満足できたということになる。このため、一義的には当該中項目には問題がないと判断することができる。
しかしながら、基準直線よりも大きく右側に乖離している場合には、当該評価項目は、人的、制度的、あるいは設備的に過剰に整備されており、コスト削減の余地があることが示唆される。例えば、プロットM10(能力開発)がそのような例として該当する。すなわち、企業側の能力開発領域へのツールや施策が過剰に整備されているが、従業員にとってはそこまで重要ではないため無駄が発生している状態等が想定される。
On the other hand, in Figure 5C, if the answer to a certain medium item is located to the right of the reference line, it means that the employee who answered was more satisfied with that medium item than they expected. Therefore, it can be determined that there is no problem with that medium item.
However, if the line deviates significantly to the right of the reference line, it suggests that the evaluation item in question is overdeveloped in terms of personnel, systems, or equipment, and there is room for cost reduction. For example, plot M10 (skills development) is such an example. In other words, it is assumed that the company has excessively developed tools and measures for skills development, but these are not that important to employees, resulting in waste.
これらに対して、ある設問への回答が、図5Cに示す基準直線上に位置する場合には、回答した従業員は、期待していた程度と比較して、適度に満足している状態であると判断でき、最適な状態であることが示唆される。このため、期待値および実感値のプロットは、基準直線に近い位置にプロットされることが望ましい。例えば、プロットM13(労働条件)は差分が少なく、実感値も高く基準直線との近接しているため、適切な状態であると判断できる。 In contrast, if the answer to a certain question falls on the reference line shown in Figure 5C, it can be determined that the employee who answered is moderately satisfied compared to their expectations, suggesting that they are in an optimal state. For this reason, it is desirable to plot the expected values and actual values close to the reference line. For example, plot M13 (working conditions) has a small difference, a high actual value, and is close to the reference line, so it can be determined that they are in an appropriate state.
そして、評価スコアは、実感値と、従業員体験の各項目のうち、期待値と実感値との差分が小さい項目の数量と、に基づいて算出される。評価スコアの具体的な計算方法については後述する。
評価スコアの偏差値とは、評価対象となる集合における評価スコアについて、その分布を正規化したときの値である。偏差値の算出方法については後述する。
The evaluation score is calculated based on the actual value and the number of items in the employee experience that have a small difference between the expected value and the actual value. A specific method for calculating the evaluation score will be described later.
The deviation value of the evaluation score is a value obtained by normalizing the distribution of the evaluation scores in the set to be evaluated. The method for calculating the deviation value will be described later.
情報処理システム1は、アンケートへの回答結果に基づいて、組織において改善するべき項目を抽出する。管理者は抽出された項目を確認し、従業員体験を改善するための施策を検討する。これらの具体的な手法については後述する。 The information processing system 1 extracts items that should be improved within the organization based on the survey responses. Managers review the extracted items and consider measures to improve the employee experience. Specific methods for doing this will be described later.
(3)データベース
本実施形態のデータベースについて説明する。以下のデータベースは、記憶装置31に記憶される。
(3) Database The database of this embodiment will be described. The following database is stored in the storage device 31.
(3-1)従業員データベース
本実施形態の従業員データベースについて説明する。図6は、本実施形態の従業員データベースのデータ構造の一例を示す図である。
(3-1) Employee Database The employee database of this embodiment will be described below. Fig. 6 is a diagram showing an example of the data structure of the employee database of this embodiment.
従業員データベースには、従業員情報が格納される。従業員情報は、企業に属する従業員に関する情報である。なお、従業員データベースには、使用者である役員に関する情報を含んでもよく、情報処理システム1によるアンケートに回答するすべてのユーザの情報を含みえる。 The employee database stores employee information. Employee information is information about employees belonging to a company. The employee database may also include information about executives who are the employer, and may contain information about all users who respond to questionnaires submitted by the information processing system 1.
図6に示すように、従業員データベースは、「従業員ID」フィールドと、「氏名」フィールドと、「個人情報」フィールドと、「所属部署」フィールドと、「役職」フィールドと、「勤続年数」フィールドと、「人事評価」フィールドと、「eNPS値」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。 As shown in Figure 6, the employee database includes an "Employee ID" field, a "Name" field, a "Personal Information" field, a "Department" field, a "Position" field, a "Years of Service" field, a "Personal Evaluation" field, and an "eNPS Value" field. Each field is associated with another.
「従業員ID」フィールドには、従業員のIDが格納される。従業員IDは、従業員を識別するための符号であり、従業員ごとに設定されている。 The "Employee ID" field stores the employee's ID. The employee ID is a code used to identify the employee and is assigned to each employee.
「氏名」フィールドには、従業員IDに対応する従業員の氏名が格納される。 The "Name" field stores the name of the employee corresponding to the employee ID.
「個人情報」フィールドには、従業員IDに対応する従業員の個人情報が格納される。従業員の個人情報は、例えば以下の情報を含む。
・年齢、性別、生年月日等の出生に関する情報
・国籍、出身地、居住地等の従業員と関連の深い地理的な情報
・学歴、職歴(現職における過去の役職、業務内容を含む)等の経歴に関する情報
・兄弟構成、扶養家族の有無、配偶者および子供の有無等の家族に関する情報
・性格パターン、人材タイプ診断データ、SPI検査結果等の性格、気質に関する情報
・血液型、健康診断結果等の生体情報
・職種、雇用形態(正社員、短時間正社員、契約社員、業務委託、派遣社員、パートタイム、アルバイト、インターン等)に関する情報
・新卒採用、第二新卒採用、中途採用といった採用区分に関する情報
・勤務地(在宅ワークかオフィスワークかを含む)等の従業員の働く場所に関する情報
・労働時間、残業時間、深夜残業時間等の終業時間に関する情報
・有給取得数、残有給数、遅刻回数、欠勤日数、等の勤怠に関する情報
なお、これらの各情報は、項目毎に従業員データベースにカラムが設けられてもよい。
The "personal information" field stores personal information of the employee corresponding to the employee ID. The personal information of the employee includes, for example, the following information:
・Information about the employee's place of work, such as work location (including working hours, overtime hours, and late-night overtime hours)
「所属部署」フィールドには、従業員IDに対応する従業員の現在の所属部署に関する情報が格納される。例えば、「所属部署」フィールドには、営業部、開発部、法務部、総務部、製造部等の部署名が格納される。 The "Department" field stores information about the current department of the employee corresponding to the employee ID. For example, the "Department" field stores department names such as Sales Department, Development Department, Legal Department, General Affairs Department, and Manufacturing Department.
「役職」フィールドには、従業員IDに対応する従業員の現在の役職に関する情報が格納される。「役職」フィールドには、チームリーダ、課長、部長等の部署における役職に限られず、プロジェクトマネージャー等のような業務案件における役割に関する情報を格納してもよい。また、役職にかえて、あるいは役職とは別に、従業員の職位に関する情報を格納してもよい。 The "Position" field stores information about the current position of the employee corresponding to the employee ID. The "Position" field is not limited to departmental positions such as team leader, section manager, or department head, but may also store information about the role in a business project, such as project manager. Furthermore, information about the employee's position may be stored instead of or separately from the position.
「勤続年数」フィールドには、従業員IDに対応する従業員の勤続年数に関する情報が格納される。 The "Years of Service" field stores information about the years of service of the employee corresponding to the employee ID.
「人事評価」フィールドには、従業員IDに対応する従業員の人事評価に関する情報が格納される。具体的には、人事評価フィールドには、従業員における現在又は過去の人事評価に基づいて設定されたクラスが格納される。すなわち、人事評価を例えば上位のクラスから下位のクラスまで、S、A、B、C、Dのように5段階に設定し、該当するクラスの情報が格納される。 The "Performance Evaluation" field stores information related to the performance evaluation of the employee corresponding to the employee ID. Specifically, the performance evaluation field stores a class set based on the employee's current or past performance evaluation. In other words, performance evaluations are set on a five-level scale, from highest to lowest, such as S, A, B, C, and D, and the corresponding class information is stored.
「eNPS値」フィールドには、従業員IDに対応する従業員のeNPS値が格納される。eNPS値(Employee Net Promoter Score)とは、従業員のエンゲージメントを示す値であり、従業員の所属する企業に対するロイヤリティ、すなわち、企業に対する愛着又は信頼の度合いを示す数値である。eNPS値は、従業員に対する定期的なアンケートにより取得される。「eNPS値」フィールドには、eNPS値の数値範囲により設定されてたクラスが格納されてもよい。 The "eNPS value" field stores the eNPS value of the employee corresponding to the employee ID. The eNPS value (Employee Net Promoter Score) is a value that indicates an employee's engagement and is a numerical value that indicates the employee's loyalty to the company they work for, i.e., the degree of attachment or trust they have toward the company. The eNPS value is obtained through periodic employee surveys. The "eNPS value" field may also store classes set according to the numerical range of the eNPS value.
なお、従業員データベースには、これらの属性に限定されず、従業員の属性に関するあらゆる情報を格納することができる。
なお、従業員データベースには、会社が保有する従業員に関する情報に基づいて、以下に例示するように、各種の情報を集計したうえで、集計結果を属性情報として記憶させてもよい。
・現部署在籍期間、累計異動回数、同じ部署の平均の在籍期間(=異動スパン)
・社内研修受講有無
・表彰データ
・資格
・入社日
・在籍年数
・給与・報酬・賞与
・採用経路
・ソーシャルスタイル
The employee database is not limited to these attributes and can store any information related to employee attributes.
In addition, the employee database may be configured to compile various types of information based on information about employees held by the company, as exemplified below, and store the compilation results as attribute information.
・ Length of employment in the current department, cumulative number of transfers, average length of employment in the same department (= transfer span)
・Whether or not you have attended in-house training ・Award data ・Qualifications ・Date of joining ・Years of employment ・Salary ・Remuneration ・Bonus ・Recruitment route ・Social style
(3-2)アンケートデータベース
本実施形態のアンケートデータベースについて説明する。図7は、本実施形態のアンケートデータベースのデータ構造の一例を示す図である。
アンケートデータベースは、スコア算出用アンケートテーブルと、施策用アンケートテーブルと、を含む。
(3-2) Questionnaire Database The questionnaire database of this embodiment will be described below. Fig. 7 is a diagram showing an example of the data structure of the questionnaire database of this embodiment.
The questionnaire database includes a score calculation questionnaire table and a measure questionnaire table.
