サーベイ・フィードバック入門

サーベイ・フィードバック入門

中原淳

はじめに

・効果的にフィードバックされたサーベイやデータは「現場に対話」をもたらし、対話は「明日」をつくる。

第1章 なぜサーベイ・フィードバックが必要なのか?

・あらゆる組織開発の基礎的な3つのステップ、見える化→ガチ対話→未来づくり。

・サーベイ・フィードバックへの期待が高まっている背景の一つ、「職場への多様性への対処」。

・二つ目の背景、「従業員のエンゲージメントを高めて離職を防止し、生産性を高めたい」という経営ニーズの高まり。

・現場を変革することができる人はいつだって現場の人々。だが、「多様化した人々を前に組織をまとめつつ、メンバーの働き甲斐を高めて成果を出し続ける」のはあまりにも難題。

・集団の人数が増えれば増えるほど、集団の中に「フリーライダー」が生まれ、社会的手抜きが発生する「リンゲルマン効果」。

・インプットとアウトプットの間にある「スループット」の存在。解釈し、意味づけたうえでアウトプットする。

○腹落ちしないといくらインプットしても効果的なアウトプットをすることができない。

第2章 サーベイ・フィードバックの理論

・質問項目を決めること自体が、組織を変えること。質問項目は「社員へのメッセージ」。

・フィードバック効果の2つの下位メカニズム。「モチベーション機能」は、フィードバックされた内容により、ズレを感じ不安になり、物事を変えようという動機が人々の中につくられる機能。「ディレクション機能」は何を直せばよいのか手がかりが得やすいという機能。

○フィードバックは鏡であり、ごちそうだと先生は言っております。そして、ネガティブフィードバックだけではなく、ポジティブフィードバックもセットにしたいものです。

第3章 効果的なサーベイ・フィードバックのプロセス:前編

・サーベイ・フィードバックは、普段は目を背けている職場の現実に向き合うことに。

・サーベイ・フィードバックは、目的・必要性・メンバーの関心をケアできない限り、すべて頓挫する運命にある。

○人間同士の思いやりを持つこと。

・サーベイをやる目的と意義をしっかり伝える。「Why now?」「Why do?」「Why us?」。

第4章 効果的なサーベイ・フィードバックのプロセス:後編

・「自分たちで考え、決める」プロセスこそが、サーベイ・フィードバックの第2フェイズである「フィードバック・ミーティング」。

・何をフィードバックするかも重要だが、誰にフィードバックするかがより重要。何を語るかも重要だが、誰と語るかがクリティカル。

○誰!やはり人ですね。

・フィードバック・ミーティングにおいて、目的説明の際、「全員の意見が叶えられるかどうかはわからない」とはっきりと述べることが大事。

・まず、ポジティブな要素に注目させ、次にネガティブな要素に注目させる「ポジからネガへ」の原則。

○部下・後輩を叱る時も一緒ですね。「ほめ方・叱り方」ポイント講座

・マネジャーとは「人間の資質」ではなく「役割」であり、仕事は「感情労働」。

○俳優の仕事に似ています。私の役者経験を活かした「非言語コミュニケーション研修」が役立ちそうです。

・ロジカルな意見だけしか出ずその場が硬直し、無難な意見ばかりでガチ対話にならない時は「メンバーの感情」を聞いてみると突破口になることがある。

・未来づくりで決めたアクションプランを確実に実行してもらうためには、その後のフォローが重要。リマインドやフォローアップミーティングなど。

・「会社で起こる問題のほとんどは、個人ではなく組織に原因」というのがサーベイ・フィードバックの根本的な考え方。

・アクションしつつリフレクション、リフレクションしつつアクション。

第5章 サーベイ・フィードバックの盲点

・見える化した数字は、現状の状況を可視化しただけ。多くの場合は皆が普段、薄々心の中で思っていたことを確認するだけのこと。(中略)皆が気付かぬふりをしていた問題を明るみに出し、対話のきっかけを作ることがサーベイの意義とも言える。

・現場のメンバーが打ち手に納得感を持てるという長所があるのがサーベイ・フィードバック。

第6章 サーベイ・フィードバックの企業実践例

○メルカリさま・パナソニックさま・デンソーさまの好事例。

おわりに

・豊かな対話は身近な場所から あなたの過ごす5メートルから、対話が生まれますよう! 中原淳

○近き者説(ヨロコ)び、遠き者来(キタ)る。

応援クリック、励みになります!

にほんブログ村

Follow me!

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 が付いている欄は必須項目です

このサイトはスパムを低減するために Akismet を使っています。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください