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連載:第10回 「人と組織の科学」―人事データ・ピープルアナリティクス最前線―

サイボウズが「100人100通りの人事制度」を作った理由【サイボウズ・青野慶久社長】

Logo markBizHint 編集部 2019年6月19日(水)掲載
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鹿内学さんと人事データ/ピープルアナリティクスの最前線を追う連載。サイボウズの青野慶久社長に鹿内さんが話を聞いています。後半では、サイボウズが「100人100通りの人事制度」を作った理由や、組織を作る上で階層は必要か否かなどに切り込みました。鹿内さんは「組織内で階層を作るほうが、案外適切な意思決定ができるのでは?」と話しますが、それに対して青野さんも同意します。状況に応じてさまざまな引き出しを用意し都度対応できるのが強いと言いますがその理由とは……?

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組織を作っていく上で、階層は必要?

鹿内学さん(以下、鹿内): 近年、人事の世界では「ティール組織」や「ホラクラシー」といったフラットな組織づくりに高い関心が寄せられていますよね。ただ、僕は多階層の組織も悪くない……もっと言ってしまえば、「フラットな組織は必ずしもうまくいかないケースもある」と考えているんです。

以前、僕は神経科学を専門にしていて、脳画像を機械学習を利用して分析するような研究をしていました。ここ数年、非常に注目されているディープラーニングがなぜうまくいっているかというと、ニューラルネットワークを多層化しているからなんですね。多階層にすることで、情報の具体性と抽象性を各階層のネットワークが適切に分担することができてるのでしょう。この多層化のメリットは脳だけでなく、会社組織においても原理的には同じだと考えています。組織内に多くの階層をつくるほうが案外、適切な意志決定ができるんじゃないかと思っています。

青野慶久さん(以下、青野): 僕も組織内に階層をつくることには賛成ですね。 かつては「階層があると弊害も多いかな」と考えたこともあるのですが、いまは賛成派です。

鹿内: 何か理由があるのですか?

青野: 昨年、社内のみんなとだいぶ議論を重ねたのですが、「やはり、階層をつくったほうが効率いいぞ」という結論になったんです。大事なのは、適切に階層をつくることができているかどうかを随時見直していくこと。ディープラーニングも同じではないですか? 計算処理能力とデータ量に応じて、どのくらい階層を設ければよいのか適宜判断していく……みたいなことで。そんなふうに、柔軟に階層を運用していくイメージです。「この程度の問題だったら、階層はいらないよね」「このプロジェクトは階層をつくって進めないと安定しないぞ」と、 課題や業務に応じて階層を考えていけばいい。

鹿内: そうした階層性も、自己組織的に社員につくってもらうのですか? それとも、上から階層デザインが示されるのですか?

青野: どちらのパターンもありますね。関連して、今年に入って弊社に起きた面白い変化をひとつお話ししてもいいですか。

サイボウズという会社は本部制の組織になっていて、「ビジネスマーケティング本部」とか「システムコンサルティング本部」など、いろいろな本部があり、その配下に関連する部署が並んでいる形です。そして、そのなかでもいちばん大きいのが「開発本部」なんですけど、実は先ごろ、その配下にある部をなくしてしまったんです。

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