スコア算出用アンケートテーブルには、評価スコアの算出のために用いられるアンケートに関する情報が格納される。
図7Aに示すように、スコア算出用アンケートテーブルは、「大項目」フィールドと、「中項目」フィールドと、「回答種別」フィールドと、「設問」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
The score calculation questionnaire table stores information about the questionnaire used to calculate the evaluation score.
7A, the score calculation questionnaire table includes a “major item” field, a “sub-item” field, an “answer type” field, and a “question” field. Each field is associated with another field.
「大項目」フィールドは、「ID」サブフィールドと、「項目名」サブフィールドと、を含む。
「ID」サブフィールドには、大項目のIDが格納される。
「項目名」サブフィールドには、大項目IDに対応する大項目の項目名が格納される。
The "major item" field includes an "ID" subfield and an "item name" subfield.
The "ID" subfield stores the ID of the major item.
The "item name" subfield stores the name of the major item corresponding to the major item ID.
「中項目」フィールドは、「ID」サブフィールドと、「項目名」サブフィールドと、を含む。
「ID」サブフィールドには、大項目IDをさらに細分化した中項目IDが格納される。
「項目名」サブフィールドには、中項目IDに対応する中項目の区分が格納される。
The "medium item" field includes an "ID" subfield and an "item name" subfield.
The "ID" subfield stores intermediate item IDs that are further subdivided from the major item IDs.
The "item name" subfield stores the classification of the medium item corresponding to the medium item ID.
「回答種別」フィールドには、該当する設問が期待値を問うものか、実感値を問うものかを識別する情報が格納される。 The "Answer Type" field stores information that identifies whether the question asks about expected values or perceived values.
「設問」フィールドは、「設問No」サブフィールドと、「設問ID」サブフィールドと、「設問内容」サブフィールドと、を含む。
「設問No」サブフィールドには、設問Noが格納される。
「設問ID」サブフィールドには、設問Noと対応する設問IDが格納される。設問IDは、中項目IDと回答種別を示す種別記号(e:期待、r:実感)により構成されている。例えば、設問ID「M1-e」は、中項目M1に関する期待値を問う設問であることが設問IDから識別できる。また。設問ID「M1-r」は、中項目M1に関する実感値を問う設問であることが設問IDから識別できる。
「設問文」サブフィールドには、設問文を示すテキストデータが格納される。
The "Question" field includes a "Question No." subfield, a "Question ID" subfield, and a "Question Content" subfield.
The "Question No." subfield stores the question number.
The "Question ID" subfield stores the question ID corresponding to the question number. The question ID is composed of a sub-item ID and a type symbol indicating the answer type (e: expectation, r: actual feeling). For example, the question ID "M1-e" can be identified from the question ID as a question asking about the expected value for the sub-item M1. Also, the question ID "M1-r" can be identified from the question ID as a question asking about the actual value for the sub-item M1.
The "question" subfield stores text data indicating the question.
このように、スコア算出用アンケートテーブルでは、各中項目に対して、期待と実感それぞれに関する質問が1つずつ格納されている。全ての設問は、属する中項目および大項目が定義されている。 In this way, the score calculation questionnaire table stores one question each about expectations and actual experiences for each sub-category. All questions have defined sub-categories and major categories to which they belong.
施策用アンケートテーブルには、従業員体験の各項目を改善するための施策の検討に用いられるアンケートに関する情報が格納される。
図7Bに示すように、施策用アンケートテーブルは、「中項目」フィールドと、「小項目」フィールドと、「設問」フィールドとを含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
The measure questionnaire table stores information about the questionnaire used to consider measures to improve each item of employee experience.
7B, the policy questionnaire table includes a "medium item" field, a "minor item" field, and a "question" field. Each field is associated with the other fields.
「中項目」フィールドは、「ID」サブフィールドと、「項目名」サブフィールドと、を含む。
「ID」サブフィールドには、大項目IDをさらに細分化した中項目IDが格納される。
「項目名」サブフィールドには、中項目IDに対応する中項目の区分が格納される。
The "medium item" field includes an "ID" subfield and an "item name" subfield.
The "ID" subfield stores intermediate item IDs that are further subdivided from the major item IDs.
The "item name" subfield stores the classification of the medium item corresponding to the medium item ID.
「小項目」フィールドは、「小項目ID」サブフィールドと、「項目名」サブフィールドと、を含む。
「小項目ID」サブフィールドには、中項目をさらに細分化した小項目のIDが格納される。
「項目名」サブフィールドには、小項目IDに対応する小項目の区分が格納される。小項目の項目名は、小項目が属する中項目を改善するための施策として着目する観点を示す内容が設定されている。すなわち、中項目の従業員体験を向上するために、中項目と関連性の高い事項であって、従業員の実感値を確認すべき事項が小項目として設定される。
例えば、中項目「選考期」の小項目として、「情報提供」、「自己理解」が設定されている。
The "minor item" field includes a "minor item ID" subfield and an "item name" subfield.
The "minor item ID" subfield stores the ID of a minor item that is a further subdivision of a medium item.
The "item name" subfield stores the classification of the minor item corresponding to the minor item ID. The item name of the minor item is set to indicate the viewpoint to be focused on as a measure to improve the medium item to which the minor item belongs. In other words, in order to improve the employee experience of the medium item, items that are highly relevant to the medium item and for which the employee's actual perception should be confirmed are set as minor items.
For example, the sub-items of the medium-item "selection period" include "information provision" and "self-understanding."
管理者は、管理端末20を操作して、小項目の項目名を任意に変更することができる。すなわち、中項目の改善のために、どのような観点に着目すべきか、管理者の判断によって任意に決めることができる。小項目の変更に伴い、設問の内容も任意に変更することができる。また、小項目の数も任意に変更することができる。 The administrator can change the names of the minor items at will by operating the management terminal 20. In other words, the administrator can decide at their discretion what perspectives to focus on in order to improve the medium items. When the minor items are changed, the content of the questions can also be changed at will. The number of minor items can also be changed at will.
「設問」フィールドは、「設問No」サブフィールドと、「設問内容」サブフィールドと、を含む。
「設問No」サブフィールドには、設問Noが格納される。
「設問文」サブフィールドには、設問文を示すテキストデータが格納される。
The "Question" field includes a "Question No." subfield and a "Question Content" subfield.
The "Question No." subfield stores the question number.
The "question" subfield stores text data indicating the question.
このように、スコア算出用アンケートテーブルでは、各中項目に対して、中項目を改善するために重要となる観点についての従業員の実感値を問う質問が2つずつ格納されている。全ての設問は、属する中項目が定義されている。 In this way, the score calculation questionnaire table stores two questions for each sub-item, asking employees about their actual perceptions of the important aspects for improving that sub-item. All questions have a defined sub-item to which they belong.
そして、図5Aに示すように、アンケートでは、各中項目について、中項目の期待値を問う質問(Q1)、中項目の実感値を問う質問(Q2)、中項目を細分化した小項目を問う質問(Q3、Q4)が設定されている。すなわち、アンケートでは、スコア算出用アンケ―トテーブル、および施策用アンケートテーブルそれぞれから、中項目毎に設問を抽出し、中項目単位で問題を並べて出題する。このため、アンケートでは、期待値を問う質問Q1の後に、実感値を問う質問(Q2~Q4)が並んでいる。この組み合わせが全ての16個の中項目について作成される。項目毎の出題数は4題に限られず、任意に変更することができる。なお、スコア算出用のアンケートと、施策用アンケートは、図5Aの構成に限られず、別のアンケートとして構成してもよい。 As shown in Figure 5A, the questionnaire contains, for each medium-level item, a question (Q1) asking about the expected value of the medium-level item, a question (Q2) asking about the actual value of the medium-level item, and questions (Q3, Q4) asking about the sub-items that subdivide the medium-level item. That is, the questionnaire extracts questions for each medium-level item from both the score calculation questionnaire table and the policy questionnaire table, and arranges the questions by medium-level item. Therefore, the questionnaire contains question Q1 asking about the expected value, followed by questions (Q2-Q4) asking about the actual value. This combination is created for all 16 medium-level items. The number of questions per item is not limited to four and can be changed as desired. The score calculation questionnaire and the policy questionnaire are not limited to the configuration shown in Figure 5A and may be configured as separate questionnaires.
このように、アンケートの設問は、階層構造を有する大区分と中区分、又は大区分から小区分によりそれぞれ区分けされている。このため、設問IDが特定されると、該当する小区分、中区分、および大区分が全て特定される。 In this way, the questions in the survey are divided into hierarchical categories, either large and medium, or large and small. Therefore, when a question ID is identified, all of the corresponding small, medium, and large categories are identified.
また、施策用アンケートテーブルでは、図5Bに示すテキスト入力による回答を求める設問に関するテーブルを備えてもよい。この場合には、それぞれの中項目における実感値に関して、回答された実感を得られた理由に関する質問が、中項目IDと関連付けられて格納される。 The policy questionnaire table may also include a table for questions that require responses via text input, as shown in Figure 5B. In this case, questions regarding the reasons for the perceived value for each sub-item are stored in association with the sub-item ID.
(3-3)回答結果データベース
本実施形態の回答結果データベースについて説明する。図8は、本実施形態の回答結果データベースのデータ構造の一例を示す図である。
(3-3) Answer Result Database The answer result database of this embodiment will be described below. Fig. 8 is a diagram showing an example of the data structure of the answer result database of this embodiment.
回答結果データベースには、アンケートへの回答結果に関する情報が格納される。
図8に示すように、回答結果データベースには、「従業員ID」フィールドと、「Q1期待値」フィールドと、「Q1実感値」フィールドと、「Q2-Q1差分」フィールドと、「Q3実感値」フィールドと、「Q4実感値」フィールドと、…を含む。図示と説明を省略するが、設問の数に対応して、それぞれの設問に対する回答結果が、それぞれカラムとして設けられている。各フィールドは、互いに関連付けられている。
また、中項目ごとに、スコア算出用アンケートテーブルに格納された設問における期待値と実感値との差分が計算されて格納されている。施策検討用アンケートテーブルに格納された設問に対しては、回答された実感値が格納されている。
また、仮にテキスト入力により回答を受け付けた場合には、回答されたテキストデータが格納される。
すなわち、回答結果データベースには、アンケートに回答した従業員ごとに、全ての設問への回答結果が格納されている。
The answer result database stores information about the answer results to the questionnaire.
As shown in Fig. 8, the answer result database includes an "employee ID" field, a "Q1 expected value" field, a "Q1 actual value" field, a "Q2-Q1 difference" field, a "Q3 actual value" field, a "Q4 actual value" field, and so on. Although not shown and not described, the answer results for each question are provided as columns corresponding to the number of questions. Each field is associated with another.
