一般社団法人機微力研究所は、人事データとインタビューにより企業独自のコンピテンシーモデルを策定、その結果を機微力検定結果と照らし合わせたところ、大変興味深いデータが検出されました。経験と勘だけではない、データを用いた根拠あるピープルアナリティクスの必要性が叫ばれていますが、100問を1時間で解く機微力検定の受検により、蓄積した人事データがなくとも、効果的なピープルアナリティクスへの一歩を踏み出すことが可能になります。
一般社団法人機微力研究所(東京都千代田区・代表理事森義之)と株式会社KIBI(東京都千代田区・代表山本洋平)は、2020年11月、ある企業(都内人材系営業会社)での機微力検定の実施と現在の人事データを元に、適切な人材配置の検証を実施した。
①モデル人材および受入企業へのインタビューから取得した「定性情報」
②機微力検定受検データ分析によって導き出した「定量情報」
中でも、上記①および②の合致に着目し、分析を実行。今回、スコアの絶対値・大きさではなく、相対的な、機微力検定において取得できる能力領域A~F(機微力、グローバル人材:知的資本、グローバル人材:心理的資本、グローバル人材:社会的資本、異文化理解領域、多文化共生領域)を、二クラス・ルーマンの提唱する”送り手と受け手が情報をやりとりする相互作用システム”に照らし合わせた。(以後、機微力相互作用モデルと呼ぶ)コミュニケーションにおいて、人は様々な情報をまず認識・知覚し(PERCEPTION)→その知覚した情報に感情を持ち(EMOTION)→次の行動に移す(ACTION)という一連の流れの中で、各段階の能力の数値的順位に着目。PERCEPTION(知覚)が最上位にきている受検者の特性に着目した。
ソーシャルスキルを測定する機微力検定がデータドリブンに大きな一歩 【マネジャー職と営業スペシャリスト職に必要な能力の違いをデータで明らかに】
2020.12.15 11:00
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