効率よく“成果を出す人”の5つの共通点――AI分析でわかったトップ5％社員の習慣
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AI分析の中身が気になります。トップ5%群の分類問題として、機械学習でモデル化して寄与率をみたのでしょうか？
結果に違和感はありませんが、トップ5%の選び方に、残業時間の少なさが入っているかも気になりました。そうでないと馬車馬のように働く上に効率的という人が最強、という身も蓋も無い結果になってしまいます。
トップ10%のうち、残業時間の少ない群と多い群を識別する因子を探したら面白そうですね。
注目のコメント
仮説→実行→検証を淡々と、スピーディーに繰り返し、足りない知識は学ぶ、ということでしょうか。
成果を出す、というのはかなり的確な表現です。
仕事で【果を成す】こと、と
仕事を【成す】こと、
には大きな違いがあるように思います。
前者に近いのは、結果:ゴールを意識し目的を考えを自律して動くことが必要です。それは正に、記事でいう少ない人数。
この分析での、多くの人数では、ただ、仕事を成す:こなす・回すが多かったのではと思います。
じゃあ記事内の5%社員と同じように【すれば】良い！となりそうですが、【習慣にする】には、相当ハードです。
ある意味で、変態的な熱量がないと、この習慣まで行けないかと。
なので、この5つを意識して、１つだけでも実践するだけでも、【成す→果を成す】に活きるかと思いました。
自身にも一層！と思いつつ、記事を読みました。
この記事（書籍？）のAI分析の反対、つまり95%の残りの方にこういう動きが各社毎に進んでいけば、当然だがHR領域はもっと効率性が高まる。今後は例えばISOやサステナビリティ等の文脈も加速する事で、HRをよりデータドリブンで可視化する必要性も格段に増し、もはや全世界ベースで人材獲得競争が生まれる。
付随して、既存のHR事業者にとっても大変革期のはずだが、蓋を開けると意外とレガシーな風土だったり、必要なDXや、溜まったデータの利活用進んでいなかったり、或いは事業構造上それを進められないジレンマに陥ったりしている印象で、ここ数年が選択と集中の過渡期になってくるのだろうなと。