In addition, for each intermediate item, the difference between the expected value and the actual value for the question stored in the score calculation questionnaire table is calculated and stored. For the question stored in the policy consideration questionnaire table, the actual value of the answer is stored.
If the answer is received by text input, the text data of the answer is stored.
That is, the response result database stores the response results to all questions for each employee who responded to the questionnaire.
(3-4)評価結果データベース
本実施形態の評価結果データベースについて説明する。図9は、本実施形態の評価結果データベースのデータ構造の一例を示す図である。
(3-4) Evaluation Result Database The evaluation result database of this embodiment will be described below. Fig. 9 is a diagram showing an example of the data structure of the evaluation result database of this embodiment.
評価結果データベースには、アンケートへの回答結果に対して分析を行い、従業員体験の各項目について評価した結果が格納される。
図9に示すように、回答結果データベースには、「評価対象」フィールドと、「中項目ID」フィールドと、「平均期待値(Yi)」フィールドと、「平均実感値(Xi)」フィールドと、「平均差分(Xi-Yi)」フィールドと、「評価スコア」フィールドと、「偏差値」フィールドと、を含む。各フィールドは、互いに関連付けられている。
The evaluation results database stores the results of analyzing the responses to the questionnaire and evaluating each item of the employee experience.
9, the answer result database includes an "evaluation target" field, an "intermediate item ID" field, an "average expected value (Yi)" field, an "average actual value (Xi)" field, an "average difference (Xi-Yi)" field, an "evaluation score" field, and a "deviation value" field. Each field is associated with another field.
「評価対象」フィールドには、従業員体験の各項目を評価するうえで、評価対象となる集合を定義するための区分が格納される。区分としての従業員の属性は、後述する評価集合の定義において指定された従業員の属性情報に基づいて設定される。例えば、評価集合として、全社が挙げられる。これは、会社全体における評価スコアの算出の際に設定されるデータである。 The "Evaluation Target" field stores the category used to define the set to be evaluated when evaluating each item in the employee experience. Employee attributes as a category are set based on the employee attribute information specified in the evaluation set definition, which is described below. For example, the evaluation set could be the entire company. This data is set when calculating the evaluation score for the entire company.
また、所属部署ごとに従業員体験の各項目を評価する場合には、図6に示す従業員データベースにおける「所属部署」フィールドに格納された複数の部署名が参照される。これにより、図9に示すように、「評価対象」フィールドに、営業部、開発部、…、といった従業員の所属部署として設定されている各部署名が格納される。 Furthermore, when evaluating each item of employee experience by department, the multiple department names stored in the "Department" field in the employee database shown in Figure 6 are referenced. As a result, the "Evaluation Target" field stores the names of the departments set as the employee's departments, such as Sales Department, Development Department, etc., as shown in Figure 9.
一方、役職ごとに従業員体験の各項目を評価する場合には、従業員データベースにおける「役職」フィールドに格納された複数の役職名が参照され、「属性」フィールドに、従業員の役職として設定されている各役職名が格納される。
すなわち、「評価対象」フィールドには、従業員データベースに格納された従業員の属性であって、評価対象となる集合を定義するために指定された属性のうちのいずれかが格納される。評価対象となる集合を定義する処理については後述する。
On the other hand, when evaluating each item of employee experience for each job title, multiple job titles stored in the "job title" field in the employee database are referenced, and each job title set as an employee's job title is stored in the "attribute" field.
That is, the "evaluation target" field stores one of the attributes of employees stored in the employee database that is specified to define the set of evaluation targets. The process of defining the set of evaluation targets will be described later.
「中項目ID」フィールドには、従業員体験の各項目に関するIDが格納される。具体的には、図7に示すアンケートデータベースに格納された中項目IDである。 The "Sub-item ID" field stores the ID for each item in the employee experience. Specifically, it is the sub-item ID stored in the survey database shown in Figure 7.
「平均期待値(Yi)」フィールドには、「評価対象」フィールドに該当する従業員からの回答結果であって、対応する中項目IDに属する設問への回答結果における期待値の平均値が格納される。「平均期待値(Yi)」フィールドの値は、図8に示す回答結果データベース、および図6に示す従業員データベースを参照して算出される。 The "Average Expected Value (Yi)" field stores the average expected value of the response results from employees who correspond to the "Evaluation Target" field and to questions belonging to the corresponding sub-item ID. The value of the "Average Expected Value (Yi)" field is calculated by referencing the response result database shown in Figure 8 and the employee database shown in Figure 6.
「平均実感値(Xi)」フィールドには、「評価対象」フィールドに該当する従業員からの回答結果であって、対応する中項目IDに属する設問への回答結果における実感値の平均値が格納される。「平均実感値(Xi)」フィールドの値は、図8に示す回答結果データベース、および図6に示す従業員データベースを参照して算出される。 The "Average Perceived Value (Xi)" field stores the average perceived value of the responses from employees who correspond to the "Evaluation Target" field to questions belonging to the corresponding sub-item ID. The value of the "Average Perceived Value (Xi)" field is calculated by referencing the response result database shown in Figure 8 and the employee database shown in Figure 6.
「平均差分(Xi-Yi)」フィールドには、「評価対象」フィールドに該当する従業員からの回答結果であって、対応する中項目IDに属する設問への回答結果における平均実感値と平均期待値との差分が格納される。具体的には、平均実感値(Xi)から平均期待値(Yi)を引いた値が格納される。 The "Average Difference (Xi - Yi)" field stores the difference between the average perceived value and the average expected value in the responses to questions belonging to the corresponding medium-level item ID, which are responses from employees corresponding to the "Evaluation Target" field. Specifically, the value stored is the average perceived value (Xi) minus the average expected value (Yi).
「評価スコア」フィールドには、評価指数のうちの評価スコアが格納される。評価スコアは、従業員体験の各項目それぞれの平均期待値、平均実感値、および平均差分に基づいて算出され、以下の判断基準を考慮した計算式により算出される。
・図5Cに示す基準曲線との距離が近い方がよい。
・実感値および期待値それぞれが高い方がよい。(特に実感値)
・差分が0の場合は、実感値が高い方がよい。
・実感値が期待値よりも高すぎるのもよくない。
The "Evaluation Score" field stores the evaluation score from the evaluation index. The evaluation score is calculated based on the average expected value, average actual value, and average difference for each item of employee experience, and is calculated using a formula that takes into account the following criteria:
The closer the distance to the reference curve shown in FIG. 5C, the better.
・The higher the perceived value and the expected value, the better (especially the perceived value).
・If the difference is 0, it is better to have a higher perceived value.
- It's not good if the actual value is too high compared to the expected value.
例えば、評価スコアは、以下の計算式により算出される。
評価スコア=(Xi/基準曲線との距離の正規化した値)の総和×(Xi-Yi>0となる項目数)×(Xi>中間値となる項目数)×(Yi>中間値となる項目数)
項目数とは、期待値と実感値が評価される中項目の区分の数を指す。
中間値とは、回答値の中間の値であり、例えば5段階評価では「3」となる。
For example, the evaluation score is calculated using the following formula:
Evaluation score = sum of (Xi/normalized value of distance from standard curve) x (number of items where Xi - Yi > 0) x (number of items where Xi > intermediate value) x (number of items where Yi > intermediate value)
The number of items refers to the number of categories of medium items for which expected values and actual values are evaluated.
The median value is the middle value of the response values, for example, "3" in a 5-point scale.
「偏差値」フィールドには、評価スコアについての偏差値が格納される。評価スコアの偏差値は、過去に得られた回答結果の統計的な分布に基づいて設定された平均値と標準偏差に基づいて算出される。具体的には以下の式により算出される。
偏差値=((評価スコア-平均値)/標準偏差)+50
なお、偏差値を算出するための平均値と標準偏差については、アンケートへの回答結果の蓄積に応じて、適宜補正することができる。
The "Deviation" field stores the deviation value of the evaluation score. The deviation value of the evaluation score is calculated based on the average value and standard deviation set based on the statistical distribution of past answer results. Specifically, it is calculated using the following formula:
Deviation score = ((evaluation score - average value)/standard deviation) + 50
The mean value and standard deviation for calculating the deviation value can be appropriately corrected depending on the accumulated results of responses to the questionnaire.
(4)情報処理
本実施形態の情報処理について説明する。
図10は、本実施形態の情報処理システム1による処理の全体を説明する図である。
(4) Information Processing Information processing in this embodiment will be described.
FIG. 10 is a diagram illustrating the overall processing performed by the information processing system 1 of this embodiment.
図10に示すように、サーバ30は、アンケートを実施する(ステップS130)。
具体的には、サーバ30は、図7に示すアンケートデータベースに格納されたアンケートの設問文について、期待値と実感値との回答を求めるアンケートを作成し、従業員端末10に送信する。
As shown in FIG. 10, the server 30 conducts a survey (step S130).
Specifically, the server 30 creates a questionnaire requesting responses to expected values and actual values for the questionnaire questions stored in the questionnaire database shown in FIG. 7, and transmits the created questionnaire to the employee terminal 10.
アンケートの作成では、管理者はまず、回答者およびアンケートの実施時期、アンケートの回答期限を設定する。設定された内容に従い、アンケートが配布される。ここで、管理者はアンケートの設問を選択する。アンケートの設問のうち、評価スコア用のアンケートについては、例えば中項目を選択することで、該当する中項目に属する設問が選択される。また、施策用アンケートについては、小項目を選択することで、該当する小項目に属する設問が選択される。選択する小項目の数量は任意に変更することができる。 When creating a survey, the administrator first sets the respondents, the survey's implementation time, and the deadline for responding to the survey. The survey is then distributed according to the settings. The administrator then selects the survey questions. For survey questions for evaluation scores, for example, by selecting a medium-sized item, questions belonging to the corresponding medium-sized item will be selected. For survey questions for measures, by selecting a small item, questions belonging to the corresponding small item will be selected. The number of small items selected can be changed as desired.
ステップS120の後に、従業員はアンケートへの回答を行う(ステップS110)。具体的には、従業員は、従業員端末10を操作して、サーバ30から受信したアンケートに回答する。従業員が回答した結果は、サーバ30に送信される。サーバ30は、従業員から受信した回答結果を、図8に示す回答結果データベースの新たなレコードとして記録する。アンケートの回答情報には、回答者の従業員IDが含まれるが、その後の後述する評価結果の表示において、回答者毎の回答結果を識別できる状態として表示するか、回答者毎の回答結果を識別できない状態として表示するか、については管理者が選択することができる。なお。回答者毎の回答結果を識別できる状態として評価結果を表示することが望ましい。期待値と実感値との乖離のある従業員を特定することで、将来的な離職のリスクを従業員単位で把握することができるからである。 After step S120, the employee responds to the questionnaire (step S110). Specifically, the employee operates the employee terminal 10 to respond to the questionnaire received from the server 30. The employee's responses are sent to the server 30. The server 30 records the response results received from the employee as new records in the response result database shown in FIG. 8. The questionnaire response information includes the respondent's employee ID, but when displaying the evaluation results described below, the administrator can choose whether to display the response results for each respondent in a manner that makes them identifiable, or in a manner that makes them indistinguishable. Note that it is desirable to display the evaluation results in a manner that makes it identifiable. This is because identifying employees with a discrepancy between expected and actual performance makes it possible to grasp the risk of future turnover on an employee-by-employee basis.
ステップS110の後に、サーバ30は、全社に対する評価指標の算出を行う(ステップS131)。具体的には、サーバ30は、全ての従業員からの回答結果に対して評価指標を算出する。具体的には、中項目ごとの平均期待値、平均実感値、平均差分を算出し、算出した結果に基づいて、評価スコアおよびその偏差値を算出する。偏差値の算出に際しては、予め設定されている標準偏差と平均値とを用いて偏差値を計算する。サーバ30は、算出した結果を、図9に示す評価結果データベースにおける新たなレコードとして記録する。 After step S110, server 30 calculates evaluation indices for the entire company (step S131). Specifically, server 30 calculates evaluation indices for the responses from all employees. Specifically, it calculates the average expected value, average actual value, and average difference for each medium-level item, and then calculates the evaluation score and its deviation value based on the calculated results. When calculating the deviation value, a preset standard deviation and average value are used. Server 30 records the calculated result as a new record in the evaluation result database shown in FIG. 9.
ステップS131の後に、管理者は、評価集合の指定を行う(ステップS120)。具体的には、管理者が管理端末20を操作して、評価集合を指定する。管理者は、所定の入力フォームから評価集合を選択することで、従業員の属性のうち、評価集合を形成するための区分を指定する。例えば、従業員の所属部署ごとに評価したい場合は、所属部署を指定し、従業員の役職ごとに評価したい場合は、役職を指定する。管理者が指定した評価集合の区分は、サーバ30に送信される。指定する区分としては、従業員の従業員データベースに含まれる全ての属性から選択することができる。 After step S131, the administrator specifies the evaluation set (step S120). Specifically, the administrator operates the management terminal 20 to specify the evaluation set. By selecting an evaluation set from a specified input form, the administrator specifies the classification of employee attributes to form the evaluation set. For example, if an evaluation is to be performed by employee department, the administrator specifies the department; if an evaluation is to be performed by employee position, the administrator specifies the position. The classification of the evaluation set specified by the administrator is sent to the server 30. The classification to be specified can be selected from all attributes contained in the employee database.
ステップS120の後に、サーバ30は、評価集合の定義を行う(ステップS132)。具体的には、管理端末20から送信された評価集合の区分を参照し、評価集合を定義する。例えば、管理者により評価集合の区分として所属部署が指定された場合には、サーバ30は、所属部署を評価集合の区分として定義する。 After step S120, the server 30 defines the evaluation set (step S132). Specifically, the evaluation set is defined by referencing the classification of the evaluation set sent from the management terminal 20. For example, if the administrator specifies the department as the classification of the evaluation set, the server 30 defines the department as the classification of the evaluation set.
ステップS132の後に、サーバ30は、評価集合に対する評価指数の算出を行う(ステップS133)。具体的には、サーバ30は、定義した評価集合の区分、および回答結果データベースの情報を参照して、評価集合ごとに平均期待値、平均実感値、および平均差分を集計し、その結果から評価指数を算出する。すなわち、サーバ30は、定義した評価集合の区分となる属性ごとに、評価指数における評価スコアを算出する。例えば、評価集合の区分が所属部署である場合には、サーバ30は、部署毎の評価スコアを算出する。サーバ30は、評価スコアの算出の後に、評価スコアに基づいて、部署毎の偏差値を算出する。サーバ30は、算出した結果を、図9に示す評価結果データベースにおける新たなレコードとして記録する。これにより、サーバ30による改善すべき項目の抽出が完了する。 After step S132, the server 30 calculates an evaluation index for the evaluation set (step S133). Specifically, the server 30 references the defined evaluation set classification and the information in the response result database to tally the average expected value, average actual value, and average difference for each evaluation set, and calculates an evaluation index from the results. That is, the server 30 calculates an evaluation score in the evaluation index for each attribute that classifies the defined evaluation set. For example, if the evaluation set classification is department, the server 30 calculates an evaluation score for each department. After calculating the evaluation scores, the server 30 calculates a standard deviation for each department based on the evaluation scores. The server 30 records the calculated results as a new record in the evaluation result database shown in FIG. 9. This completes the server 30's extraction of items to be improved.
ステップS133の後に、サーバ30は、評価結果を提示する(ステップS134)。具体的には、サーバ30は、評価結果を管理端末20に送信することで、管理者に提示する。 After step S133, the server 30 presents the evaluation results (step S134). Specifically, the server 30 presents the evaluation results to the administrator by transmitting them to the management terminal 20.
ステップS134の後に、管理端末20は、評価結果を表示する(ステップS121)。具体手時には、管理端末20は、評価結果をディスプレイ25に表示する。この際の画面例P10については後述する。管理者は、ディスプレイ25に表示された評価結果を参照して、全社の従業員体験の評価スコアおよび偏差値を確認するとともに、部署毎の評価スコアおよび偏差値を確認する。そして、管理者は、改善すべき従業員体験の各項目を確認する。このように、管理者が、評価集合ごとの評価スコアおよび偏差値を確認することで、評価集合ごとの評価結果の傾向を確認することができる。 After step S134, the management terminal 20 displays the evaluation results (step S121). Specifically, the management terminal 20 displays the evaluation results on the display 25. Screen example P10 at this time will be described later. The manager refers to the evaluation results displayed on the display 25 to check the evaluation scores and standard deviations for the employee experience across the entire company, as well as the evaluation scores and standard deviations for each department. The manager then checks each employee experience item that needs improvement. In this way, by checking the evaluation scores and standard deviations for each evaluation set, the manager can confirm the trends in the evaluation results for each evaluation set.
図11に示すように。ステップS121の後に、サーバ30は、プロダクトの提案を行う(ステップS135)。具体的には、サーバ30は、従業員体験の各項目のうち、最も改善すべき項目、あるいは所定の閾値よりも評価スコアが低い項目と関連し、かつプロダクトDB40に格納されたプロダクト、又はプロダクトについての紹介情報を、管理端末20に提供する。例えば、採用に関する項目が改善すべき項目と判断される場合には、サーバ30は、管理端末20に対して、採用支援を行うプロダクトを提案する。 As shown in FIG. 11, after step S121, the server 30 proposes a product (step S135). Specifically, the server 30 provides the management terminal 20 with products or product introduction information that are associated with the employee experience items that need the most improvement or that have an evaluation score lower than a predetermined threshold and that are stored in the product DB 40. For example, if a hiring-related item is determined to be an item that needs improvement, the server 30 proposes to the management terminal 20 a product that provides hiring support.
ステップS135の後に、管理端末20は、プロダクトの表示を行う(ステップS122)。具体的には、管理端末20は、サーバ30から提案されたプロダクト、又はプロダクトについての紹介情報を、ディスプレイ25に表示する。管理者は、ディスプレイ25に表示されたプロダクト、又はプロダクトについての紹介情報を確認して、当該プロダクトの採用を検討する。 After step S135, the management terminal 20 displays the product (step S122). Specifically, the management terminal 20 displays the product proposed by the server 30 or information about the product on the display 25. The administrator checks the product or information about the product displayed on the display 25 and considers adopting the product.
ステップS122の後に、サーバ30は、管理者による従業員体験の改善に向けた施策に関するタスクの管理を行う。タスク管理機能では、設定された改善項目の優先順位に基づいて、実行すべきタスクをそのスケジュールとともに設定する。 After step S122, server 30 manages tasks related to measures implemented by the manager to improve the employee experience. The task management function sets the tasks to be performed along with their schedules based on the priority of the improvement items that have been set.
施策に関するタスクは、小項目として設定された項目、および小項目に対応する設問への回答である実感値の大きさに基づいて管理者により行われてもよい。例えば、図7Bに示すアンケートにおいて、中項目「選考期」に改善の余地がある場合には、小項目として設定されたQ3およびQ4への回答結果を確認する。そして、仮にQ3の回答としての実感値が低い場合には、選考期における情報提供について、改善の余地があることが判断できるため、管理者は、採用担当者に対して、Q3と対応する小項目である「情報提供」という観点を改善するための施策を検討する。当該施策には複数のタスクが設定され、それらの内容と、担当すべき部署又は担当者、実行されるべきスケジュールを管理者が管理端末20から入力する。 Tasks related to measures may be performed by the administrator based on the items set as sub-items and the magnitude of the perceived values, which are the answers to the questions corresponding to the sub-items. For example, in the questionnaire shown in Figure 7B, if there is room for improvement in the medium-item "selection period," the answers to Q3 and Q4 set as sub-items are checked. If the perceived value of the answer to Q3 is low, it can be determined that there is room for improvement in the provision of information during the selection period, and the administrator considers measures for the hiring manager to improve the perspective of "information provision," which is the sub-item corresponding to Q3. Multiple tasks are set for the measure, and the administrator inputs their contents, the department or person in charge, and the schedule for their implementation from the management terminal 20.
また、施策に関するタスクは、図5Bに示すテキスト入力による回答を求める設問に対する回答結果に基づいて設定されてよい。この場合には、テキスト入力により回答された内容に対してテキストマイニング処理を行い、回答文であるテキストデータを単語や文節で区切り、それらの出現の頻度や共出現の相関、出現傾向、時系列などを解析する。これにより、該当する中項目を改善するための有用な情報を取り出すことができる。この際、テキスト情報から感情分析を行い、否定的な回答と肯定的な回答とを分類してもよい。 Furthermore, measures-related tasks may be set based on the answers to questions that require text input, as shown in Figure 5B. In this case, text mining is performed on the answers entered through text input, dividing the text data that constitutes the answers into words and phrases, and analyzing their frequency of appearance, co-appearance correlation, appearance trends, time series, and so on. This makes it possible to extract useful information for improving the relevant intermediate items. At this time, sentiment analysis may be performed on the text information to classify answers into negative and positive.
管理端末20は、タスクの進捗を確認する(ステップS123)。具体的には、管理者はタスクを実行すべき部署又は担当者に進捗を確認し、その旨を管理端末20から入力する。入力された進捗状況は、サーバ30に通知される。サーバ30によるタスク管理では、サーバ30は、設定されたスケジュールを参照し、期限までに設定されたタスクの実行が行われたかどうかを継続的に確認する。 The management terminal 20 checks the progress of the task (step S123). Specifically, the administrator checks the progress with the department or person in charge of executing the task and inputs this information into the management terminal 20. The input progress status is notified to the server 30. In task management by the server 30, the server 30 refers to the set schedule and continuously checks whether the set task has been completed by the deadline.
当該タスクが期限までに実行されてない場合、または期限の直前になっても当該タスクが実行されていないことが確認された場合には、サーバ30は、管理端末20に対して、タスクの実行を促すアラートを出す。これにより、確実に従業員体験の改善に向けたタスクを管理者に実行させることができる。 If the task has not been completed by the deadline, or if it is confirmed that the task has not been completed even just before the deadline, the server 30 will issue an alert to the management terminal 20 urging the task to be completed. This ensures that the manager is able to complete tasks aimed at improving the employee experience.
タスク管理機能では、各部門で行われる改善施策に関するタスクの具体的な進捗について、部門横断的に表示するダッシュボードを備えてもよい。ダッシュボードでは、それぞれの部門において行われるべきタスクについての進捗状況を、一覧として管理端末20に表示する。このため、管理者は、各部門にまかせるのではなく、具体的な進捗について管理することができ、効果的に従業員体験の改善を促すことができる。
以上により、情報処理システム1による処理が終了する。
The task management function may include a dashboard that displays the specific progress of tasks related to improvement measures being implemented in each department across departments. The dashboard displays a list of the progress of tasks to be performed in each department on the management terminal 20. This allows the manager to manage the specific progress rather than leaving it up to each department, thereby effectively promoting improvements to the employee experience.
This completes the processing by the information processing system 1.
(5)使用例
本実施形態の使用例について説明する。
まず、管理者が、評価集合の区分として、所属部署として指定する。所属部署として、例えば、営業部、開発部、法務部、総務部、製造部が設定されている場合には、それぞれの部署に属する従業員の集合に対して、従業員体験の中項目M1からM16の平均期待値、平均実感値、平均差分が算出される。次に、これらの値に基づいて、それぞれの部署毎に評価スコアと偏差値とが算出され、管理端末20に表示される。この時の表示画面P10を図12に示す。
このうち、図12Aは全体の評価結果を示す図、図12Bは部署毎(評価集合毎)の評価結果を示す図図である。
(5) Usage Examples Usage examples of this embodiment will be described.
First, the manager specifies the department as the category of the evaluation set. For example, if the departments are set as the sales department, development department, legal department, general affairs department, and manufacturing department, the average expected value, average actual value, and average difference for the employee experience sub-items M1 to M16 are calculated for the group of employees belonging to each department. Next, based on these values, the evaluation score and deviation value are calculated for each department and displayed on the management terminal 20. The display screen P10 at this time is shown in FIG. 12.
Of these, FIG. 12A is a diagram showing the overall evaluation results, and FIG. 12B is a diagram showing the evaluation results for each department (each evaluation set).
図12Aには、全体の評価結果が示されている。この図では、全社および評価集合ごとの評価結果として、中項目毎の偏差値と、偏差値の算出に用いた平均差分、平均期待値、平均実感値が表示されている。なお、この図では評価スコアの表示を省略しているが、評価スコアを同時に表示してもよい。また、偏差値の過去からの推移を別途表示して、改善活動の進捗の程度を示してもよい。また、全社での偏差値について、サーバ30は、同業他社、又は同じ企業規模の他の企業と比較することもできる。サーバ30が他社と比較する情報は以下を含む。
・アンケート結果(各中項目に対する回答値(期待値、実感値)各小項目に対する回答値
・アンケート結果に基づく評価結果(算出した差分、評価スコア、評価スコアの偏差値)
この図では、中項目ごとに評価結果が表示されていることで、平均差分、平均期待値、平均実感値の値により、抽出された改善すべき項目が示唆されている。
FIG. 12A shows the overall evaluation results. In this figure, the evaluation results for the entire company and for each evaluation set are displayed, including the deviation value for each medium item, and the average difference, average expected value, and average actual value used to calculate the deviation value. Note that the display of the evaluation score is omitted in this figure, but the evaluation score may also be displayed at the same time. Also, the change in deviation value from the past may be displayed separately to indicate the degree of progress of improvement activities. Furthermore, the server 30 can compare the deviation value for the entire company with other companies in the same industry or other companies of the same size. The information that the server 30 uses to compare with other companies includes the following:
・Survey results (response values for each medium item (expected value, actual value) and response values for each sub-item ・Evaluation results based on the survey results (calculated difference, evaluation score, deviation value of evaluation score)
In this figure, the evaluation results are displayed for each medium-level item, and the items that need to be improved are suggested based on the average difference, average expected value, and average actual value.
図12Bの上側には、部署毎の評価スコアおよび偏差値が表示されている。棒グラフは評価スコアの値に基づき作成されている。これらの評価スコアおよび偏差値を確認することで、どの部署の従業員体験が高く、どの部署の従業員体験が低いかを管理者は判別することができる。なお、この図において、偏差値のみの表示としてもよい。この場合には、棒グラフは偏差値を示すグラフとなる。 The upper part of Figure 12B displays the evaluation scores and standard deviations for each department. The bar graph is created based on the evaluation score values. By checking these evaluation scores and standard deviations, managers can determine which departments have high and low employee experience. Note that this figure may also display only standard deviations. In this case, the bar graph will be a graph showing standard deviations.
図12Bの下側には、従業員の属性に基づいて設定された区分(この例の場合、所属部署)毎に、従業員体験の各項目の評価がされている。すなわち、評価集合ごとの各項目に対する評価結果が表示されている。この図では、従業員体験の中項目(M1~M16)に対して、平均実感値、差分、およびこれらに基づいて算出された優先順位が表示されている。サーバ30は、算出された差分および期待値に基づいて、改善すべき項目の優先順位を設定する。具体的には、サーバ30は、アンケートでの回答結果に基づいて、平均差分および平均期待値から優先順位を設定する。 The lower part of Figure 12B shows an evaluation of each item in the employee experience for each category (in this example, department) set based on the employee's attributes. In other words, the evaluation results for each item for each evaluation set are displayed. In this figure, the average perceived value, difference, and priority calculated based on these are displayed for each medium-sized item of employee experience (M1 to M16). The server 30 sets the priority of items to be improved based on the calculated difference and expected value. Specifically, the server 30 sets the priority from the average difference and average expected value based on the results of the questionnaire responses.
具体的には、平均差分が大きい順に優先順位が高いとされ、平均差分が同じ場合には、平均期待値が大きい方が、優先順位が高いとされる。また、優先順位の設定に際しては、各項目に対して、重み付けをしてもよい。すなわち、各項目に対して重み付けのための補正係数を設定し、平均差分に対して補正係数を乗じた値により、優先順位を評価してもよい。この場合、補正係数は、各項目と、従業員へのエンゲージメントへの関連性に基づいて設定することができる。 Specifically, the higher the average difference, the higher the priority; if the average differences are the same, the item with the larger average expected value will have the higher priority. Furthermore, when setting priorities, each item may be weighted. That is, a weighting correction coefficient may be set for each item, and the priority may be evaluated based on the value obtained by multiplying the average difference by the correction coefficient. In this case, the correction coefficient may be set based on each item and its relevance to employee engagement.
すなわち、従業員体験の各項目は、従業員のエンゲージメントへの影響が高い項目と、低い項目と、に分けられる。例えば、中項目M8「評価、報酬」、M13「労働条件」、M6「協働関係」などは比較的、エンゲージメントとの相関が高いことが知られている。
一方、中項目M15「企業理念」、M3「業務理解」などは、エンゲージメントとの相関が低いことが知られている。このような経験的に確認された各項目とエンゲージメントとの相関の高低に基づいて、補正係数を設定しておくことで、従業員のエンゲージメントを効率的に向上するために、改善すべき項目を適切に抽出することができる。
In other words, each item in the employee experience can be divided into items that have a high impact on employee engagement and items that have a low impact. For example, medium-sized items such as M8 "evaluation and compensation," M13 "working conditions," and M6 "collaborative relationships" are known to have a relatively high correlation with engagement.
On the other hand, it is known that the correlation between engagement and medium-sized items such as M15 "corporate philosophy" and M3 "business understanding" is low. By setting a correction coefficient based on the empirically confirmed correlation between each item and engagement, it is possible to appropriately identify items that need improvement in order to efficiently increase employee engagement.
そして、画面例P10を確認した管理者は、営業部の従業員体験が低いことを確認する。そして、管理者は営業部において、従業員体験の中項目M1からM16のうち、優先順位の高い項目を確認する。図示の例では、中項目のうち、中項目IDが「M6」に該当する中項目「協働関係」の優先順位が「1」となっている。これは、中項目「協働関係」の実感値が低く、かつ平均差分が大きいことを意味し、従業員の抱いていた期待と乖離して、不満足の程度が高いことが示唆される。このため、管理者は、従業員体験のうち、「協働関係」に関する従業員体験について、改善するための施策を検討する必要があることを認識する。 After checking screen example P10, the manager confirms that the employee experience in the sales department is low. The manager then checks which of the employee experience items M1 to M16 in the sales department have the highest priority. In the example shown, the priority of the "collaborative relationship" item, which corresponds to the item ID "M6," is "1." This means that the actual value of the "collaborative relationship" item is low and the average difference is large, suggesting a deviation from employees' expectations and a high level of dissatisfaction. Therefore, the manager recognizes that measures to improve the employee experience related to "collaborative relationship" are necessary.
次に、この例において、サーバ30は、プロダクトとして、企業内の連携を支援するためのシステムを提案する。管理者は、提案されたプロダクトの内容を確認し、従業員体験のうちの「協働関係」に関する業務フローを改善するために、当該プロダクトが有効かどうかを判断する。管理者が有効であると判断した場合には、提案されたプロダクトを採用し、「協働関係」における従業員体験の改善に利用する。これにより、従業員体験のうちの改善すべき項目に対して、適切な改善のための施策をとることができる。 Next, in this example, server 30 proposes a system to support collaboration within a company as a product. The manager reviews the content of the proposed product and determines whether the product is effective in improving the work flow related to the "collaborative relationship" aspect of the employee experience. If the manager determines that the product is effective, the proposed product is adopted and used to improve the employee experience in the "collaborative relationship." This allows appropriate improvement measures to be taken for the areas of the employee experience that need improvement.
なお、上記の説明では所属部署を評価集合の区分とした例を説明したが、この例に限られない。例えば、評価集合の区分として、役職を選択した場合には、役職ごとに、従業員体験の各項目に対する従業員体験を評価することができる。また、勤続年数、人事評価に基づくクラス、eNPS値に基づくクラス、等により評価集合を設定することができる。また、個人情報として従業員データベースに記録された各種の属性に関する情報を、評価集合を形成するうえでの区分として設定してもよい。 In the above explanation, an example was given in which department was used as a classification for the evaluation set, but this is not limited to this example. For example, if job position is selected as a classification for the evaluation set, employee experience for each item of employee experience can be evaluated for each job position. Evaluation sets can also be set by years of service, classes based on personnel evaluation, classes based on eNPS values, etc. Information on various attributes recorded as personal information in the employee database can also be set as a classification for forming the evaluation set.
また、評価集合の区分としては、複数の属性を選択してもよい。例えば所属部署と役職を選択した場合には、所属部署および役職の双方を区分とするより細分化された評価集合が形成される。このように、複数の属性を用いて細分化した集合により、従業員体験に関する従業員体験を評価してもよい。 Moreover, multiple attributes may be selected to divide the evaluation set. For example, if department and job title are selected, a more detailed evaluation set will be formed that divides both department and job title. In this way, employee experience related to employee experience may be evaluated using a subdivided set using multiple attributes.
(6)小括
以上説明したように、本実施形態に係る情報処理システム1では、従業員へのアンケートにより取得した期待値および実感値を用いて、前記従業員体験の各項目のうち、改善すべき項目を抽出する。このため、従業員体験のうち、従業員がどの項目に期待していたかを把握することができる。そして、従業員が期待していた項目が充分に整備できているかどうかについて評価することができる。このため、企業の従業員体験のうち、改善すべき項目を効率的に抽出することができる。
(6) Summary As described above, the information processing system 1 according to this embodiment uses the expected values and actual values obtained through employee surveys to extract items to be improved from among the items of the employee experience. This makes it possible to understand which items of the employee experience employees were expecting. It is then possible to evaluate whether the items expected by employees have been sufficiently implemented. This makes it possible to efficiently extract items to be improved from the company's employee experience.
また、情報処理システム1は、取得した期待値と実感値との差分を算出し、従業員体験の各項目のうち、改善すべき項目を示唆する。このため、アンケート結果に基づいて、定量的に従業員体験における改善点を抽出することができる。 In addition, the information processing system 1 calculates the difference between the obtained expected values and actual values and suggests which items in the employee experience should be improved. This makes it possible to quantitatively identify areas for improvement in the employee experience based on the survey results.
また、情報処理システム1が、算出された差分に基づいて、改善すべき項目の優先順位を設定する。このため、管理者が検討すべき施策を整理しやすくすることができる。 In addition, the information processing system 1 sets priorities for items to be improved based on the calculated differences. This makes it easier for managers to organize the measures they need to consider.
また、情報処理システム1が、設定された優先順位を、従業員体験の各項目毎に表示するので、管理者が容易に評価結果を把握することができる。 In addition, the information processing system 1 displays the set priorities for each employee experience item, allowing managers to easily understand the evaluation results.
また、評価指数が、評価スコアと、評価スコアの偏差値と、を含むので、評価集合ごとにおける従業員体験の分布を把握することができる。 In addition, since the evaluation index includes evaluation scores and standard deviations of the evaluation scores, it is possible to grasp the distribution of employee experiences for each evaluation set.
また、情報処理システム1が、従業員の属性に基づいて設定された区分毎に、評価指数を評価する。このため、例えば所属部署毎や役職毎といった従業員の属性の違いによる従業員体験の違いを確認することができ、様々な視点により、従業員体験を評価することができる。 In addition, the information processing system 1 evaluates the evaluation index for each category set based on employee attributes. This makes it possible to confirm differences in employee experience due to differences in employee attributes, such as by department or position, and evaluate employee experience from various perspectives.
また、情報処理システム1は、人事評価のクラスに属する従業員群に対して、評価指数を算出することができるので、例えば高いパフォーマンスを出す従業員群が、どのような項目に対して満足していないかを把握することができる。これにより、優秀な人材の離職を未然に防ぐことができる。 In addition, the information processing system 1 can calculate evaluation indices for groups of employees belonging to personnel evaluation classes, making it possible to understand, for example, which items a group of high-performing employees are dissatisfied with. This makes it possible to prevent talented personnel from leaving the company.
また、情報処理システム1は、指定したエンゲージメントの範囲に属する従業員群に対して、評価指数を算出することができるので、例えば企業に対する愛着の高い従業員が、どのような項目に対して満足していないかを把握することができる。これにより、企業に対して愛着の高い従業員を大事に扱うことができ、従業員のエンゲージメントを更に高めることができる。 In addition, the information processing system 1 can calculate an evaluation index for a group of employees who belong to a specified engagement range, making it possible to understand, for example, which items employees who are highly attached to the company are dissatisfied with. This allows companies to treat employees who are highly attached to the company with care and further increase employee engagement.
また、情報処理システム1は、アンケート結果および、アンケート結果に基づく評価結果について、同業他社との比較を行い、自社の従業員の体験値が、同業他社と比較してどのような傾向にあるのかを分析することができる。このため、自社の従業員体験の状況を、客観的な指標に照らして評価することができる。 In addition, the information processing system 1 can compare the survey results and the evaluation results based on the survey results with those of other companies in the same industry, and analyze the trends in the experience scores of the company's employees compared to other companies in the same industry. This makes it possible to evaluate the status of the company's employee experience in light of objective indicators.
また、情報処理システム1は、抽出された改善すべき項目に対して、改善を促すためのプロダクトを提案する。このため、最優先で改善すべき項目はわかったが、改善方法や運用方法がわからない場合でも、管理者が当該プロダクトを利用することで、効率的かつ効果的に、従業員体験を改善していくことができる。 In addition, the information processing system 1 proposes products to encourage improvement for the extracted items that need improvement. Therefore, even if a manager has identified the items that need to be improved as a top priority but is unsure how to improve or operate them, they can use the product to efficiently and effectively improve the employee experience.
また、情報処理システム1が、各項目を改善するためのタスク管理を行うので、確実に従業員の従業員体験を向上することができる。 In addition, the information processing system 1 manages tasks to improve each item, ensuring an improved employee experience.
また、情報処理システム1が評価する従業員体験の各項目が、採用、オンボーディング、業務遂行、人事評価、人材育成、人事配置、仕事環境、企業文化を含んでいる。このため、従業員の従業員体験の多岐に渡る側面について、課題を抽出することができる。 In addition, the employee experience items evaluated by the information processing system 1 include recruitment, onboarding, job execution, personnel evaluation, human resource development, personnel placement, work environment, and corporate culture. This makes it possible to extract issues regarding a wide range of aspects of an employee's employee experience.
(7)変形例
記憶装置31は、サーバ30の外部に存在し、ネットワークNWを介して、サーバ30と接続されてもよい。
プロダクトDB40に記憶されるプロダクトに関する情報は、サーバ30の記憶装置31に記憶されてもよい。
(7) Modification The storage device 31 may be located outside the server 30 and connected to the server 30 via the network NW.
The information about the products stored in the product DB 40 may be stored in the storage device 31 of the server 30 .
上記の情報処理の各ステップは、従業員端末10、サーバ30、及び管理端末20の何れでも実行可能である。
上記説明では、各処理において各ステップを特定の順序で実行する例を示したが、各ステップの実行順序は、依存関係がない限りは説明した例に制限されない。すなわち、処理に矛盾が生じない範囲において、任意に変更することができる。
Each step of the above information processing can be executed by any of the employee terminal 10, the server 30, and the management terminal 20.
In the above explanation, an example was given in which each step in each process was executed in a specific order, but the execution order of each step is not limited to the example explained above as long as there is no dependency between the steps. In other words, the order can be changed as desired as long as no contradictions occur in the process.
上述した従業員体験の各項目は、任意に変更可能である。すなわち、管理者の設定により、大項目、中項目、小項目を任意に設定することができる。 Each of the employee experience items described above can be changed as desired. In other words, administrators can set major, medium, and minor items as desired.
また、図12に示した画面例はあくまで一例であり、評価結果について任意に表示形態を変更することができる。例えば、全社および評価区分ごとの差分を、可視化して各項目毎に並べて配置してもよい。また、過去の評価結果からの推移を時系列にそって表示してもよい。
また、例えば小項目に関する回答結果のみを、中項目および小項目の少なくとも一方ごとに表示する処理を行ってもよい。
The screen example shown in FIG. 12 is merely an example, and the display format of the evaluation results can be changed as desired. For example, the differences for the entire company and for each evaluation category may be visualized and arranged for each item. Also, the transition from past evaluation results may be displayed in chronological order.
Also, for example, processing may be performed in which only the answer results regarding the minor items are displayed for at least one of the medium items and the minor items.
情報処理システム1は、その他の機能を有していてもよい。例えば、アンケートにより取得したある従業員の従業員体験の期待値、実感値、および差分のうちのいずれかが、所定の閾値よりも低い場合に、当該従業員を離職が懸念される従業員である旨の通知を管理端末20に通知してもよい。また、情報処理システム1は、経時的な変化を確認し、時系列に沿って、一定以上、期待値、実感値、および差分のうちのいずれかが下がった従業員を、離職が懸念される従業員とみなしてもよい。 The information processing system 1 may also have other functions. For example, if any of the expected value, actual value, or difference in the employee experience of an employee obtained through a questionnaire is lower than a predetermined threshold, the management terminal 20 may be notified that the employee is an employee at risk of leaving. The information processing system 1 may also check changes over time, and consider employees whose expected value, actual value, or difference has decreased by more than a certain amount over time to be employees at risk of leaving.
以上、本発明の実施形態について詳細に説明したが、本発明の範囲は上記の実施形態に限定されない。また、上記の実施形態は、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良や変更が可能である。また、上記の実施形態及び変形例は、組合せ可能である。 Although the embodiments of the present invention have been described in detail above, the scope of the present invention is not limited to the above embodiments. Furthermore, the above embodiments can be improved or modified in various ways without departing from the spirit of the present invention. Furthermore, the above embodiments and modifications can be combined.
(7)付記
本発明の内容を以下に付記する。
(7) Supplementary Notes The contents of the present invention are as follows.
(付記1)
プロセッサとメモリとを備えるシステムに実行させるプログラムであって、
プログラムは、プロセッサに、
従業員から従業員体験の各項目についての期待値と実感値とに関するアンケートを実施するステップと、
取得した期待値および実感値を用いて、従業員体験の各項目のうち、改善すべき項目を抽出するステップと、を実行させるプログラム。
(Appendix 1)
A program to be executed by a system having a processor and a memory,
The program instructs the processor to:
A step of conducting a survey of employees regarding their expectations and actual experiences for each item of employee experience;
A program that executes a step of extracting items that need improvement from each item of employee experience using the obtained expected values and actual values.
(付記2)
改善すべき項目を抽出するステップでは、
取得した期待値と実感値との差分を算出するステップと、
算出された差分に基づいて、従業員体験の各項目のうち、改善すべき項目を示唆するステップと、を実行する、付記1に記載のプログラム。
(Appendix 2)
In the step of extracting items to be improved,
A step of calculating a difference between the acquired expected value and the actual value;
The program described in Appendix 1 executes a step of suggesting items that should be improved among each item of employee experience based on the calculated difference.
(付記3)
改善すべき項目を示唆するステップでは、
算出された差分および期待値に基づいて、改善すべき項目の優先順位を設定する、付記2に記載のプログラム。
(Appendix 3)
In the step that suggests areas for improvement,
3. The program according to claim 2, which sets priorities of items to be improved based on the calculated difference and expected value.
(付記4)
プロセッサに、
設定された優先順位を、従業員体験の各項目毎に表示するステップを実行させる、付記3に記載のプログラム。
(Appendix 4)
The processor
The program described in Appendix 3 executes a step of displaying the set priority for each item of employee experience.
(付記5)
プロセッサに、
従業員からの自身の従業員体験への評価を定量的に示す評価指数を算出するステップを実行させ、
評価指数は、
実感値と、従業員体験の各項目における差分が小さい項目の数量と、に基づいて算出される評価スコアと、
評価スコアの偏差値と、を含む、付記2から4のいずれかに記載のプログラム。
(Appendix 5)
The processor
Execute a step of calculating an evaluation index that quantitatively indicates employees' evaluation of their employee experience;
The evaluation index is
An evaluation score calculated based on the actual value and the number of items with small differences in each item of employee experience;
and a standard deviation value of the evaluation score.
(付記6)
評価指数を算出するステップでは、
従業員の属性に基づいて設定された区分毎に、評価指数を算出する、付記5に記載のプログラム。
(Appendix 6)
In the step of calculating the evaluation index,
A program described in Appendix 5, which calculates an evaluation index for each category set based on employee attributes.
(付記7)
従業員の属性には、従業員における現在又は過去の人事評価に基づいて設定されたクラスを含み、
評価指数を算出するステップでは、
人事評価のクラスに属する従業員群に対して、評価指数を算出する、付記5又は6のいずれかに記載のプログラム。
(Appendix 7)
The employee attributes include classes established based on current or past personnel evaluations of employees,
In the step of calculating the evaluation index,
7. The program according to claim 5 or 6, which calculates an evaluation index for a group of employees belonging to a personnel evaluation class.
(付記8)
従業員の属性には、従業員の企業に対するエンゲージメントの大きさに基づいて設定されたクラスを含み、
評価指数を算出するステップでは、
エンゲージメントのクラスに属する従業員群に対して、評価指数を算出するステップ、付記5から7のいずれかに記載のプログラム。
(Appendix 8)
Employee attributes include classes established based on the level of employee engagement with the company.
In the step of calculating the evaluation index,
A step of calculating an evaluation index for a group of employees belonging to an engagement class, a program described in any of Appendices 5 to 7.
(付記9)
プロセッサに、
アンケート結果および評価結果について、同業他社との比較を行い、自社の従業員の体験値が、同業他社と比較してどのような傾向にあるのかを分析するステップを実行させる、付記5から8のいずれかに記載のプログラム。
(Appendix 9)
The processor
A program described in any of Appendices 5 to 8, which executes a step of comparing the survey results and evaluation results with those of other companies in the same industry and analyzing the trends in the experience values of the company's employees compared to those of other companies in the same industry.
(付記10)
プロセッサに、
抽出された改善すべき項目に対して、改善を促すためのプロダクトを提案するステップを実行させる、付記1から9のいずれかに記載のプログラム。
(Appendix 10)
The processor
10. The program according to any one of appendices 1 to 9, which executes a step of proposing a product to encourage improvement for the extracted items to be improved.
(付記11)
プロセッサに、
抽出された前記改善すべき項目に対して、改善を促すためのタスクの進捗を管理するステップを実行させる、付記1から10のいずれかに記載のプログラム。
(Appendix 11)
The processor
11. The program according to any one of appendices 1 to 10, which executes a step of managing the progress of tasks to encourage improvement for the extracted items to be improved.
(付記12)
従業員体験の各項目は、
採用、オンボーディング、業務遂行、人事評価、人材育成、人事配置、仕事環境、企業文化を含む、付記1から11のいずれかに記載のプログラム。
(Appendix 12)
Each item in the employee experience is:
A program described in any of Appendixes 1 to 11, including recruitment, onboarding, job performance, performance evaluation, talent development, staffing, work environment, and corporate culture.
(付記13)
プロセッサとメモリとを備えるシステムに実行させる方法であって、
方法は、プロセッサが、
従業員から従業員体験の各項目についての期待値と実感値とに関するアンケートを実施するステップと、
取得した期待値および実感値を用いて、従業員体験の各項目のうち、改善すべき項目を抽出するステップと、を実行する方法。
(Appendix 13)
1. A method executed by a system having a processor and a memory, comprising:
The method includes:
A step of conducting a survey of employees regarding their expectations and actual experiences for each item of employee experience;
A method for performing the steps of: extracting items to be improved from among the items of employee experience using the obtained expected values and actual values.
(付記13)
プロセッサとメモリとを備えるシステムであって、
システムは、プロセッサが、
従業員から従業員体験の各項目についての期待値と実感値とに関するアンケートを実施する手段と、
取得した期待値および実感値を用いて、従業員体験の各項目のうち、改善すべき項目を抽出する手段と、を備えるシステム。
(Appendix 13)
A system comprising a processor and a memory,
The system includes a processor
A means for conducting a survey of employees regarding their expectations and actual experiences for each item of employee experience;
A system that includes a means for extracting items that need improvement from each item of employee experience using the acquired expected values and actual values.
1 :情報処理システム
10 :端末
11 :記憶装置
12 :プロセッサ
13 :入出力インタフェース
14 :通信インタフェース
20 :管理端末
21 :記憶装置
22 :プロセッサ
23 :入出力インタフェース
24 :通信インタフェース
30 :サーバ
31 :記憶装置
32 :プロセッサ
33 :入出力インタフェース
34 :通信インタフェース
1: Information processing system 10: Terminal 11: Storage device 12: Processor 13: Input/output interface 14: Communication interface 20: Management terminal 21: Storage device 22: Processor 23: Input/output interface 24: Communication interface 30: Server 31: Storage device 32: Processor 33: Input/output interface 34: Communication interface
Claims (16)
前記プログラムは、前記プロセッサに、
従業員から従業員体験の各項目についての期待値と実感値とに関するアンケートを実施するステップと、
取得した前記期待値と、取得した前記実感値と、前記従業員体験の各項目の少なくとも1つ以上に設定された補正係数とに基づいて、前記従業員体験の各項目のうち、改善すべき項目を示唆するステップと、を実行させ、
前記改善すべき項目を示唆するステップでは、
前記補正係数を、前記従業員体験の各項目と、前記従業員の企業に対するエンゲージメントの相関の高低に基づいて決定するプログラム。 A program to be executed by a system having a processor and a memory,
The program causes the processor to:
A step of conducting a survey of employees regarding their expectations and actual experiences for each item of employee experience;
and (b) suggesting items to be improved among the employee experience items based on the acquired expected value, the acquired actual value, and a correction coefficient set for at least one of the employee experience items ;
In the step of suggesting an item to be improved,
A program that determines the correction coefficient based on the level of correlation between each item of the employee experience and the employee's engagement with the company .
前記プログラムは、前記プロセッサに、
従業員から従業員体験の各項目についての期待値と実感値とに関するアンケートを実施するステップと、
取得した前記期待値と、取得した前記実感値と、前記従業員体験の各項目の少なくとも1つ以上に設定された補正係数とに基づいて、前記従業員体験の各項目のうち、改善すべき項目を示唆するステップと、を実行させ、
前記改善すべき項目を示唆するステップでは、
取得した前記実感値の平均値から、取得した前記期待値の平均値を引いた平均差分に基づいて、前記改善すべき項目を示唆するプログラム。 A program to be executed by a system having a processor and a memory,
The program causes the processor to:
A step of conducting a survey of employees regarding their expectations and actual experiences for each item of employee experience;
and (b) suggesting items to be improved among the employee experience items based on the acquired expected value, the acquired actual value, and a correction coefficient set for at least one of the employee experience items;
In the step of suggesting an item to be improved,
The program suggests the items to be improved based on an average difference obtained by subtracting the average value of the expected values from the average value of the actual values.
取得した前記期待値と、取得した前記実感値とに基づいて、前記従業員体験の各項目の評価結果を算出するステップと、
算出された前記評価結果を表示するステップと、を実行させ、
前記評価結果を表示するステップでは、
前記評価結果として、前記改善すべき項目を示唆する指標を表示する、請求項1または2に記載のプログラム。 the processor,
Calculating an evaluation result for each item of the employee experience based on the acquired expected value and the acquired actual value;
and displaying the calculated evaluation result.
In the step of displaying the evaluation result,
3. The program according to claim 1, further comprising displaying an index suggesting the items to be improved as the evaluation result.
取得した前記期待値と、取得した前記実感値とに基づいて、前記従業員体験の各項目の評価結果を算出するステップと、
算出された前記評価結果を表示するステップと、を実行させ、
前記評価結果を表示するステップでは、
回答者ごとの前記アンケートの回答結果について、当該回答結果を識別できる状態で表示する場合、または、当該回答結果を識別できない状態で表示する場合のいずれか一方を選択することができる、請求項1から3のいずれか1項に記載のプログラム。 the processor,
Calculating an evaluation result for each item of the employee experience based on the acquired expected value and the acquired actual value;
and displaying the calculated evaluation result.
In the step of displaying the evaluation result,
A program according to any one of claims 1 to 3, which allows the user to select either a display mode in which the response results of each respondent to the questionnaire can be identified, or a display mode in which the response results cannot be identified.
前記従業員からの自身の従業員体験への評価を統計的に示す評価指数を算出するステップと、
取得した前記期待値と、取得した前記実感値とに基づいて、前記従業員体験の各項目の評価結果を算出するステップと、
算出された前記評価結果を表示するステップと、を実行させ、
前記評価指数は、
前記実感値に基づいて算出される評価スコアと、
前記評価スコアの偏差値と、を含み、
前記評価結果を表示するステップでは、
全社および前記全社以外の評価集合ごとの前記評価結果として、前記従業員体験の各項目における、前記実感値及び前記期待値の少なくとも一方に基づく統計値を表示する、請求項1から4のいずれか1項に記載のプログラム。 the processor,
Calculating an evaluation index that statistically indicates the employee's evaluation of their employee experience;
Calculating an evaluation result for each item of the employee experience based on the acquired expected value and the acquired actual value;
and displaying the calculated evaluation result.
The evaluation index is
An evaluation score calculated based on the actual feeling value;
a deviation value of the evaluation score,
In the step of displaying the evaluation result,
The program according to claim 1 , wherein statistical values based on at least one of the actual values and the expected values for each item of the employee experience are displayed as the evaluation results for the entire company and for each evaluation set other than the entire company.
前記期待値の取得時点から所定期間の経過後に前記実感値を取得する、請求項1から5のいずれか1項に記載のプログラム。 In the step of conducting the questionnaire,
The program according to claim 1 , wherein the actual value is acquired after a predetermined period of time has elapsed since the expected value was acquired.
取得した前記期待値と、取得した前記実感値とに基づいて、前記従業員体験の各項目の評価結果を算出するステップと、
算出された前記評価結果を表示するステップと、を実行させ、
前記評価結果を表示するステップでは、
過去の前記評価結果からの推移を時系列にそって表示する、請求項1から6のいずれか1項に記載のプログラム。 the processor,
Calculating an evaluation result for each item of the employee experience based on the acquired expected value and the acquired actual value;
and displaying the calculated evaluation result.
In the step of displaying the evaluation result,
7. The program according to claim 1, further comprising displaying a time series of the transition from the past evaluation results.
過去の前記評価結果からの推移を、全社以外の評価集合ごとに表示する、請求項7に記載のプログラム。 In the step of displaying the evaluation result,
The program according to claim 7 , wherein the program displays a transition from the past evaluation results for each evaluation set other than the entire company.
前記改善すべき項目の示唆に基づいて、当該改善すべき項目の改善に向けた施策に関するタスクを設定するステップと、
設定した前記タスクの進捗を管理するステップと、を実行させ、
前記タスクの進捗を管理するステップでは、
前記タスクの進捗をダッシュボードに表示させる、請求項2に記載のプログラム。 the processor,
setting a task related to measures for improving the items to be improved based on the suggestions of the items to be improved;
and a step of managing the progress of the set task.
In the step of managing the progress of the task,
The program according to claim 2 , further comprising displaying the progress of the task on a dashboard.
前記プログラムは、前記プロセッサに、
従業員から従業員体験の各項目についての期待値と実感値とに関するアンケートを実施するステップと、
取得した前記期待値と、取得した前記実感値と、前記従業員体験の各項目の少なくとも1つ以上に設定された補正係数とに基づいて、前記従業員体験の各項目のうち、改善すべき項目を示唆するステップと、
前記従業員体験の改善に資するプロダクトに関する情報を記憶するデータベースを参照して、前記改善すべき項目の改善に資するプロダクトについての紹介情報を取得するステップと、
取得した前記紹介情報を表示するステップと、を実行させるプログラム。 A program to be executed by a system having a processor and a memory,
The program causes the processor to:
A step of conducting a survey of employees regarding their expectations and actual experiences for each item of employee experience;
A step of suggesting items to be improved among the items of the employee experience based on the acquired expected value, the acquired actual value, and a correction coefficient set for at least one of the items of the employee experience;
A step of obtaining introduction information about products that contribute to improving the items to be improved by referring to a database that stores information about products that contribute to improving the employee experience;
and a step of displaying the acquired introduction information.
前記方法は、前記プロセッサが、
従業員から従業員体験の各項目についての期待値と実感値とに関するアンケートを実施するステップと、
取得した前記期待値と、取得した前記実感値と、前記従業員体験の各項目の少なくとも1つ以上に設定された補正係数とに基づいて、前記従業員体験の各項目のうち、改善すべき項目を示唆するステップと、を実行し、
前記改善すべき項目を示唆するステップでは、
前記補正係数を、前記従業員体験の各項目と、前記従業員の企業に対するエンゲージメントの相関の高低に基づいて決定する方法。 1. A method executed by a system having a processor and a memory, comprising:
The method further comprises the processor:
A step of conducting a survey of employees regarding their expectations and actual experiences for each item of employee experience;
and (b) suggesting items to be improved among the employee experience items based on the acquired expected value, the acquired actual value, and a correction coefficient set for at least one of the employee experience items ;
In the step of suggesting an item to be improved,
A method for determining the correction coefficient based on the level of correlation between each item of the employee experience and the employee's engagement with the company .
前記方法は、前記プロセッサが、The method further comprises the processor:
従業員から従業員体験の各項目についての期待値と実感値とに関するアンケートを実施するステップと、A step of conducting a survey of employees regarding their expectations and actual experiences for each item of employee experience;
取得した前記期待値と、取得した前記実感値と、前記従業員体験の各項目の少なくとも1つ以上に設定された補正係数とに基づいて、前記従業員体験の各項目のうち、改善すべき項目を示唆するステップと、を実行し、and (b) suggesting items to be improved among the employee experience items based on the acquired expected value, the acquired actual value, and a correction coefficient set for at least one of the employee experience items;
前記改善すべき項目を示唆するステップでは、In the step of suggesting an item to be improved,
取得した前記実感値の平均値から、取得した前記期待値の平均値を引いた平均差分に基づいて、前記改善すべき項目を示唆する方法。A method for suggesting the items to be improved based on an average difference obtained by subtracting the average value of the expected values obtained from the average value of the actual values obtained.
前記方法は、前記プロセッサが、The method further comprises the processor:
従業員から従業員体験の各項目についての期待値と実感値とに関するアンケートを実施するステップと、A step of conducting a survey of employees regarding their expectations and actual experiences for each item of employee experience;
取得した前記期待値と、取得した前記実感値と、前記従業員体験の各項目の少なくとも1つ以上に設定された補正係数とに基づいて、前記従業員体験の各項目のうち、改善すべき項目を示唆するステップと、A step of suggesting items to be improved among the items of the employee experience based on the acquired expected value, the acquired actual value, and a correction coefficient set for at least one of the items of the employee experience;
前記従業員体験の改善に資するプロダクトに関する情報を記憶するデータベースを参照して、前記改善すべき項目の改善に資するプロダクトについての紹介情報を取得するステップと、A step of obtaining introduction information about products that contribute to improving the items to be improved by referring to a database that stores information about products that contribute to improving the employee experience;
取得した前記紹介情報を表示するステップと、を実行する方法。and displaying the acquired referral information.
前記システムは、前記プロセッサが、
従業員から従業員体験の各項目についての期待値と実感値とに関するアンケートを実施する手段と、
取得した前記期待値と、取得した前記実感値と、前記従業員体験の各項目の少なくとも1つ以上に設定された補正係数とに基づいて、前記従業員体験の各項目のうち、改善すべき項目を示唆する手段と、を備え、
前記改善すべき項目を示唆する手段は、
前記補正係数を、前記従業員体験の各項目と、前記従業員の企業に対するエンゲージメントの相関の高低に基づいて決定するシステム。 A system comprising a processor and a memory,
The system further comprises:
A means for conducting a survey of employees regarding their expectations and actual experiences for each item of employee experience;
and means for suggesting items to be improved among the items of the employee experience based on the acquired expected value, the acquired actual value, and a correction coefficient set for at least one of the items of the employee experience ,
The means for suggesting an item to be improved includes:
A system that determines the correction coefficient based on the level of correlation between each item of the employee experience and the employee's engagement with the company .
前記システムは、前記プロセッサが、The system further comprises:
従業員から従業員体験の各項目についての期待値と実感値とに関するアンケートを実施する手段と、A means for conducting a survey of employees regarding their expectations and actual experiences for each item of employee experience;
取得した前記期待値と、取得した前記実感値と、前記従業員体験の各項目の少なくとも1つ以上に設定された補正係数とに基づいて、前記従業員体験の各項目のうち、改善すべき項目を示唆する手段と、を備え、and means for suggesting items to be improved among the items of the employee experience based on the acquired expected value, the acquired actual value, and a correction coefficient set for at least one of the items of the employee experience,
前記改善すべき項目を示唆する手段は、The means for suggesting an item to be improved includes:
取得した前記実感値の平均値から、取得した前記期待値の平均値を引いた平均差分に基づいて、前記改善すべき項目を示唆するシステム。The system suggests the items to be improved based on an average difference obtained by subtracting the average value of the acquired expected values from the average value of the acquired actual values.
前記システムは、前記プロセッサが、The system further comprises:
従業員から従業員体験の各項目についての期待値と実感値とに関するアンケートを実施する手段と、A means for conducting a survey of employees regarding their expectations and actual experiences for each item of employee experience;
取得した前記期待値と、取得した前記実感値と、前記従業員体験の各項目の少なくとも1つ以上に設定された補正係数とに基づいて、前記従業員体験の各項目のうち、改善すべき項目を示唆する手段と、A means for suggesting items to be improved among the items of the employee experience based on the acquired expected value, the acquired actual value, and a correction coefficient set for at least one of the items of the employee experience;
前記従業員体験の改善に資するプロダクトに関する情報を記憶するデータベースを参照して、前記改善すべき項目の改善に資するプロダクトについての紹介情報を取得する手段と、a means for acquiring information about products that contribute to improving the items to be improved by referring to a database that stores information about products that contribute to improving the employee experience;
取得した前記紹介情報を表示する手段と、を備えるシステム。and means for displaying the acquired introduction information.
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